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目录

原理方面在 1- 5，如果对原理理解，可以直接到图例部分，看结果

1. 分区分配机制

2. 副本分配机制

3. 手动控制分区的分布

4.分区（Partition）如何分布在不同的 Broker 上？

5. 主分区（Leader Partition）与分区副本（Replica）的核心区别

6.图例

总结

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        原理方面在 1- 5，如果对原理理解，可以直接到图例部分，看结果

1. 分区分配机制

Kafka通过分区分配策略（Partition Assignment Strategy）决定分区如何分布到Broker上。默认情况下，Kafka会尽量均匀地将分区分布到所有Broker上，以实现负载均衡。

• 默认分配策略：
  • Kafka使用RangeAssignor或RoundRobinAssignor等策略来分配分区。
  • 例如，假设有3个Broker和6个分区，Kafka可能会将分区0、1分配给Broker1，分区2、3分配给Broker2，分区4、5分配给Broker3。
• 手动控制：
  • 可以通过Kafka的主题管理工具（如kafka-topics.sh）指定分区的副本因子（Replication Factor）和分区数。
  • 例如，创建主题时可以指定：

    bash

    kafka-topics.sh --create --topic my-topic --partitions 3 --replication-factor 2 --zookeeper zookeeper:2181

    上述命令会创建一个主题my-topic，包含3个分区，每个分区有2个副本。

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2. 副本分配机制

Kafka通过副本机制（Replication）确保分区的高可用性。每个分区有多个副本，分布在不同的Broker上。

• 副本分配规则：
  • Kafka的副本分配遵循机架感知（Rack-aware）原则，尽量将副本分散到不同的机架和Broker上，以提高容错性。
  • 例如，假设有3个Broker和2个机架，Kafka可能会将主副本（Leader）放在Broker1上，副本1放在Broker2上，副本2放在Broker3上。
• 手动控制：
  • 可以通过Kafka的副本分配脚本（如kafka-reassign-partitions.sh）手动调整分区的副本分布。
  • 例如，假设需要重新分配主题my-topic的分区，可以创建一个JSON文件reassignment.json：

    json

    	{
    	"version": 1,
    	"partitions": [
    	{"topic": "my-topic", "partition": 0, "replicas": [1, 2]},
    	{"topic": "my-topic", "partition": 1, "replicas": [2, 3]},
    	{"topic": "my-topic", "partition": 2, "replicas": [3, 1]}
    	]
    	}

    然后执行：

    bash

    kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper zookeeper:2181 --reassignment-json-file reassignment.json --execute

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3. 手动控制分区的分布

虽然Kafka的默认分配策略会自动分布分区，但在某些场景下，可能需要手动控制分区的分布。

• 场景1：特定Broker负载过高
  • 如果某个Broker负载过高，可以将部分分区重新分配到其他Broker上。
  • 例如，使用kafka-reassign-partitions.sh将主题my-topic的分区从Broker1迁移到Broker3。
• 场景2：机架感知配置
  • 如果Kafka集群部署在多个机架上，可以配置机架感知，确保分区的副本分布在不同的机架上。
  • 配置方式：
    • 在server.properties中设置broker.rack属性，例如：

      properties

      broker.rack=rack1

    • Kafka会根据机架信息自动分配副本。
• 场景3：自定义分配策略
  • 如果默认的分配策略不满足需求，可以编写自定义的分区分配策略。
  • 例如，基于Broker的磁盘使用率、网络带宽等指标动态分配分区。

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 4.分区（Partition）如何分布在不同的 Broker 上？

• 分区的定义：
  • Kafka 中的主题（Topic）由一个或多个分区（Partition）组成。
  • 每个分区是一个有序、不可变的日志文件，存储在磁盘上。
• 分区的分布规则：
  • Kafka 集群中的每个分区都有唯一的主分区（Leader Partition），负责处理该分区的所有读写请求。
  • 分区的主分区和副本（Replica）会分布在不同的 Broker 上。例如：
    • 分区0的主分区在 Broker1，副本在 Broker2。
    • 分区1的主分区在 Broker2，副本在 Broker3。
  • Kafka 的分区分配算法（如 RangeAssignor 或 RoundRobinAssignor）会确保分区均匀分布在所有 Broker 上。
• 为什么需要分布在不同 Broker 上？：
  • 负载均衡：将数据和请求分散到多个 Broker，避免单个 Broker 成为瓶颈。
  • 容错性：即使某个 Broker 宕机，其他 Broker 上的副本仍然可以提供服务。

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5. 主分区（Leader Partition）与分区副本（Replica）的核心区别

特性	主分区（Leader Partition）	分区副本（Replica）
角色	每个分区只有一个主分区，负责处理客户端的读写请求	每个分区有多个副本，分布在不同的Broker上，用于数据冗余和容错
数据一致性	主分区和副本之间通过ISR（In-Sync Replica）机制保持数据同步	副本实时复制主分区的数据，确保数据一致性
读写权限	客户端只能向主分区写入数据，从主分区读取数据	副本不直接对外提供读写服务（除非成为新的主分区）
故障切换	如果主分区所在Broker宕机，Kafka会从ISR中选择一个副本提升为新的主分区	副本在正常情况下不参与读写，仅在主分区故障时接管服务

6.图例

        我本地搭建了一个kafka集群，三个kafka，

        我在kafka-2中添加了一个 topic，如下

kafka-topics.bat --create --bootstrap-server localhost:9093 --replication-factor 2 --partitions 3 --topic topic-2

        然后我分别查看了其他两个集群中的kafka，配置的topic同样可以查到，所以topic已经共享到集群中了。

        因为我创建的topic是有三个分区 + 两个副本，

分别查看每一个kafka的logs文件夹，如下

        第一个 kafka，有0 2两个分区

        第二个kafka有 1 2 两个分区

        第三个kafka，有 0 1两个分区

        合并起来就是 6个分区（3个主分区 + 3个副本分区） >> Topic是在 kafka-2节点上创建的，存在三个分区，因为已经搭建集群了，就会均匀的将三个分区放在3个kafka中了（节点存放在其他服务器上）

        配置了 2个节点（1主 + 1副），三个副节点也会均匀地分布在3个kafka中，到此结束

总结

Kafka分区的分布是可控的，但需要结合Kafka的分区分配机制、副本机制以及手动配置来实现。

• 默认情况下，Kafka会自动均匀分布分区到Broker上。
• 通过手动配置，可以调整分区的副本分布，满足特定的负载均衡或容错性需求。
• 推荐实践：
  • 使用Kafka提供的工具（如kafka-reassign-partitions.sh）进行分区调整。
  • 配置机架感知，确保分区的副本分布在不同的机架上。

通过合理配置，可以实现分区在Broker上的可控分布，从而提高Kafka集群的性能和可靠性。