Можно ли несколькими потребителями (consumers) параллельно читать сообщения из одного топика в рамках одной Consumer Group в Kafka?

Да, это является основной моделью масштабирования и параллельной обработки сообщений в Kafka.

Как это работает:

1. Партиционирование: Топик в Kafka разделен на одну или несколько партиций (partitions). Партиция — это упорядоченный, неизменяемый лог сообщений.
2. Распределение партиций: Kafka гарантирует, что каждая партиция может быть назначена только одному потребителю в рамках одной и той же consumer group.
3. Параллелизм: Группа потребителей (consumer group) может иметь несколько участников. Kafka распределяет партиции топика между этими участниками. Таким образом, если у топика 4 партиции, а в группе 4 потребителя, каждый из них будет читать сообщения из своей уникальной партиции, обеспечивая параллельную обработку.

Ключевые моменты:

• Максимальный параллелизм для одной consumer group ограничен количеством партиций в топике. Если потребителей больше, чем партиций, некоторые из них будут простаивать.
• Ребалансировка (Rebalancing): При добавлении нового потребителя в группу или при выходе существующего, Kafka запускает процесс ребалансировки, чтобы перераспределить партиции между активными участниками. Во время ребалансировки потребление сообщений временно приостанавливается.
• Стратегии распределения: Можно настроить, как партиции будут распределяться между потребителями (например, Range или RoundRobin).

Пример настройки группы в Go (с использованием библиотеки sarama):

// Конфигурация для подключения к группе "my-group"
config := sarama.NewConfig()
// Выбираем стратегию распределения партиций
config.Consumer.Group.Rebalance.Strategy = sarama.BalanceStrategyRange

// Создаем нового потребителя в группе
consumer, err := sarama.NewConsumerGroup([]string{"localhost:9092"}, "my-group", config)
// ... далее идет цикл чтения сообщений