1. Topic多分区
如图，是一个多分区Topic在Kafka集群中可能得分配情况。
P0-RL代表分区0，Leader副本。
这个Topic是3分区2副本的配置。分区尽量均匀分在不同的Broker上，分区的Follower副本尽量不和Leader在一个Broker上。
2. 理想的策略
假设有3个Topic在含有3个Broker的Kafka集群上。
Topic1有1个分区，2个副本。
Topic2有2个分区，2个副本。
Topic3有3个分区，2个副本。
可能如下图所示。不同颜色表示不同Topic。
似乎不是特别理想，我们再调整一下，如下图
不仅每个Broker的副本数一样了，更关键的是，并且每个Broker的主Leader副本也一样的。这样更适合负载均衡。
3. 实际的策略
我们使用Kafka tool，来以此创建上述3个Topic。
首先看test1
然后看test2
然后是test3
按照上面的信息，画出来的分配结果如下图
似乎并不和我们想的一样。
查看源码，Breadcrumbskafka/server-common/src/main/java/org/apache/kafka/admin/AdminUtils.java中一段代码
private static Map<Integer, List<Integer>> assignReplicasToBrokersRackUnaware(int nPartitions,
int replicationFactor,
List<Integer> brokerList,
int fixedStartIndex,
int startPartitionId) {
Map<Integer, List<Integer>> ret = new HashMap<>();
int startIndex = fixedStartIndex >= 0 ? fixedStartIndex : RAND.nextInt(brokerList.size());
int currentPartitionId = Math.max(0, startPartitionId);
int nextReplicaShift = fixedStartIndex >= 0 ? fixedStartIndex : RAND.nextInt(brokerList.size());
for (int i = 0; i < nPartitions; i++) {
if (currentPartitionId > 0 && (currentPartitionId % brokerList.size() == 0))
nextReplicaShift += 1;
int firstReplicaIndex = (currentPartitionId + startIndex) % brokerList.size();
List<Integer> replicaBuffer = new ArrayList<>();
replicaBuffer.add(brokerList.get(firstReplicaIndex));
for (int j = 0; j < replicationFactor - 1; j++)
replicaBuffer.add(brokerList.get(replicaIndex(firstReplicaIndex, nextReplicaShift, j, brokerList.size())));
ret.put(currentPartitionId, replicaBuffer);
currentPartitionId += 1;
}
return ret;
}
例子（来自尚硅谷）
4. 如何自定义策略
public class AdminTopicTest {
public static void main(String[] args) {
//定义kafka集群配置
Map<String, Object> config = new HashMap<>();
config.put(AdminClientConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:19092");
//创建Admin管理员对象
Admin admin = Admin.create(config);
//定义Topic属性
HashMap<Integer, List<Integer>> map = new HashMap<>();
// 分区0，Leader副本在3上，第二个副本在1上。
map.put(0, Arrays.asList(3, 1));
map.put(1, Arrays.asList(2, 3));
map.put(2, Arrays.asList(1, 2));
NewTopic test4 = new NewTopic("test2", map);
//创建Topic
CreateTopicsResult result = admin.createTopics(
Arrays.asList(
test4
)
);
admin.close();
}
}
不过在手动分配时，确实需要了解每个broker的负载情况，以便做出更优的分配策略。你可以使用Kafka的AdminClient类来获取集群的状态信息
