在创建一个topic时，kafka尽量将partition均分在所有的brokers上，并且将replicas也均分在不同的broker上。

每个partitiion的所有replicas叫做”assigned replicas”，”assigned replicas”中的第一个replicas叫”preferred replica”，刚创建的topic一般”preferred replica”是leader。leader replica负责所有的读写。

但随着时间推移，broker可能会停机，会导致leader迁移，导致机群的负载不均衡。

我们期望对topic的leader进行重新负载均衡，让partition选择”preferred replica”做为leader。

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kafka的leader负载均衡默认是关闭的，可以通过配置，开启，如下：

# 是否自动平衡broker之间的分配策略
auto.leader.rebalance.enable = false

# leader的不平衡比例，若是超过这个数值，会对分区进行重新的平衡
leader.imbalance.per.broker.percentage = 10

# 检查leader是否不平衡的时间间隔
leader.imbalance.check.interval.seconds = 300

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。

参考

Kafka topic leader 均衡
https://lihuimintu.github.io/2021/03/10/kafka-leader-reassign

生产经验——Leader Partition 负载平衡
https://www.cnblogs.com/jelly12345/p/16004750.html

kafka replication tools
https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/Replication+tools#Replicationtools-2.PreferredReplicaLeaderElectionTool

kafka中leader和follower、AR、ISR、OSR、Controller的选举、为什么不能通过ZK的方式来选举partition的leader？
https://blog.csdn.net/qq_40585384/article/details/122226683