Kafka 与很多其它 MQ 不太一样，Kafka 中的 Topic 具有分区（Partition）的概念，一个 Topic 可以指定一个或多个分区，每个分区内的数据都是有序的，发布的消息最终落到哪个分区是有规则的，默认情况下随机（但其实也不完全随机，内部会有一些机制），实际情况下我们可能会对消息指定一个 Key， 相同 Key 的消息会落到一个分区上，不同的 Key 的消息也可能会落到相同的分区，分区与 Key 的关系的1对多，但 Key 与 分区的关系必须是1对1。
消费者组 (Consumer Group)
消费者并不是独立存在的，每一个消费者实例必定属于一个消费组。
消费组主要说明：
Consumer Group 需要设定一个 group.id，Consumer Group 的唯一标识；
Consumer Group 下可以有一个或多个 Consumer 实例，Consumer 实例可以是一个进程，也可以是一个线程；
Consumer Group 可以订阅多个 Topic，但一个 Topic 下的一个分区只能分配给某个 Consumer 实例消费，不同的 Consumer Group 可以消费 Topic 下同一个分区的数据；
Consumer Group 最多的 Consumer 实例个数不应超过订阅的 Topic 的分区数，因为一个分区只能给一个 Consumer 实例消费，多出来的 Consumer 实例完全是浪费；
在实际消费数据时，可以根据消费情况动态对 Topic 的分区数进行调整，从而达到更高的效率。
消费组的偏移重置设定（auto.offset.reset）
largest(默认) ，也可以使用 latest、end
当各分区下有已提交的 offset 时，从提交的 offset 开始消费；无提交的 offset 时，消费新产生的该分区下的数据
注意 : 已提交的 offset 不是指 producer 发送的消息对应的 offset ，而是指消费者消费的消息对应的 offset 。
这到底是什么意思？这里对两种情况进行解释一下：
在没有启动 Consumer 实例的情况下，Producer 向某个 Topic 发布了消息。之后当 Consumer 实例启动时是不会消费之前发布的数据的，只有新发布的数据会被消费；
在 Consumer 实例启动的情况下，当 Producer 向某个 Topic（n 个分区） 发布消息时，当 Consumer 实例挂掉时并没有对所有分区有过消费记录，在挂掉期间，如果 Producer 发布的消息恰好落到没有消费记录的分区，Consumer 实例重新启动后，这部分消息（落到没有消费记录分区）将不会消费，只有新发布的数据会被消费；
smallest，也可以使用 earliest、beginning
当各分区下有已提交的 offset 时，从提交的 offset 开始消费；无提交的offset时，从头开始消费
error
Topic 各分区都存在已提交的 offset 时，从 offset 后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的 offset ，则抛出异常
如果没有使用过 largest 或者 smallest 方式使 Topic 各分区下有已提交的 offset，设置成 error 必然是一直异常。
配置例子（C# 版）
var config = new Dictionary<string, object>
{
{ "group.id", "consumer-group" }, // 消费组标识
{ "bootstrap.servers", "127.0.0.1:9092" }, // broker地址，如果是集群，可以用 "," 分割
{ "auto.offset.reset", "smallest"}
};
