老版本的 Consumer Group 把位移保存在 ZooKeeper 中。Apache ZooKeeper 是一个分布式的协调服务框架， Kafka 重度依赖它实现各种各样的协调管理。将位移保存在 ZooKeeper 外部系统的做法，最显而易见的好处就是减少了 Kafka Broker 端的状态保存开销。现在比较流行的提法是将服务器节点做成无状态的，这样可以自由地扩缩容，实现超强的伸缩性。Kafka 最开始也是基于这样的考虑，才将 Consumer Group 位移保存在独立于 Kafka 集群之外的框架中。
不过，慢慢地人们发现了一个问题，即 ZooKeeper 这类元框架其实并不适合进行频繁的写更新，而 Consumer Group 的位移更新却是一个非常频繁的操作。这种大吞吐量的写操作会极大地拖慢 ZooKeeper 集群的性能，因此 Kafka 社区渐渐有了这样的共识：将 Consumer 位移保存在 ZooKeeper 中是不合适的做法。
于是，在新版本的 Consumer Group 中，Kafka 社区重新设计了 Consumer Group 的位移管理方式，采用了将位移保存在 Kafka 内部主题的方法。这个内部主题就是让人既爱
又恨的 __consumer_offsets。
__consumer_offsets 在 Kafka 源码中有个更为正式的名字，叫位移主题，即 Offsets Topic。
新版本 Consumer 的位移管理机制其实也很简单，就是将 Consumer 的位移数据作为一条条普通的 Kafka 消息，提交到 __consumer_offsets 中。可以这么说，
__consumer_offsets 的主要作用是保存 Kafka 消费者的位移信息。它要求这个提交过程不仅要实现高持久性，还要支持高频的写操作。显然，Kafka 的主题设计天然就满足这两个条件，因此，使用 Kafka 主题来保存位移这件事情，实际上就是一个水到渠成的想法了。
消息格式
Key 和 Value 分别表示消息的键值和消息体，在 Kafka 中它们就是字节数组而已。
位移主题的 Key 中应该保存 3 部分内容：<GroupID，主题名，分区号 >。
位移主题的 Value中 保存三种格式的数据：
- 保存了位移值、时间戳等信息、
- 用于保存 Consumer Group 信息的消息。
- 用于删除 Group 过期位移甚至是删除 Group 的消息。
第 2 种格式是 用来注册 Consumer Group的。 第 2 种格式是 tombstone 消息，即墓碑消息，也称 delete mark， 一旦某个 Consumer Group 下的所有 Consumer 实例都停止了，而且它们的位移数据都已被删除时，Kafka 会向位移主题的对应分区写入 tombstone 消息，表明要彻底删除这个 Group 的信息。
Consumer 端有个参数叫 enable.auto.commit，如果值是 true，则 Consumer 在后台默默地为你定期提交位移，提交间隔由一个专属的参数 auto.commit.interval.ms 来控制。自动提交位移有一个显著的优点，就是省事，你不用操心位移提交的事情，就能保证消息消费不会丢失。但这一点同时也是缺点。因为它太省事了，以至于丧失了很大的灵活性和可控性，你完全没法把控 Consumer 端的位移管理。
事实上，很多与 Kafka 集成的大数据框架都是禁用自动提交位移的，如 Spark、Flink 等。这就引出了另一种位移提交方式：手动提交位移，即设置 enable.auto.commit = false。 一旦设置了 false，作为 Consumer 应用开发的你就要承担起位移提交的责任。Kafka Consumer API 为你提供了位移提交的方法，如 consumer.commitSync 等。当调用这些方法时，Kafka 会向位移主题写入相应的消息。
Compact 策略
Kafka 使用 Compact 策略来删除位移主题中的过期消息，避免该主题无限期膨胀。那么应该如何定义 Compact 策略中的过期呢？对于同一个 Key 的两条消息 M1和 M2，如果 M1 的发送时间早于 M2，那么 M1 就是过期消息。Compact 的过程就是扫描日志的所有消息，剔除那些过期的消息，然后把剩下的消息整理在一起。
Kafka 提供了专门的后台线程定期地巡检待 Compact 的主题，看看是否存在满足条件的可删除数据。这个后台线程叫 Log Cleaner。
提交位移
Consumer 需要向 Kafka 汇报自己的位移数据，这个汇报过程被称为提交位移（Committing Offsets）。因为 Consumer 能够同时消费多个分区的数据，所以位移的提交实际上是在分区粒度上进行的，即Consumer 需要为分配给它的每个分区提交各自的位移数据。
