方案概述

Kafka將Topic劃分為多個分區，所有消息分布式存儲在各個分區上。每個分區有一個或多個副本，分布在不同的Broker節點上，每個副本存儲一份全量數據，副本之間的消息數據保持同步。Kafka的Topic、分區、副本和代理的關系如下圖所示：

在實際業務過程中可能會遇到各節點間或分區之間業務數據不均衡的情況，業務數據不均衡會降低Kafka集群的性能，降低資源使用率。
業務數據不均衡原因：

• 業務中部分Topic的流量遠大于其他Topic，會導致節點間的數據不均衡。
• 生產者發送消息時指定了分區，未指定的分區沒有消息，會導致分區間的數據不均衡。
• 生產者發送消息時指定了消息Key，按照對應的Key發送消息至對應的分區，會導致分區間的數據不均衡。
• 系統重新實現了分區分配策略，但策略邏輯有問題，會導致分區間的數據不均衡。
• Kafka擴容了Broker節點，新增的節點沒有分配分區，會導致節點間的數據不均衡。
• 業務使用過程中隨著集群狀態的變化，多少會發生一些Leader副本的切換或遷移，會導致個別Broker節點上的數據更多，從而導致節點間的數據不均衡。

實施步驟

業務數據不均衡的處理措施：

• 優化業務中Topic的設計，對于數據量特別大的Topic，可對業務數據做進一步的細分，并分配到不同的Topic上。
• 生產者生產消息時，盡量把消息均衡發送到不同的分區上，確保分區間的數據均衡。
• 創建Topic時，使分區的Leader副本分散到各個Broker節點中，以保障整體的數據均衡。
• Kafka提供了分區重平衡的功能，可以把分區的副本重新分配到不同的Broker節點上，解決節點間負載不均衡的問題。具體分區重平衡的操作請參考修改分區平衡。