批量发送优化：增大batch.size（建议64KB~1MB，默认16KB），减少网络请求次数；设置linger.ms（如50ms~100ms），允许更多消息合并成批次，平衡吞吐量与延迟。压缩与可靠性：启用compression.type（如LZ4或Snappy，压缩率30%~50%），降低网络传输和存储开销；根据可靠性需求选择acks（1=Leader确认，平衡吞吐与可靠性；all=所有ISR副本确认，高可靠但吞吐降低）。内存与重试：增大buffer.memory（建议512MB~1GB，默认32MB），防止消息积压；设置retries（如10次）和retry.backoff.ms（如500ms），避免网络抖动导致数据丢失。
批量消费参数：提高fetch.min.bytes（如1MB），减少网络请求频率；设置max.poll.records（如500~1000），控制每次轮询的最大消息数，避免消费者处理超时。并行度与分区匹配：确保消费者组内线程数等于Topic分区数，避免资源闲置；调整max.partition.fetch.bytes（如5~10MB），匹配高吞吐场景。
分区与副本管理：根据数据量和消费者数量设置num.partitions（建议每个Broker承载100~200分区），提升并行处理能力；增加num.replica.fetchers（如4~8），加速Follower副本数据同步。I/O与网络优化：设置num.io.threads为磁盘数量的2~3倍（如8~16），充分利用多磁盘I/O能力；增大socket.send.buffer.bytes和socket.receive.buffer.bytes（如128KB~1MB），提升网络传输效率。日志与存储策略：调整log.segment.bytes（如2~5GB，默认1GB），减少文件切换开销；设置合理的log.retention.hours（如7~30天），避免磁盘空间耗尽。
硬件选型：优先使用SSD（随机读写性能比HDD高10倍以上），采用RAID 10提升冗余与吞吐；为操作系统预留20%~30%内存作为页缓存，加速磁盘读写。内核参数调整：设置vm.swappiness为1~10，减少交换内存使用，避免OOM Killer终止进程；增大文件描述符限制（如ulimit -n 100000+），支持高并发连接。
实时监控工具：使用Prometheus+Grafana监控Broker CPU/内存、分区延迟、ISR状态等指标；通过Kafka Manager可视化集群健康状态，快速定位分区不均衡问题。灾难恢复策略：定期清理过期日志，结合Velero备份关键数据；分批次重启Broker，确保服务不中断。
