Kafka 分区分配策略怎么选？Range、RoundRobin 和 Sticky 有什么区别？
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面试怎么回答
Range 按 Topic 把连续分区分段，多 Topic 场景可能让前几个消费者叠加拿到更多分区；RoundRobin 在消费者间轮询，总体更均匀，但异构订阅下未必理想；Sticky 在均衡基础上尽量保留原分配，减少 Rebalance 搬迁；CooperativeSticky 进一步采用协作式交接。选择时还要看订阅结构、客户端兼容性和分区真实负载。
先把这段讲顺；面试官追问时，再展开下面的原理和细节。
详细讲解
同一个 Consumer Group 里有 3 个消费者，订阅的总分区数也不少，但实际运行时，有的消费者拿到很多分区，有的却很空闲。
这不一定是消费能力问题，也可能是分区分配策略和订阅结构不匹配。
选择策略不能只看“分得均不均”，还要同时看：按什么范围分、Rebalance 时移动多少，以及是否支持协作式交接。
RangeAssignor：按 Topic 分段
Range 会对每个 Topic 单独处理：先排序分区和消费者，再把连续的一段分区分给消费者。
它容易理解，也能让同一消费者拿到某个 Topic 的连续分区。但当多个 Topic 的分区数都不能被消费者数整除时，多出来的分区可能反复落到前几个消费者上。
比如两个 Topic 都有 3 个分区，两个消费者共同订阅：每个 Topic 都可能按 2 + 1 分配，结果是消费者 A 拿到 4 个分区，消费者 B 只有 2 个。
RoundRobinAssignor：整体轮询
RoundRobin 会把 TopicPartition 排序后，在消费者之间轮流分配，目标是让总分区数尽量平均。
当组内消费者订阅完全一致时，它通常比按 Topic 分段更均匀。但如果不同消费者订阅的 Topic 集合不同，跳过不符合订阅条件的消费者后，结果未必仍然完全均衡。
StickyAssignor：均衡之外，尽量少移动
Sticky 的目标有两个：
- 让分配结果尽量均衡
- Rebalance 后尽量保留原有分区归属
减少不必要的分区迁移，意味着消费者可以少做一些状态重建、缓存预热和位点交接。因此在成员变化较频繁、分区初始化成本较高时，Sticky 往往更实用。
CooperativeStickyAssignor：减少停顿范围
普通 Eager Rebalance 往往先让所有消费者交出分区，再重新分配。CooperativeSticky 在 Sticky 分配思想上引入协作式 Rebalance，让分区按需要逐步撤销和转移，减少全组同时停止消费的影响。
但切换策略时要确认客户端版本和组内消费者配置兼容，避免同一个 Group 中支持的策略集合不一致。
实际应该怎么选？
订阅简单，按 Topic 连续分区更符合预期
可以使用 Range，但要检查多个 Topic 叠加后是否让前几个消费者长期多拿分区。
消费者订阅一致，只关心总体均衡
RoundRobin 更直观。分区本身的数据量仍可能不均，所以“分区个数相同”不代表“处理负载相同”。
希望均衡，同时降低 Rebalance 搬迁
优先考虑 Sticky。
希望进一步减小 Rebalance 停顿
在版本、协议和迁移方案允许的前提下考虑 CooperativeSticky。
别只看策略名，要验证实际分配
排查时我会同时确认：
- 每个消费者实际拿到了哪些分区
- 各分区的 Lag、流量和单条处理成本
- 组内订阅是否一致
- 最近是否频繁发生成员加入、退出或超时
- 所有消费者声明的分配策略是否兼容
如果一个热点分区的流量远高于其他分区，再均匀的 Assignor 也无法拆开这个分区。此时要处理的是分区键或分区数量，而不是继续更换分配策略。