一个topic往往有多个分区，而我们又会在一个consumer group里面创建多个消费者消费这个topic，因此：就有了一个问题：哪些的分区的消息交给哪个consumer消费呢？这里涉及到三个概念：consumer group，consumer group里面的consumer，以及每个consumer group有一个 group coordinator。conusmer分区分配是通过组管理协议来实施的,具体如下：
consumer group里面的各个consumer都向 group coordinator发送JoinGroup请求，这样group coordinator就有了所有consumer的成员信息，于是它从中选出一个consumer作为Leader consumer，并告诉Leader consumer说：你拿着这些成员信息和我给你的topic分区信息去安排一下哪些consumer负责消费哪些分区吧.
接下来，Leader consumer就根据我们配置的分配策略(由参数partition.assignment.strategy指定)为各个consumer计算好了各自待消费的分区。于是，各个consumer向 group coordinator 发送SyncGroup请求，但只有Leader consumer的请求中有分区分配策略，group coordinator 收到leader consumer的分区分配方案后，把该方案下发给各个consumer。画个图，就是下面这样的:
而在正常情况下 ，当有consumer进出consumer group时就会触发rebalance，所谓rebalance就是重新制订一个分区分配方案。而制订好了分区分配方案，就得及时告知各个consumer，这就与 heartbeat.interval.ms参数有关了。具体说来就是：每个consumer 都会根据 heartbeat.interval.ms 参数指定的时间周期性地向group coordinator发送 hearbeat，group coordinator会给各个consumer响应，若发生了 rebalance，各个consumer收到的响应中会包含 REBALANCE_IN_PROGRESS 标识，这样各个consumer就知道已经发生了rebalance，同时 group coordinator也知道了各个consumer的存活情况。那为什么要把 heartbeat.interval.ms 与 session.timeout.ms 进行对比呢？session.timeout.ms是指：group coordinator检测consumer发生崩溃所需的时间。一个consumer group里面的某个consumer挂掉了，最长需要 session.timeout.ms 秒检测出来。举个示例session.timeout.ms=10，heartbeat.interval.ms=3
session.timeout.ms是个"逻辑"指标，它指定了一个阈值---10秒，在这个阈值内如果coordinator未收到consumer的任何消息，那coordinator就认为consumer挂了。而heartbeat.interval.ms是个"物理"指标，它告诉consumer要每3秒给coordinator发一个心跳包，heartbeat.interval.ms越小，发的心跳包越多，它是会影响发TCP包的数量的，产生了实际的影响，这也是我为什么将之称为"物理"指标的原因。
如果group coordinator在一个heartbeat.interval.ms周期内未收到consumer的心跳，就把该consumer移出group，这有点说不过去。就好像consumer犯了一个小错，就一棍子把它打死了。事实上，有可能网络延时，有可能consumer出现了一次长时间GC，影响了心跳包的到达，说不定下一个heartbeat就正常了。
而heartbeat.interval.ms肯定是要小于session.timeout.ms的，如果consumer group发生了rebalance，通过心跳包里面的REBALANCE_IN_PROGRESS，consumer就能及时知道发生了rebalance，从而更新consumer可消费的分区。而如果超过了session.timeout.ms，group coordinator都认为consumer挂了，那也当然不用把 rebalance信息告诉该consumer了。
在kafka0.10.1之后的版本中，将session.timeout.ms 和 max.poll.interval.ms 解耦了。也就是说：new KafkaConsumer对象后，在while true循环中执行consumer.poll拉取消息这个过程中，其实背后是有2个线程的，即一个kafka consumer实例包含2个线程：一个是heartbeat 线程，另一个是processing线程，processing线程可理解为调用consumer.poll方法执行消息处理逻辑的线程，而heartbeat线程是一个后台线程，对程序员是"隐藏不见"的。如果消息处理逻辑很复杂，比如说需要处理5min，那么 max.poll.interval.ms可设置成比5min大一点的值。而heartbeat 线程则和上面提到的参数 heartbeat.interval.ms有关，heartbeat线程 每隔heartbeat.interval.ms向coordinator发送一个心跳包，证明自己还活着。只要 heartbeat线程 在 session.timeout.ms 时间内 向 coordinator发送过心跳包，那么 group coordinator就认为当前的kafka consumer是活着的。
在kafka0.10.1之前，发送心跳包和消息处理逻辑这2个过程是耦合在一起的，试想：如果一条消息处理时长要5min，而session.timeout.ms=3000ms，那么等 kafka consumer处理完消息，group coordinator早就将consumer 移出group了，因为只有一个线程，在消息处理过程中就无法向group coordinator发送心跳包，超过3000ms未发送心跳包，group coordinator就将该consumer移出group了。而将二者分开，一个processing线程负责执行消息处理逻辑，一个heartbeat线程负责发送心跳包，那么：就算一条消息需要处理5min，只要底heartbeat线程在session.timeout.ms向group coordinator发送了心跳包，那consumer可以继续处理消息，而不用担心被移出group了。另一个好处是：如果consumer出了问题，那么在 session.timeout.ms内就能检测出来，而不用等到 max.poll.interval.ms 时长后才能检测出来。
