Kafka配置优化其实都是修改server.properties文件中参数值
1、网络和io操作线程配置优化
# broker处理消息的最大线程数
num.network.threads=xxx
# broker处理磁盘IO的线程数
num.io.threads=xxx
建议配置：
一般num.network.threads主要处理网络io，读写缓冲区数据，基本没有io等待，配置线程数量为cpu核数加1.
num.io.threads主要进行磁盘io操作，高峰期可能有些io等待，因此配置需要大些。配置线程数量为cpu核数2倍，最大不超过3倍.
2、log数据文件刷盘策略
为了大幅度提高producer写入吞吐量，需要定期批量写文件。
建议配置：
# 每当producer写入10000条消息时，刷数据到磁盘
log.flush.interval.messages=10000
# 每间隔1秒钟时间，刷数据到磁盘
log.flush.interval.ms=1000
3、日志保留策略配置
当kafka server的被写入海量消息后，会生成很多数据文件，且占用大量磁盘空间，如果不及时清理，可能磁盘空间不够用，kafka默认是保留7天。
建议配置：
# 保留三天，也可以更短
log.retention.hours=72
# 段文件配置1GB，有利于快速回收磁盘空间，重启kafka加载也会加快(如果文件过小，则文件数量比较多，
# kafka启动时是单线程扫描目录(log.dir)下所有数据文件)
log.segment.bytes=1073741824
4、replica复制配置
每个follow从leader拉取消息进行同步数据，follow同步性能由这几个参数决定，分别为拉取线程数(num.replica.fetchers)、最小字节数(replica.fetch.min.bytes)、最大字节数(replica.fetch.max.bytes)、最大等待时间(replica.fetch.wait.max.ms)
建议配置：
num.replica.fetchers 配置多可以提高follower的I/O并发度，单位时间内leader持有跟多请求，相应负载会增大，需要根据机器硬件资源做权衡
replica.fetch.min.bytes=1 默认配置为1字节，否则读取消息不及时
replica.fetch.max.bytes= 5 * 1024 * 1024 默认为1MB，这个值太小，5MB为宜，根据业务情况调整
replica.fetch.wait.max.ms follow拉取频率，频率过高，会导致cpu飙升，因为leader无数据同步，leader会积压大量无效请求情况，又因为0.8.2.x版本存在bug，定时器超时检查比较消耗CPU，使用者需要做好权衡
5、配置jmx服务
kafka server中默认是不启动jmx端口的，需要用户自己配置
[[email protected] kafka_2.10-0.8.1]$ vim bin/kafka-run-class.sh
#最前面添加一行
JMX_PORT=8060