为了消费来自Kafka的数据，我们可以在一个主题上拥有多个消费者，完全脱钩。然后，页面上的no shared consumption（https://streaml.io/blog/pulsar-streaming-queuing）是什么意思，它分享了卡夫卡和脉冲星之间的差异？
在他的博客中，Sijie将共享消息称为排队。使用排队消息传递，将创建多个使用者以从单个主题接收消息。哪个消费者获得消息是完全随机的。
使用Kafka实现消息传递模式的问题在于Kafka消费者标记他们已经消费了消息。卡夫卡消费者使用所谓的高水印来消费抵消。这意味着消费者只能说“我已经处理到这一点”，而不是“我已经处理过这条消息”。
考虑以下情况：来自同一个消费者组的多个Kafka消费者正在从同一个主题分区进行处理，而其中一个消费者由于异常而另一个成功而失败。因为Kafka没有内置的方式只承认单个消息，并且只使用高水位标记，所以失败的消息会被错误地标记为消耗，而实际上它失败并需要重新处理或发布到错误队列等
为了避免这种情况，您需要每个分区只有一个消费者，这限制了主题的消费吞吐量。这反过来又要求您增加分区数量以满足您的吞吐量需求。
这个blog post有一个详细的解释