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kafka 动态扩容现有 topic 的分区数和副本数

news 2026/2/8 17:01:02

文章目录

    • @[toc]
      • 创建一个演示 topic
      • 生产一些数据
      • 使用消费者组消费数据
      • 增加分区
        • 无新数据产生，有旧数据未消费
        • 有新数据产生，有旧数据未消费
      • 增加副本
        • 创建 json 文件
        • 使用指定的 json 文件增加 topic 的副本数
        • 使用指定的 json 文件查看 topic 的副本数增加的进度
        • 查看 topic 情况

  • 文档内出现的 ${KAFKA_BROKERS} 表示 kafka 的连接地址，${ZOOKEEPER_CONNECT} 表示 zk 的连接地址，需要替换成自己的实际 ip 地址

创建一个演示 topic

kafka-topics.sh --create --zookeeper ${ZOOKEEPER_CONNECT} --replication-factor 1 --partitions 3 --topic test-topic-update

查看 topic 详情

kafka-topics.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --describe --topic test-topic-update

总共是六个 kafka 节点，三分区一副本，分散在三个不同的 kafka 节点

Topic:test-topic-update PartitionCount:3        ReplicationFactor:1     Configs:segment.bytes=1073741824Topic: test-topic-update        Partition: 0    Leader: 5       Replicas: 5     Isr: 5Topic: test-topic-update        Partition: 1    Leader: 1       Replicas: 1     Isr: 1Topic: test-topic-update        Partition: 2    Leader: 0       Replicas: 0     Isr: 0
  • 关于输出内容的概念
    • 分区（Partition）：
      • 主题（Topic）在 Kafka 中的数据被分成一个或多个分区。每个分区是一个有序且持久化的消息日志。
      • 分区允许 Kafka 集群进行水平扩展，使多个消费者能够并行地处理主题的消息。
      • 消费者组中的每个消费者负责处理一个或多个分区的消息。
    • 领导者（Leader）：
      • 每个分区都有一个领导者，领导者负责处理该分区的所有读写请求。
      • 生产者向领导者发送消息，消费者从领导者读取消息。
      • 领导者也负责维护分区的复制和同步。
    • 副本（Replicas）：
      • 为了提高数据的冗余和可用性，每个分区可以有多个副本，包括一个领导者副本和零个或多个追随者副本。
      • 领导者副本处理写请求，追随者副本用于数据冗余和读请求。
    • 同步副本集（In-Sync Replicas，ISR）：
      • 同步副本集是指在分区的所有副本中，与领导者副本保持同步的副本。
      • 领导者和同步副本集中的副本是可用于读取的，其他追随者副本可能会有一些延迟。

生产一些数据

  • 手动生产 300 条数据
kafka-verifiable-producer.sh --broker-list ${KAFKA_BROKERS} --topic test-topic-update --max-messages 300

使用消费者组消费数据

  • 消费者组不存在的情况下，没有返回被消费的数据，过两三秒之后，可以中断这个命令，然后使用下面的 --describe 来验证
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --topic test-topic-update --group test-topic-update-group

查看消费组内的 topic 消费情况

kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --describe --group test-topic-update-group

目前三百条都被消费了，使用上面的生产数据的命令，再生产300条，模拟 topic 有数据的场景

GROUP                   TOPIC             PARTITION  CURRENT-OFFSET  LOG-END-OFFSET  LAG             CONSUMER-ID     HOST            CLIENT-ID
test-topic-update-group test-topic-update 2          100             100             0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 0          100             100             0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 1          100             100             0               -               -               -

生产完数据后，再次查看，返回结果如下

GROUP                   TOPIC             PARTITION  CURRENT-OFFSET  LOG-END-OFFSET  LAG             CONSUMER-ID     HOST            CLIENT-ID
test-topic-update-group test-topic-update 2          100             200             100             -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 0          100             200             100             -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 1          100             200             100             -               -               -

增加分区

  • 在增加分区的场景下比较方便，直接使用 --alter 就能实现，这里将原来的 3 分区改成 12 分区
kafka-topics.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --alter --topic test-topic-update --partitions 12

无新数据产生，有旧数据未消费

查看 topic 情况

kafka-topics.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --describe --topic test-topic-update

可以看到，分区已经更新成 12 个了，也可以看出，kafka 在动态增加分区的时候，是均分的，都会按照类似下面的 5-1-0-3-2-4 这样的顺序去均分（当然，前提是分区数和节点数是倍数关系）

Topic:test-topic-update PartitionCount:12       ReplicationFactor:1     Configs:segment.bytes=1073741824Topic: test-topic-update        Partition: 0    Leader: 5       Replicas: 5     Isr: 5Topic: test-topic-update        Partition: 1    Leader: 1       Replicas: 1     Isr: 1Topic: test-topic-update        Partition: 2    Leader: 0       Replicas: 0     Isr: 0Topic: test-topic-update        Partition: 3    Leader: 3       Replicas: 3     Isr: 3Topic: test-topic-update        Partition: 4    Leader: 2       Replicas: 2     Isr: 2Topic: test-topic-update        Partition: 5    Leader: 4       Replicas: 4     Isr: 4Topic: test-topic-update        Partition: 6    Leader: 5       Replicas: 5     Isr: 5Topic: test-topic-update        Partition: 7    Leader: 1       Replicas: 1     Isr: 1Topic: test-topic-update        Partition: 8    Leader: 0       Replicas: 0     Isr: 0Topic: test-topic-update        Partition: 9    Leader: 3       Replicas: 3     Isr: 3Topic: test-topic-update        Partition: 10   Leader: 2       Replicas: 2     Isr: 2Topic: test-topic-update        Partition: 11   Leader: 4       Replicas: 4     Isr: 4

查看消费组内的分区情况

kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --describe --group test-topic-update-group

因为没有新数据进入，也没有消费旧数据，此时还是显示的原先的信息

GROUP                   TOPIC             PARTITION  CURRENT-OFFSET  LOG-END-OFFSET  LAG             CONSUMER-ID     HOST            CLIENT-ID
test-topic-update-group test-topic-update 2          100             200             100             -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 0          100             200             100             -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 1          100             200             100             -               -               -

将未消费的 300 条数据进行消费

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --topic test-topic-update --group test-topic-update-group --max-messages 300

消费完成后，再次查看消费组的情况

kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --describe --group test-topic-update-group

此时就变成正常的 12 分区了

GROUP                   TOPIC             PARTITION  CURRENT-OFFSET  LOG-END-OFFSET  LAG             CONSUMER-ID     HOST            CLIENT-ID
test-topic-update-group test-topic-update 0          100             100             0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 7          0               0               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 5          0               0               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 1          100             100             0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 6          0               0               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 2          100             100             0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 3          0               0               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 10         0               0               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 9          0               0               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 8          0               0               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 11         0               0               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 4          0               0               0               -               -               -

这里为了方便验证，我把 topic 删了后重建了，下面这个删除 topic 的命令，大家别随意执行，会删除数据的

kafka-topics.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --delete --topic test-topic-update

有新数据产生，有旧数据未消费

  • 同样，先扩容分区
kafka-topics.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --alter --topic test-topic-update --partitions 12

未生产新数据的时候，查看消费者组的信息同样是没有更新分区信息

kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --describe --group test-topic-update-group

此时，手动使用命令模拟新数据进来

kafka-verifiable-producer.sh --broker-list ${KAFKA_BROKERS} --topic test-topic-update --max-messages 100

通过命令查看消费者组的情况

kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --describe --group test-topic-update-group

此时显示的是老分区，而且只显示了 8+8+9=25 条数据

GROUP                   TOPIC             PARTITION  CURRENT-OFFSET  LOG-END-OFFSET  LAG             CONSUMER-ID     HOST            CLIENT-ID
test-topic-update-group test-topic-update 2          100             108             8               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 0          100             108             8               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 1          100             109             9               -               -               -

手动消费一下数据试试

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --topic test-topic-update --group test-topic-update-group --max-messages 100

发现返回的信息里面，只显示25条数据

kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --describe --group test-topic-update-group

但是观察消费者组的情况，显示的是都消费了，看起来，应该是和 topic 加入新消费者组的情况一样，不展示，但实际消费数据了（这块是个人的理解，具体的原理需要有兴趣的大佬深究一下，希望能赐教带我飞）

GROUP                   TOPIC             PARTITION  CURRENT-OFFSET  LOG-END-OFFSET  LAG             CONSUMER-ID     HOST            CLIENT-ID
test-topic-update-group test-topic-update 0          108             108             0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 7          9               9               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 5          8               8               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 1          109             109             0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 6          9               9               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 2          108             108             0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 3          8               8               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 10         8               8               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 9          8               8               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 8          8               8               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 11         8               8               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 4          9               9               0               -               -               -

增加副本

创建 json 文件

  • kafka-reassign-partitions.sh 是 Kafka 提供的命令行工具，用于重新分配主题分区的副本。这个工具允许你重新定义主题分区副本的分布，以实现负载均衡、故障恢复或集群扩展等目的

之前的 topic 是 1 副本，12 分区，按照之前的 5-1-0-3-2-4 的顺序来分配第一个副本，然后按照 4-3-2-0-1-5 的顺序来分配第二个副本，我这里的 json 文件就命名为：add_rep_test_topic_update.json，大家可以以自己实际来命名

{"version":1, "partitions":[
{"topic":"test-topic-update","partition":0,"replicas":[5,4]},
{"topic":"test-topic-update","partition":1,"replicas":[1,3]},
{"topic":"test-topic-update","partition":2,"replicas":[0,2]},
{"topic":"test-topic-update","partition":3,"replicas":[3,0]},
{"topic":"test-topic-update","partition":4,"replicas":[2,1]},
{"topic":"test-topic-update","partition":5,"replicas":[4,5]},
{"topic":"test-topic-update","partition":6,"replicas":[5,4]},
{"topic":"test-topic-update","partition":7,"replicas":[1,3]},
{"topic":"test-topic-update","partition":8,"replicas":[0,2]},
{"topic":"test-topic-update","partition":9,"replicas":[3,0]},
{"topic":"test-topic-update","partition":10,"replicas":[2,1]},
{"topic":"test-topic-update","partition":11,"replicas":[4,5]}]
}

使用指定的 json 文件增加 topic 的副本数

kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper ${ZOOKEEPER_CONNECT} --execute --reassignment-json-file add_rep_test_topic_update.json

使用指定的 json 文件查看 topic 的副本数增加的进度

kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper ${ZOOKEEPER_CONNECT} --verify --reassignment-json-file add_rep_test_topic_update.json

通过命令返回的内容，可以看出都成功了

Reassignment of partition test-topic-update-0 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-7 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-5 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-1 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-6 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-2 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-3 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-10 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-9 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-8 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-11 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-4 completed successfully

查看 topic 情况

kafka-topics.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --describe --topic test-topic-update

现在的 topic 变成了 12 分区，2 副本的状态了

Topic:test-topic-update PartitionCount:12       ReplicationFactor:2     Configs:segment.bytes=1073741824Topic: test-topic-update        Partition: 0    Leader: 5       Replicas: 5,4   Isr: 5,4Topic: test-topic-update        Partition: 1    Leader: 1       Replicas: 1,3   Isr: 3,1Topic: test-topic-update        Partition: 2    Leader: 0       Replicas: 0,2   Isr: 0,2Topic: test-topic-update        Partition: 3    Leader: 3       Replicas: 3,0   Isr: 3,0Topic: test-topic-update        Partition: 4    Leader: 1       Replicas: 2,1   Isr: 1,2Topic: test-topic-update        Partition: 5    Leader: 4       Replicas: 4,5   Isr: 5,4Topic: test-topic-update        Partition: 6    Leader: 5       Replicas: 5,4   Isr: 4,5Topic: test-topic-update        Partition: 7    Leader: 1       Replicas: 1,3   Isr: 1,3Topic: test-topic-update        Partition: 8    Leader: 0       Replicas: 0,2   Isr: 0,2Topic: test-topic-update        Partition: 9    Leader: 3       Replicas: 3,0   Isr: 0,3Topic: test-topic-update        Partition: 10   Leader: 1       Replicas: 2,1   Isr: 1,2Topic: test-topic-update        Partition: 11   Leader: 4       Replicas: 4,5   Isr: 4,5

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【数据结构】Golang 实现单链表

概念 通过指针将一组零散的内存块串联在一起 ， 把内存块称为链表的“结点”。 记录下个结点地址的指针叫作后继指针 next ，第一个结点叫作头结点，把最后一个结点叫作尾结点 。 代码实现 定义单链表 在 golang 中可以通过结构体定义单链表…...

编程日记 2023/9/4 11:51:37

云服务器利用Docker搭建sqli-labs靶场环境

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编程日记 2023/9/4 11:50:35

jQuery成功之路——jQuery介绍和jQuery选择器概述

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编程日记 2023/9/4 11:49:32

极限五分钟，在宝塔中用 Docker 部署升讯威在线客服系统

最近客服系统成功经受住了客户现场组织的压力测试，获得了客户的认可。 客户组织多名客服上线后，所有员工同一时间打开访客页面疯狂不停的给在线客服发消息，系统稳定无异常无掉线，客服回复消息正常。消息实时到达无任何延迟。 本文…...

编程日记 2023/9/4 11:48:31

Java--静态字段与静态方法

1、静态字段 如果将一个字段定义为static，每个类只有一个这样的字段。而对于非静态的实例字段，每个对象都有自己的一个副本。 例如： class Employee {private static int nextId 1;private int id;... }其中，每一个Employee对…...

编程日记 2023/9/4 11:47:29

多线程的五种“打开”方式

1 概念 1.1 线程是什么？？ 线程（Thread）是计算机科学中的一个基本概念，它是进程（Process）中的一个执行单元，负责执行程序的指令序列。线程是操作系统能够进行调度和执行的最小单位。…...

编程日记 2023/9/4 11:46:27

信息熵 条件熵 交叉熵 联合熵 相对熵（KL散度） 互信息（信息增益）

粗略版快速总结 条件熵 H ( Q ∣ P ) 联合熵 H ( P , Q ) − H ( P ) 条件熵H(Q∣P)联合熵H(P,Q)−H(P) 条件熵H(Q∣P)联合熵H(P,Q)−H(P) 信息增益 I ( P , Q ) H ( P ) − H ( P ∣ Q ) H ( P ) H ( Q ) − H ( P , Q ) 信息增益 I(P,Q)H(P)−H(P∣Q)H(P)H(Q)-H(P,Q) 信息…...

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Fiddler Response私人订制

在客户端接口的测试中，我们经常会需要模拟各种返回状态或者特定的返回值，常见的是用Fiddler模拟各种请求返回值场景，如重定向AutoResponder、请求拦截修改再下发等等。小编在近期的测试中遇到的一些特殊的请求返回模拟的测试场景，…...

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【德哥说库系列】-ASM管理Oracle 19C单实例部署

📢📢📢📣📣📣 哈喽！大家好，我是【IT邦德】，江湖人称jeames007，10余年DBA及大数据工作经验 一位上进心十足的【大数据领域博主】！😜&am…...

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手写一个简单爬虫--手刃豆瓣top250排行榜

#拿到页面面源代码 request #通过re来提取想要的有效信息 re import requests import re url"https://movie.douban.com/top250"headers{"user-agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/11…...

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【word密码】如何限制word文件中部分内容？

Word文件中有一部分内容不想他人编辑，我们可以设置限制编辑，可以对一部分内容设置限制编辑，具体方法如下： 我们将需要将可以编辑的地方选中，然后打开限制编辑功能 然后勾选限制编辑设置界面中的【限制编辑】和【每个人…...

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springboot实现发送短信验证码

目录 一、选择并注册短信服务提供商： 二、添加依赖： 三、配置短信服务信息： 四、编写发送短信验证码的方法： 五、调用发送短信验证码的方法： 一、选择并注册短信服务提供商： 1、选择一个可靠的短信服…...

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2024王道408数据结构P144 T18

2024王道408数据结构P144 T18 思考过程 首先还是先看题目的意思，让我们在中序线索二叉树里查找指定结点在后序的前驱结点，这题有一点难至少对我来说…我讲的不清楚理解一下我做的也有点糊涂。在创建结构体时多两个变量ltag和rtag，当ltag0时…...

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在windows下安装配置skywalking

1.下载地址 Downloads | Apache SkyWalkinghttp://skywalking.apache.org/downloads/ 2.文件目录说明 将文件解压后，可看到agent和bin目录： Agent：作为探针，安装在服务器端，进行数据采集和上报。 Config&#xff1a…...

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关于大模型参数微调的不同方法

Adapter Tuning 适配器模块（Adapter Moudle）可以生成一个紧凑且可扩展的模型；每个任务只需要添加少量可训练参数，并且可以在不重新访问之前任务的情况下添加新任务。原始网络的参数保持不变，实现了高度的参数共享 Pa…...

编程日记 2023/9/4 11:36:12

方法的引用第一版（method reference）

1、体验方法引用 在使用Lambda表达式的时候，我们实际上传递进去的代码就是一种解决方案：拿参数做操作那么考虑一种情况：如果我们在Lanbda中所指定的操作方案，已经有地方存在相同方案，那是否还有必要再重复逻辑呢&#…...

编程日记 2023/9/4 11:35:09

Android DataBinding 基础入门（学习记录）

目录 一、DataBinding简介二、findViewById 和 DataBinding 原理及优缺点1. findViewById的优缺点2. DataBinding的优缺点 三、Android mvvm 之 databinding 原理1. 简介和三个主要的实体DataViewViewDataBinding 2.三个功能2.1. rebind 行为2.2 observe data 行为2.3 observe …...

编程日记 2023/9/4 11:34:08

spring 错误百科

一、使用Spring出错根源 1、隐式规则的存在 你可能忽略了 Sping Boot 中 SpringBootApplication 是有一个默认的扫描包范围的。这就是一个隐私规则。如果你原本不知道，那么犯错概率还是很高的。类似的案例这里不再赘述。 2、默认配置不合理 3、追求奇技淫巧 4、…...

编程日记 2023/9/4 11:33:07

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缘由根据当天日期输出明天的日期(需对闰年做判定)。日期类型结构体如下： struct data{ int year; int month; int day;};-编程语言-CSDN问答 struct mdata{ int year; int month; int day; }mdata; int 天数(int year, int month) {switch (month){case 1: case 3:…...

编程新知 2025/11/27 21:52:13

大话软工笔记—需求分析概述

需求分析，就是要对需求调研收集到的资料信息逐个地进行拆分、研究，从大量的不确定“需求”中确定出哪些需求最终要转换为确定的“功能需求”。 需求分析的作用非常重要，后续设计的依据主要来自于需求分析的成果，包括: 项目的目的…...

编程新知 2026/1/28 10:58:50

Cesium1.95中高性能加载1500个点

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云原生周刊：k0s 成为 CNCF 沙箱项目

开源项目推荐 HAMi HAMi&#xff08;原名 k8s‑vGPU‑scheduler&#xff09;是一款 CNCF Sandbox 级别的开源 K8s 中间件&#xff0c;通过虚拟化 GPU/NPU 等异构设备并支持内存、计算核心时间片隔离及共享调度&#xff0c;为容器提供统一接口&#xff0c;实现细粒度资源配额…...

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Android写一个捕获全局异常的工具类

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AD学习（3）

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编程新知 2025/10/13 9:33:04

Neo4j 完全指南：从入门到精通

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编程新知 2026/1/25 5:33:31