之前的文章讲述了Kafka的分区重分配。这里讲述Kafka的优先副本选举方法，该办法可用于机器上副本的负载均衡，避免个别broker机器上leader副本过多导致数据写入压力过大。

首先，查看topic的partition分布情况

/opt/cloudera/parcels/KAFKA/lib/kafka/bin/kafka-topics.sh --zookeeper zk1:2181 --topic topic_replica_test --describe

也可以用kafka manager查看topic的partition分布情况，可以看到partition为2的分区leader上的副本并不是优先副本。

创建election.json文件

{"partitions":[{"topic":"topic_replica_test","partition":0},{"topic":"topic_replica_test","partition":1},{"topic":"topic_replica_test","partition":2}]}

使用election.json文件执行优先副本选举

/opt/cloudera/parcels/KAFKA/lib/kafka/bin/kafka-preferred-replica-election.sh --zookeeper zk1:2181 --path-to-json-file election.json

再次查看topic的partition分布情况，发现partition为2的分区leader已经调整成151为leader了。

/opt/cloudera/parcels/KAFKA/lib/kafka/bin/kafka-topics.sh --zookeeper zk1:2181 --topic topic_replica_test --describe

通过kafka manager可以看到，partition为2的分区，其Preferred Leaderd状态已经变成了true

Kafka有个参数可以控制优先副本选举，即auto.leader.rebalance.enable参数。在生产中，不建议将这个参数设置为true。因为自动发生的leader副本选举，在大数据量环境下，可能引发客户端阻塞。而且，Kafka是允许分区保持一定的不均衡的，单个topic的优先副本均衡，也并不能代表整个集群的优先副本均衡。

对于手动执行优先副本选举，也建议采取分批次的方式进行，避免同时进行多个大数据量topic的优先副本选举。

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