关于Kafka Topic分区和Replication分配的策略

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TopicCreateTopicsResult 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