kafka容器化如何尽可能不影响业务进行数据均衡？

建议先分析产生数据均衡的原因：

1）组成员发生变更，比如新 consumer 加入组，或己有 consumer 主动离开组，再或是己有 consumer 崩溃时则触发 数据平衡 rebalance 。在实际环境下，这是触发数据平衡的主要原因。
2）组订阅 topic 数发生变更，比如使用基于正则表达式的订阅，当匹配正则表达式的新 topic 被创建时则会触发数据平衡rebalance。
3）组订阅 topic 的分区数发生变更，比如使用命令行脚本增加了订阅 topic 的分区数。

深入了解数据平台的运行机理，和调整相应的参数设置，以降低数据平衡的频度或减少数据平衡的误判，从而规避数据平衡。

另外，是降低数据平衡的影响。譬如在规划阶段，相比使用本地盘方式，采用计算存储分离的架构，则有效收敛数据均衡的时间。