Kafka配置優化其實都是修改server.properties文件中參數值
1、網絡和io操作線程配置優化
# broker處理消息的最大線程數
num.network.threads=xxx
# broker處理磁盤IO的線程數
num.io.threads=xxx
建議配置：
一般num.network.threads主要處理網絡io，讀寫緩衝區數據，基本沒有io等待，配置線程數量爲cpu核數加1.
num.io.threads主要進行磁盤io操作，高峯期可能有些io等待，因此配置需要大些。配置線程數量爲cpu核數2倍，最大不超過3倍.
2、log數據文件刷盤策略
爲了大幅度提高producer寫入吞吐量，需要定期批量寫文件。
建議配置：
# 每當producer寫入10000條消息時，刷數據到磁盤
log.flush.interval.messages=10000
# 每間隔1秒鐘時間，刷數據到磁盤
log.flush.interval.ms=1000
3、日誌保留策略配置
當kafka server的被寫入海量消息後，會生成很多數據文件，且佔用大量磁盤空間，如果不及時清理，可能磁盤空間不夠用，kafka默認是保留7天。
建議配置：
# 保留三天，也可以更短
log.retention.hours=72
# 段文件配置1GB，有利於快速回收磁盤空間，重啓kafka加載也會加快(如果文件過小，則文件數量比較多，
# kafka啓動時是單線程掃描目錄(log.dir)下所有數據文件)
log.segment.bytes=1073741824
4、replica複製配置
每個follow從leader拉取消息進行同步數據，follow同步性能由這幾個參數決定，分別爲拉取線程數(num.replica.fetchers)、最小字節數(replica.fetch.min.bytes)、最大字節數(replica.fetch.max.bytes)、最大等待時間(replica.fetch.wait.max.ms)
建議配置：
num.replica.fetchers 配置多可以提高follower的I/O併發度，單位時間內leader持有跟多請求，相應負載會增大，需要根據機器硬件資源做權衡
replica.fetch.min.bytes=1 默認配置爲1字節，否則讀取消息不及時
replica.fetch.max.bytes= 5 * 1024 * 1024 默認爲1MB，這個值太小，5MB爲宜，根據業務情況調整
replica.fetch.wait.max.ms follow拉取頻率，頻率過高，會導致cpu飆升，因爲leader無數據同步，leader會積壓大量無效請求情況，又因爲0.8.2.x版本存在bug，定時器超時檢查比較消耗CPU，使用者需要做好權衡
5、配置jmx服務
kafka server中默認是不啓動jmx端口的，需要用戶自己配置