kafka集群基本信息实时查看和修改：
集群信息实时查看（topic工具)
kafka-topics,sh --list --zookeeper x.x.x.x
kafka-topics.sh --describe --zookeeper x.x.x.x --topic topic_name
集群信息实时修改(topic工具）
提高topic并发，通过增加topic的partition数来解决。
现在我们搭建了一个集群，怎么知道每个节点的信息呢？运行“"describe topics”命令就可以了：
> bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic my-replicated-topic
Topic:my-replicated-topic PartitionCount:1 ReplicationFactor:3 Configs:
Topic: my-replicated-topic Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 1,2,0 Isr: 1,2,0
下面解释一下这些输出。第一行是对所有分区的一个描述，然后每个分区都会对应一行，因为我们只有一个分区所以下面就只加了一行。
leader：负责处理消息的读和写，leader是从所有节点中随机选择的.
replicas：列出了所有的副本节点，不管节点是否在服务中.
isr：是正在服务中的节点.
kafka集群leader 平衡机制
集群机器会上下线
集群分区日志迁移：
1、写jason文件，将需要迁移的topic写入。
疑问：
1个topic有多个分区，是否每个分区都都是一份完整的日志。
partitions的设计目的有多个.最根本原因是kafka基于文件存储.通过分区,可以将日志内容分散到多个server上,来避免文件尺寸达到单机磁盘的上限,每个partiton都会被当前server(kafka实例)保存;可以将一个topic切分多任意多个partitions,来消息保存/消费的效率.此外越多的partitions意味着可以容纳更多的consumer,有效提升并发消费的能力.(具体原理参见下文).
个人理解： producer生成日志并推送到对应topic上，topic 按照partition将日志分散。
每个topic有一个broker 作为leader，负责读写，同时其他机器从leader进行同步。
2、 broker 为集群中的机器实例，对应topic的 leader 值为broker机器的id，负责读写操作。