您可以使用ApacheKafka的mirrormaker来促进多数据中心复制。可以使用它在两个kafka集群之间复制数据。
从源集群中的主题读取数据，并将数据写入目标集群中具有相同名称的主题。您可以运行许多这样的镜像进程来提高吞吐量和容错性（如果一个进程死亡，其他进程将接管额外的负载）。
源集群和目标集群是完全独立的实体：它们可以有不同数量的分区，偏移量也不相同。因此，镜像集群并不是真正的容错机制（因为使用者的位置不同）。但是，mirrormaker进程将保留并使用消息键进行分区，以便在每个键的基础上保留顺序。
另一个选项（需要许可）是confluent replicator，它也处理主题配置。
confluent replicator允许您轻松可靠地将主题从一个kafka集群复制到另一个集群。除了复制消息之外，这个连接器还将根据需要创建主题，并在源集群中保留主题配置。这包括保留分区数、复制因子以及为各个主题指定的任何配置覆盖。
这里有一个快速入门教程，可以帮助您开始使用confluent kafka replicator。

如果我理解正确的话，新机器不是kafka代理，所以将数据镜像到它将不起作用。
它在node2和node3中自动同步
仅当复制因子为3或更多时
我的意思是我正在消耗node2和node3中的味精
只有当您有3个或更多的分区时，您才会从所有3个节点进行消费，因为每个分区只有一个前导，所有消费请求都来自它
如果您只是在这台新机器上运行任何使用者进程，您将获得来自现有集群的所有消息。如果您计划出于任何特定原因存储这些消息，我建议您查看kafka connect s3连接器，然后您可以使用athena查询s3 bucket