同一則消息record可以被多個消費者消費consumer
在kafka中任意一個消費者一定屬於某一個消費組consumer group
發布到Topic的每條記錄都會傳遞到每個訂閱Consumer Group中的一個消費者實例，如果所有Consumer實例都具有相同的Consumer Group，
那么Topic中的記錄會在該ConsumerGroup中的Consumer實例進行均分消費；如果所有Consumer實例具有不同的ConsumerGroup，則每條記錄將廣播到所有Consumer Group進程。
簡而言之就是 訂閱了該topic的consumerGroup 會將record均分給組中的所有consumer
若多個consumerGroup訂閱了該topic，那么record會均分給多個consumerGroup
對於kafka而言，發送到topic中的消息一定會發送給consumerGroup，但是發給consumerGroup中的哪一個消費者實例,取決於消費者實例的配
更常見的是，我們發現Topic具有少量的Consumer Group，每個Consumer Group可以理解為一個“邏輯的訂閱者”。
每個Consumer Group均由許多Consumer實例組成，以實現可伸縮性和容錯能力。這無非就是發布-訂閱模型，
其中訂閱者是消費者的集群而不是單個進程。這種消費方式Kafka會將Topic按照分區的方式均分給一個Consumer Group下的實例，
如果ConsumerGroup下有新的成員介入，則新介入的Consumer實例會去接管ConsumerGroup內其他消費者負責的某些分區，
在·同樣如果一下ConsumerGroup下的有其他Consumer實例宕機，則由改ConsumerGroup其他實例接管。
不同的消費組,代表不同的業務系統，或者不同的服務,消費組a和消費組b中消費同一個record，消費的業務邏輯不同,不存在重復消費
就topic而言,誰訂閱了topic，就把里面所有的record廣播給所有消費者
就消費者而言,訂閱了topic，里面的數據recore會均分給消費組中的消費者。
一般消費組中的消費者數目不會大於topic中的分區partion數目，
若消費者數目大於partion數目,那個多余的消費者 將不會分配到record數據，浪費資源
增大kafka中topic分區,不僅僅可以增加存儲能力,增加寫入能力，也可以增加消費者對topic中數據record 消費能力
由於Kafka的Topic的分區策略，因此Kafka僅提供分區中記錄的有序性，也就意味着相同Topic的不同分區記錄之間無順序。
因為針對於絕大多數的大數據應用和使用場景， 使用分區內部有序或者使用key進行分區策略已經足夠滿足絕大多數應用場景。
但是，如果您需要記錄全局有序，則可以通過只有一個分區Topic來實現，盡管這將意味着每個ConsumerGroup只有一個Consumer進程。
分區數越大,寫入性能越高,並行消費越大
