一、硬件及基础设施优化
net.core.somaxconn=32768增加监听队列长度，net.ipv4.tcp_max_syn_backlog=8192提升SYN请求处理能力，net.core.rmem_max/net.core.wmem_max=16777216增大读写缓冲区），减少网络拥塞和延迟。二、操作系统参数调整
ulimit -n 65536，并在/etc/security/limits.conf中永久设置），避免因文件描述符耗尽导致连接拒绝。vm.swappiness=1-10（减少磁盘交换，避免因内存不足导致频繁换页影响性能）；优化文件系统挂载选项（如noatime禁用访问时间更新，减少磁盘I/O；使用XFS或EXT4高性能文件系统）。三、Kafka Broker配置优化
num.network.threads（处理网络请求的线程数，建议设为CPU核心数的1-2倍，如4核CPU设为4-8）；根据磁盘数量和性能调整num.io.threads（处理IO操作的线程数，建议设为磁盘数量的1-2倍，如2块磁盘设为2-4），提升并发处理能力。num.partitions），建议大于消费者数量（如10个消费者设为10-16），并随集群规模增长逐步增加（分区是并行处理的基本单位，太少会导致并行度不足）；设置高副本因子（default.replication.factor=3，确保数据冗余，即使部分节点故障也能保证数据不丢失）。log.retention.hours=168，如7天）和日志段大小（log.segment.bytes=1GB，如1GB），避免单个日志段过大导致恢复缓慢；启用日志压缩（log.cleanup.policy=compact，针对Key-Value型数据，保留每个Key的最新值，减少存储占用）；调整日志刷新策略（log.flush.interval.messages=10000，log.flush.interval.ms=1000，平衡数据持久化和写入性能，避免频繁刷盘导致I/O瓶颈）。compression.type=lz4，推荐LZ4算法，压缩率高且CPU开销小），减少网络传输和存储开销（如消息量大时可降低带宽占用约30%-50%）。四、JVM调优
-Xms和-Xmx设为相同值，如4GB-8GB），避免动态扩展带来的停顿（如-Xms4G -Xmx4G）；避免堆内存过大（超过8GB可能导致Full GC时间过长）。-XX:+UseG1GC），适合大内存堆，可设置最大GC暂停时间（-XX:MaxGCPauseMillis=200，如200ms）和触发并发GC的堆占用率（-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=45，如45%），减少GC对系统的影响。五、监控与告警机制
kafka.server:type=BrokerTopicMetrics,name=MessagesInPerSec）监控消息流入流出情况。六、集群管理与故障处理
kafka-topics.sh检查Topic状态，kafka-console-producer.sh/kafka-console-consumer.sh测试生产消费，kafka-log-dirs.sh检查日志段状态）；制定应急预案（如Broker宕机时自动切换Leader，数据恢复流程），并定期演练（如模拟Broker故障，验证恢复时间）。七、数据可靠性保障
default.replication.factor=3（生产环境推荐），确保每个分区有3个副本（1个Leader、2个Follower）；通过min.insync.replicas=2（建议设为副本数-1）保证写操作的可靠性（只有当2个副本确认写入成功时，Broker才返回成功响应）。enable.auto.commit=false），改为手动提交（consumer.commitSync()），确保消息处理完成后再提交位移，避免消息丢失或重复消费。
