首先

在一般的流处理中，应用程序通过Producer API从主题中提取事件，并将经过处理的事件发送到另一个主题来进行数据处理。然而，与Kafka通信的应用程序还有其他多种使用模式，并且在某些情况下，应用程序的吞吐量可能不足。如果需要超过分区的并行处理能力的吞吐量，可以将数据写入数据库或其他存储，或在处理过程中执行其他同步通信处理（例如REST API通信）。

对于这个问题的解决方案，有多种方法可以采取，比如使用Go编写，或者采用响应式编程模型的方法，但一般来说，这都会涉及到较为根本性的解决方案的改变。

在本篇文章中，我将介绍Confluent Parallel Consumer，这是Confluent开放的另一种方法。

Kafka 消费者、分区和并行处理能力

如果增加Partition的数量，并根据其适当增加Consumer Group的大小，则处理能力几乎呈线性增长，但Kafka在管理Partition时有一些限制和负担，无法无限增加。另外，大多数情况下，我们希望的不是Partition单位的顺序保证，而是Key单位的顺序保证，但Kafka是通过以Partition单位来管理OFFSET（Consumer Group处理流的哪个点）信息的机制，并无法对Key单位的OFFSET进行追踪。

并行消费者的方法

键单位的偏移管理-偏移编码

Confluent Parallel Consumer以及普通的Kafka Consumer一样支持事务和Exactly Once语义，但为此需要对单个Key进行偏移量管理。Confluent Parallel Consumer会提交可以作为Partition的偏移量（之前所有的偏移量都已处理完毕），然后将未完整的偏移量进行序列化、压缩和BASE64编码，再将其作为元数据的一部分在提交偏移量时一同发送。

最后

“Confluent Parallel Consumer”是CSID Accelerator（客户解决方案创新部）项目的一部分，Confluent公司另外提供的专业支持。它是根据实际客户参与而衍生出的需求，并且扮演着补充Confluent平台无法提供功能的领域的角色。

其中，特别是此Parallel Consumer的源代码以Apache Licence 2.0开放，并且任何人都可以使用。