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生产环境的kafka集群扩容，是一个比较常见的需求和操作。然而kafka在新增节点后并不会像elasticsearch那样感知到新节点加入后，自动将数据reblance到整个新集群中，因此这个过程需要我们手动分配。

分区重分配方案

扩容后的数据均衡，其本质就是对topic进行分区重分配，数据迁移的过程。在执行分区重分配的过程中，对集群的影响主要有两点：

1. 分区重分配主要是对topic数据进行Broker间的迁移，因此会占用集群的带宽资源；
2. 分区重分配会改变分区Leader所在的Broker，因此会影响客户端。

针对以上两点，第一点可以在晚间业务低峰时操作，必要时还可以和业务沟通，临时缩短数据保存时间，加快迁移，减少带宽影响时间。针对第二点，有两个方案：

1. 整个分配方案分成两个步骤：1）手动生成分配方案，原有分区Leader位置不改变，只对副本进行分区重分配；2）等待数据迁移完成后，再手动更改分区分配方案，目的是均衡Leader。
2. 直接用Kafka官方提供的分区重新分配工具生成分区重分配方案，直接执行分区重分配。

重分配方案分析

方案一

方案一理论对客户端影响最小，把整个分配方案分成了两个步骤，也就是将对集群的带宽资源与客户端的影响分开了，对过程可控性很高。

但问题是，如果集群中的某些topic，比如有 64 个分区，3 副本，共 192 个副本，就需要在保持原有分区Leader位置不变的情况下，手动均衡其余副本，这个人工步骤过度繁杂，稍微有一点偏差，就会造成副本不均衡。

方案二

针对方案二我特意去看了分区重分配的源码，并对其过程进一步分析。发现分区重分配的步骤是，将分区原有的副本与新分配的副本合并成一个新的副本集合，新分配的副本努力追上Leader的offset，最终加入ISR。待全部副本都加入ISR之后，就会进行分区Leader选举，选举完后删除原有副本。

这里注意，由于是最后选举完成才删除原副本，所以重分配的过程中，日志存储量是会大幅增加的。具体细节我后续单独写一篇文章叙述。

根据以上分析，意味着在数据进行重分配过程中，Leader并没有发生变动，所以客户端不会阻塞，数据迁移完成后进行Leader选举时发生变更，生产者会及时拉取最新的元数据，并重新进行消息发送，影响并不大。

重分配步骤

其实官方文档关于集群扩容讲解很详细：Expanding your cluster ,整个过程分为三个步骤：获取 kafka 给出的建议分配方案、按照给出的分配方案执行分配、查看分配的进度以及状态。这三个步骤对应了 kafka 脚本提供的三个partition reassigment工具。

--generate: 在此模式下，给定一个 topic 列表和一个 broker 列表，该工具会生成一个候选重新分配，以将指定的 topic 的所有分区移动到新的broker。此选项仅提供了一种便捷的方式，可以根据 tpoc 和目标 broker 列表生成分区重新分配计划。
--execute: 在此模式下，该工具基于用户提供的重新分配计划启动分区重新分配。（使用--reassignment-json-file选项）。这可以是由管理员制作的自定义重新分配计划，也可以是使用--generate选项提供的自定义重新分配计划。
--verify: 在此模式下，该工具将验证最近用 --execute 模式执行间的所有分区的重新分配状态。状态可以是成功完成，失败或正在进行。

1. 生成需要执行分区重分配的topic列表 json 文件：

   > cat topics-to-move.json
   {"topics": [{"topic": "foo1"},
              {"topic": "foo2"}],
   "version":1
   }
   

2. 使用kafka-reassign-partitions.sh脚本获取分配方案：

   > bin/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper localhost:2181 --topics-to-move-json-file topics-to-move.json --broker-list "5,6" --generate
   当前分区副本分配
    {"version":1,
   "partitions":[{"topic":"foo1","partition":2,"replicas":[1,2]},
                 {"topic":"foo1","partition":0,"replicas":[3,4]},
                 {"topic":"foo2","partition":2,"replicas":[1,2]},
                 {"topic":"foo2","partition":0,"replicas":[3,4]},
                 {"topic":"foo1","partition":1,"replicas":[2,3]},
                 {"topic":"foo2","partition":1,"replicas":[2,3]}]
   }
   
   建议的分区重新分配配置
   {"version":1,
   "partitions":[{"topic":"foo1","partition":2,"replicas":[5,6]},
                 {"topic":"foo1","partition":0,"replicas":[5,6]},
                 {"topic":"foo2","partition":2,"replicas":[5,6]},
                 {"topic":"foo2","partition":0,"replicas":[5,6]},
                 {"topic":"foo1","partition":1,"replicas":[5,6]},
                 {"topic":"foo2","partition":1,"replicas":[5,6]}]
   }
   

   保存当前分区副本分配情况，用作回滚操作用。保存建议的分区重新分配配置到expand-cluster-reassignment.json用于执行迁移。

3. 执行重分配，并验证。

   > bin/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper localhost:2181 --reassignment-json-file expand-cluster-reassignment.json --execute
   
   > bin/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper localhost:2181 --reassignment-json-file expand-cluster-reassignment.json --verify
   Status of partition reassignment:
   Reassignment of partition [foo1,0] completed successfully
   Reassignment of partition [foo1,1] is in progress
   Reassignment of partition [foo1,2] is in progress
   Reassignment of partition [foo2,0] completed successfully
   Reassignment of partition [foo2,1] completed successfully
   Reassignment of partition [foo2,2] completed successfully
   

   is still in progress表示还在处理中，全部迁移成功后每个partition都会显示completed successfully。注意如果topic数据量大，这个过程可能会很长，在此期间不要进行敏感操作，可能会导致数据不一致。

自定义重分配

分区重新分配工具还可以将分区的副本移动到指定的一组broker。只需自定义修改分配配置文件，后续步骤同上。

例如，以下示例将topic foo1的分区 0 移到broker5,6 中和将topic foo2的分区 1 移到broker2,3 中：

> cat custom-reassignment.json
{
    "version": 1,
    "partitions": [
        {
            "topic": "foo1",
            "partition": 0,
            "replicas": [
                5,
                6
            ]
        },
        {
            "topic": "foo2",
            "partition": 1,
            "replicas": [
                2,
                3
            ]
        }
    ]
}

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