Python 未将分区分配给Kafka使用者实例

当我使用单个实例启动consumer时，它会显示在consumer组中，但不会使用来自主题的数据。之后，如果我启动另一个消费者，我的第一个消费者开始使用数据，但最新的消费者实例没有分配任何分区给它

下面是第一个消费者实例启动时的信息日志

信息：kafka.client:从[（u'kafka-broker1.ap-south-1.staging.internal'，9092，0]引导集群元数据 信息：康涅狄格州卡夫卡：连接到172.31.1.66:9092 信息：kafka。客户端：引导成功：找到3个代理和19个主题。 信息：kafka.conn:：正在关闭连接。 信息：康涅狄格州卡夫卡：连接到172.31.1.148:9092 信息：kafka.conn:代理版本标识为0.11.0 INFO:kafka.conn:Set configuration api_version=（0,11,0）以跳过启动时的自动检查_版本请求 信息：kafka.consumer.subscription\u状态：订阅模式：/events/ 信息：康涅狄格州卡夫卡：连接到172.31.1.70:9092 信息：kafka.cluster:datadog的组协调器是BrokerMetadata（nodeId=1，host=u'kafka-broker1.ap-south-1.staging.internal'，port=9092，rack=None） 信息：kafka。协调器：发现组datadog的协调器1 信息：康涅狄格州卡夫卡：连接到172.31.1.66:9092 信息：kafka.coordinator.consumer:正在撤消以前为组datadog分配的分区集（[]） 信息：卡夫卡。协调员：（重新）加入集团数据狗 信息：kafka.consumer.subscription_state:将订阅的主题更新到：[u'events'] 信息：卡夫卡。协调员：加入了“数据狗”（843代）小组，成员id为kafka-python-1.3.5-e3c25fb3-39ea-4550-845f-9b663355b4f5 信息：卡夫卡。协调员：已成功加入第843代datadog组 信息：kafka.consumer.subscription\u状态：更新的分区分配：[] 信息：kafka.coordinator.consumer:为组datadog设置新分配的分区集（[]）

当我启动第二个实例时，第一个实例分配了分区，第二个实例分配了0个分区，并且在启动第二个实例之前具有与第一个实例相同的信息日志

下面是第二个实例启动后第一个实例的信息日志

信息：kafka.coordinator.consumer:为组datadog设置新分配的分区集（[]） 警告：kafka.coordinator:组datadog的心跳失败，因为它正在重新平衡 警告：kafka.coordinator:心跳失败（[Error 27]RebalanceInProgressError）；重试 信息：kafka.coordinator.consumer:正在撤消以前为组datadog分配的分区集（[]） 信息：卡夫卡。协调员：（重新）加入集团数据狗 信息：卡夫卡。协调员：跳过心跳：没有自动分配或等待重新平衡 信息：卡夫卡。协调员：加入了“数据狗”（843代）小组，成员为卡夫卡-python-1.3.5-ddb66185-c615-4f31-9729-9384131f24c9 信息：kafka.协调员：当选的组长--使用范围执行分区分配 信息：卡夫卡。协调员：已成功加入第843代datadog组 信息：kafka.consumer.subscription\u状态：更新的分区分配：[主题分区（主题=u'events'，分区=0），主题分区（主题=u'events'，分区=1），主题分区（主题=u'events'，分区=2），主题分区（主题=u'events'，分区=3），主题分区（主题=u'events'，分区=4），主题分区（主题=u'events'，分区=5），TopicPartition（topic=u'events'，partition=6），TopicPartition（topic=u'events'，partition=7），TopicPartition（topic=u'events'，partition=8），TopicPartition（topic=u'events'，partition=9）] 信息：kafka.coordinator.consumer:设置新分配的分区集（[TopicPartition（主题=u'events'，partition=6），TopicPartition（主题=u'events'，partition=7），TopicPartition（主题=u'events'，partition=8），TopicPartition（主题=u'events'，partition=9），TopicPartition（主题=u'events'，partition=0），TopicPartition（主题=u'events'，=1），组数据狗的TopicPartition（topic=u'events'，partition=2），TopicPartition（topic=u'events'，partition=3），TopicPartition（topic=u'events'，partition=4），TopicPartition（topic=u'events'，partition=5）]

在所有情况下，我们始终有1个未分配分区的使用者实例，最后一个使用者实例始终分配了0个分区

**下面是相同**的屏幕截图

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我们还怀疑卡夫卡的集群。当我们只有1个kafka节点分区分配给消费者实例时，重新平衡工作正常。但是进入多节点集群后，我们面临这个问题

您找到了根本原因了吗？