针对云服务下分布式消息系统存在的节点间负载倾斜问题,提出基于副本角色的动态负载均衡策略,并将算法应用于Apache　Kafka分布式流平台中.基于消息系统的主要功能为读写及存储消息,算法以CPU、磁盘、网络读写流量为节点的主要负载因素,并根据不同的负载类型提出相应的首领角色迁移策略和副本迁移策略.从时间代价、空间代价、服务可用性等多个角度论证该算法的可行性,并讨论算法中涉及参数对算法执行效果的影响.经实验验证,所提算法能够实现集群中各节点的资源使用量均不大于规定阈值,并且与缺省系统相比,集群CPU占用率均方差下降72.1％,磁盘占用率均方差下降86.1％,网络流入速度均方差下降79.2％,网络流出速度均方差下降63.9％,优化效果显著.