Apache Kafka的负载平衡是由消费者组自动处理的，当消费者加入或离开消费者组时，Kafka会自动重新平衡分区。如果你希望禁用这种自动重新平衡的功能，可以通过设置ConsumerConfig.MAX_POLL_INTERVAL_MS_CONFIG属性的值为一个较大的值来实现。以下是一个示例代码：

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRebalanceListener;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;

import java.util.Arrays;
import java.util.Collection;
import java.util.Properties;

public class KafkaConsumerExample {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test-consumer-group");
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        
        // 设置最大轮询间隔时间为较大值，以禁用重新平衡
        props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_INTERVAL_MS_CONFIG, 86400000); // 24小时

        KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(props);

        consumer.subscribe(Arrays.asList("test-topic"), new ConsumerRebalanceListener() {
            @Override
            public void onPartitionsRevoked(Collection partitions) {
                // 在重新平衡前调用，可以在此保存消费的偏移量等信息
            }

            @Override
            public void onPartitionsAssigned(Collection partitions) {
                // 在重新平衡后调用，可以在此恢复消费的偏移量等信息
            }
        });

        while (true) {
            consumer.poll(100);
            // 处理消息
        }
    }
}

在上面的代码中，我们通过设置ConsumerConfig.MAX_POLL_INTERVAL_MS_CONFIG属性的值为86400000（即24小时）来禁用重新平衡。这样，消费者将在24小时内保持对分区的分配，不会发生重新平衡。请根据实际需求调整最大轮询间隔时间的值。