熟悉 Kafka的同学肯定知道，每个主题有多个分区，每个分区会存在多个副本，本文今天要讨论的是这些副本是怎么样放置在 Kafka集群的 Broker 中的。

大家可能在网上看过这方面的知识，网上对这方面的知识是千变一律，都是如下说明的：

为了更好的做负载均衡，Kafka尽量将所有的Partition均匀分配到整个集群上。Kafka分配Replica的算法如下：

• 将所有存活的N个Brokers和待分配的Partition排序

• 将第i个Partition分配到第(i mod n)个Broker上，这个Partition的第一个Replica存在于这个分配的Broker上，并且会作为partition的优先副本

• 将第i个Partition的第j个Replica分配到第((i + j) mod n)个Broker上

假设现在有5个 Broker，分区数为5，副本为3的主题，按照上面的说法，主题最终分配在整个集群的样子如下：

但事实真的是这样的吗？实际上如果真按照这种算法，会存在以下明显几个问题：

• 所有主题的第一个分区都是存放在第一个Broker上，这样会造成第一个Broker上的分区总数多于其他的Broker，这样就失去了负载均衡的目的；

• 如果主题的分区数多于Broker的个数，多于的分区都是倾向于将分区发放置在前几个Broker上，同样导致负载不均衡。

所以其实上面的算法不准确。严格来说，上面的算法只是Kafka分配分区的一种特例（下面介绍算法部分会说明）。下面我们来看看 Kafka 内部到底是如何将分区分配到各个 Broker 中的，其具体算法实现函数就是 assignReplicasToBrokers，如下：

从上面的算法可以看出：

• 副本因子不能大于 Broker 的个数；

• 第一个分区（编号为0）的第一个副本放置位置是随机从 brokerList 选择的；

• 其他分区的第一个副本放置位置相对于第0个分区依次往后移。也就是如果我们有5个 Broker，5个分区，假设第一个分区放在第四个 Broker 上，那么第二个分区将会放在第五个 Broker 上；第三个分区将会放在第一个 Broker 上；第四个分区将会放在第二个 Broker 上，依次类推；

• 剩余的副本相对于第一个副本放置位置其实是由 nextReplicaShift 决定的，而这个数也是随机产生的；

所以如果我们依次如下调用上面的程序，ret 变量的输出结果会如下：

注意，你运行上面的程序结果可能和我的不一样，因为上面算法中的 startIndex 和 nextReplicaShift 变量都是随机生成的。其实 Kafka 创建主题就是这么调用算法的（fixedStartIndex

和 startPartitionId都是使用默认值）。另外，第一个放置的分区副本一般都是 Leader，其余的都是 Follow 副本，也就是说，上面输出的List第一个元素就是 Leader 副本所在的 Broker 编号。

到这里我们应该知道，网上其他博客介绍的 Kafka 分区是如何分配到各个 Broker 上其实是将 startIndex 设置成 0， 同时 fixedStartIndex 设置成 1，这样本文最开头介绍的算法就对了。但其实 Kafka 内部并不是这样调用的，大家注意。

如果我们还考虑机架的话，情况就更复杂了。这里为了简便起见，我们假设startIndex = 4，fixedStartIndex = 1。现在如果我们有两个机架的 Kafka 集群，brokers 0,

1 和 2 同属于一个机架；brokers 3, 4 和 5 属于另外一个机架。现在我们对这些 Broker 进行排序：0, 3, 1, 4, 2, 5（每个机架依次选择一个Broker进行排序）。按照机架的 Kafka 分区放置算法，如果分区0的第一个副本放置到broker 4上面，那么其第二个副本将会放到broker 2上面，第三个副本将会放到 broker 5上面；同理，分区1的第一个副本放置到broker 2上面，其第二个副本将会放到broker 5上面，第三个副本将会放到 broker 0上面。这就保证了这两个副本放置到不同的机架上面，即使其中一个机架出现了问题，我们的 Kafka 集群还是可以正常运行的。现在把机架因素考虑进去的话，我们的分区看起来像下面一样：

从上图可以看出，只要上面其中一个机架没有问题，我们的数据仍然可以对外提供服务。这就大大提高了集群的可用性