记忆早退
Brokers Spread：看作broker使用率，如kafka集群9个broker，某topic有7个partition，则broker spread: 7 / 9 = 77%
Brokers Skew：partition是否存在倾斜，如kafka集群9个broker，某topic有18个partition，正常每个broker应该2个partition。若其中有3个broker上的partition数>2，则broker skew: 3 / 9 = 33%
Brokers Leader Skew：leader partition是否存在倾斜，如kafka集群9个broker，某topic14个partition，则正常每个broker有2个leader partition。若其中一个broker有0个leader partition，一个有4个leader partition，则broker leader skew: (4 - 2) / 14 = 14%
由于kafka所有读写都在leader上进行， broker leader skew会导致不同broker的读写负载不均衡，配置参数 auto.leader.rebalance.enable=true 可以使kafka每5min自动做一次leader的rebalance，消除这个问题。
另一个比较关心的问题是Lag为什么有时是负数？
Lag代表consumer的消费能力，计算公式为Lag = Consumer Offset - LogSize，Kafka Manager先从zk获取LogSize，再从kafka __consumer_offsets topic读取Offset。两步操作存在一个时间gap，因此吞吐很大的topic上会出现Offset > LogSize的情况。导致Lag负数。
如下图:
原文：https://www.cnblogs.com/gm-201705/p/11029237.html