方案概述

Kafka将Topic划分为多个分区，所有消息分布式存储在各个分区上。每个分区有一个或多个副本，分布在不同的Broker节点上，每个副本存储一份全量数据，副本之间的消息数据保持同步。Kafka的Topic、分区、副本和代理的关系如下图所示：

在实际业务过程中可能会遇到各节点间或分区之间业务数据不均衡的情况，业务数据不均衡会降低Kafka集群的性能，降低资源使用率。
业务数据不均衡原因：

• 业务中部分Topic的流量远大于其他Topic，会导致节点间的数据不均衡。
• 生产者发送消息时指定了分区，未指定的分区没有消息，会导致分区间的数据不均衡。
• 生产者发送消息时指定了消息Key，按照对应的Key发送消息至对应的分区，会导致分区间的数据不均衡。
• 系统重新实现了分区分配策略，但策略逻辑有问题，会导致分区间的数据不均衡。
• Kafka扩容了Broker节点，新增的节点没有分配分区，会导致节点间的数据不均衡。
• 业务使用过程中随着集群状态的变化，多少会发生一些Leader副本的切换或迁移，会导致个别Broker节点上的数据更多，从而导致节点间的数据不均衡。

实施步骤

业务数据不均衡的处理措施：

• 优化业务中Topic的设计，对于数据量特别大的Topic，可对业务数据做进一步的细分，并分配到不同的Topic上。
• 生产者生产消息时，尽量把消息均衡发送到不同的分区上，确保分区间的数据均衡。
• 创建Topic时，使分区的Leader副本分散到各个Broker节点中，以保障整体的数据均衡。
• Kafka提供了分区重平衡的功能，可以把分区的副本重新分配到不同的Broker节点上，解决节点间负载不均衡的问题。具体分区重平衡的操作请参考修改分区平衡。