在kafka的安装目录下，config目录下有个名字叫做producer.properties的配置文件
#指定kafka节点列表，用于获取metadata，不必全部指定 #需要kafka的服务器地址，来获取每一个topic的分片数等元数据信息。 metadata.broker.list=kafka01:9092,kafka02:9092,kafka03:9092#生产者生产的消息被发送到哪个block，需要一个分组策略。 #指定分区处理类。默认kafka.producer.DefaultPartitioner，表通过key哈希到对应分区 #partitioner.class=kafka.producer.DefaultPartitioner#生产者生产的消息可以通过一定的压缩策略（或者说压缩算法）来压缩。消息被压缩后发送到broker集群， #而broker集群是不会进行解压缩的，broker集群只会把消息发送到消费者集群，然后由消费者来解压缩。 #是否压缩，默认0表示不压缩，1表示用gzip压缩，2表示用snappy压缩。 #压缩后消息中会有头来指明消息压缩类型，故在消费者端消息解压是透明的无需指定。 #文本数据会以1比10或者更高的压缩比进行压缩。 compression.codec=none#指定序列化处理类，消息在网络上传输就需要序列化，它有String、数组等许多种实现。 serializer.class=kafka.serializer.DefaultEncoder#如果要压缩消息，这里指定哪些topic要压缩消息，默认empty，表示不压缩。 #如果上面启用了压缩，那么这里就需要设置 #compressed.topics= #这是消息的确认机制，默认值是0。在面试中常被问到。 #producer有个ack参数，有三个值，分别代表： #（1）不在乎是否写入成功； #（2）写入leader成功； #（3）写入leader和所有副本都成功； #要求非常可靠的话可以牺牲性能设置成最后一种。 #为了保证消息不丢失，至少要设置为1，也就 #是说至少保证leader将消息保存成功。 #设置发送数据是否需要服务端的反馈,有三个值0,1,-1，分别代表3种状态： #0: producer不会等待broker发送ack。生产者只要把消息发送给broker之后，就认为发送成功了，这是第1种情况； #1: 当leader接收到消息之后发送ack。生产者把消息发送到broker之后，并且消息被写入到本地文件，才认为发送成功，这是第二种情况；#-1: 当所有的follower都同步消息成功后发送ack。不仅是主的分区将消息保存成功了， #而且其所有的分区的副本数也都同步好了，才会被认为发动成功，这是第3种情况。 request.required.acks=0#broker必须在该时间范围之内给出反馈，否则失败。 #在向producer发送ack之前,broker允许等待的最大时间 ，如果超时, #broker将会向producer发送一个error ACK.意味着上一次消息因为某种原因 #未能成功(比如follower未能同步成功) request.timeout.ms=10000#生产者将消息发送到broker，有两种方式，一种是同步，表示生产者发送一条，broker就接收一条； #还有一种是异步，表示生产者积累到一批的消息，装到一个池子里面缓存起来，再发送给broker， #这个池子不会无限缓存消息，在下面，它分别有一个时间限制（时间阈值）和一个数量限制（数量阈值）的参数供我们来设置。 #一般我们会选择异步。 #同步还是异步发送消息，默认“sync”表同步，"async"表异步。异步可以提高发送吞吐量, #也意味着消息将会在本地buffer中,并适时批量发送，但是也可能导致丢失未发送过去的消息 producer.type=sync#在async模式下,当message被缓存的时间超过此值后,将会批量发送给broker, #默认为5000ms #此值和batch.num.messages协同工作. queue.buffering.max.ms = 5000#异步情况下，缓存中允许存放消息数量的大小。 #在async模式下,producer端允许buffer的最大消息量 #无论如何,producer都无法尽快的将消息发送给broker,从而导致消息在producer端大量沉积 #此时,如果消息的条数达到阀值,将会导致producer端阻塞或者消息被抛弃，默认为10000条消息。 queue.buffering.max.messages=20000#如果是异步，指定每次批量发送数据量，默认为200 batch.num.messages=500#在生产端的缓冲池中，消息发送出去之后，在没有收到确认之前，该缓冲池中的消息是不能被删除的， #但是生产者一直在生产消息，这个时候缓冲池可能会被撑爆，所以这就需要有一个处理的策略。 #有两种处理方式，一种是让生产者先别生产那么快，阻塞一下，等会再生产；另一种是将缓冲池中的消息清空。 #当消息在producer端沉积的条数达到"queue.buffering.max.meesages"后阻塞一定时间后, #队列仍然没有enqueue(producer仍然没有发送出任何消息) #此时producer可以继续阻塞或者将消息抛弃,此timeout值用于控制"阻塞"的时间 #-1: 不限制阻塞超时时间，让produce一直阻塞,这个时候消息就不会被抛弃 #0: 立即清空队列,消息被抛弃 queue.enqueue.timeout.ms=-1#当producer接收到error ACK,或者没有接收到ACK时,允许消息重发的次数 #因为broker并没有完整的机制来避免消息重复,所以当网络异常时(比如ACK丢失) #有可能导致broker接收到重复的消息,默认值为3. message.send.max.retries=3#producer刷新topic metada的时间间隔,producer需要知道partition leader #的位置,以及当前topic的情况 #因此producer需要一个机制来获取最新的metadata,当producer遇到特定错误时, #将会立即刷新 #(比如topic失效,partition丢失,leader失效等),此外也可以通过此参数来配置 #额外的刷新机制，默认值600000 topic.metadata.refresh.interval.ms=60000
kafka的消费者配置（路径和生产者配置文件路径相同），名字叫做.consumer.properties
#消费者集群通过连接Zookeeper来找到broker。 #zookeeper连接服务器地址 zookeeper.connect=zk01:2181,zk02:2181,zk03:2181#zookeeper的session过期时间，默认5000ms，用于检测消费者是否挂掉 zookeeper.session.timeout.ms=5000#当消费者挂掉，其他消费者要等该指定时间才能检查到并且触发重新负载均衡 zookeeper.connection.timeout.ms=10000#这是一个时间阈值。 #指定多久消费者更新offset到zookeeper中。 #注意offset更新时基于time而不是每次获得的消息。 #一旦在更新zookeeper发生异常并重启，将可能拿到已拿到过的消息 zookeeper.sync.time.ms=2000#指定消费 group.id=xxxxx#这是一个数量阈值，经测试是500条。 #当consumer消费一定量的消息之后,将会自动向zookeeper提交offset信息#注意offset信息并不是每消费一次消息就向zk提交 #一次,而是现在本地保存(内存),并定期提交,默认为true auto.commit.enable=true# 自动更新时间。默认60 * 1000 auto.commit.interval.ms=1000# 当前consumer的标识,可以设定,也可以有系统生成, #主要用来跟踪消息消费情况,便于观察 conusmer.id=xxx# 消费者客户端编号，用于区分不同客户端，默认客户端程序自动产生 client.id=xxxx# 最大取多少块缓存到消费者(默认10) queued.max.message.chunks=50# 当有新的consumer加入到group时,将会reblance,此后将会 #有partitions的消费端迁移到新 的consumer上,如果一个 #consumer获得了某个partition的消费权限,那么它将会向zk #注册 "Partition Owner registry"节点信息,但是有可能 #此时旧的consumer尚没有释放此节点, 此值用于控制, #注册节点的重试次数. rebalance.max.retries=5#每拉取一批消息的最大字节数 #获取消息的最大尺寸,broker不会像consumer输出大于 #此值的消息chunk 每次feth将得到多条消息,此值为总大小, #提升此值,将会消耗更多的consumer端内存 fetch.min.bytes=6553600#当消息的尺寸不足时,server阻塞的时间,如果超时, #消息将立即发送给consumer #数据一批一批到达，如果每一批是10条消息，如果某一批还 #不到10条，但是超时了，也会立即发送给consumer。 fetch.wait.max.ms=5000 socket.receive.buffer.bytes=655360# 如果zookeeper没有offset值或offset值超出范围。 #那么就给个初始的offset。有smallest、largest、 #anything可选，分别表示给当前最小的offset、 #当前最大的offset、抛异常。默认largest auto.offset.reset=smallest# 指定序列化处理类 derializer.class=kafka.serializer.DefaultDecoder
以上内容转载自：https://www.cnblogs.com/jun1019/p/6256371.html
硬件的选择
1.磁盘吞吐量
生产者客户端的性能直接受到服务器端磁盘吞吐量的影响。生产者生成的消息必须被提交到服务器保存，大多数客户端在发送消息后会一直等待，直到至少有一个服务器确认消息已经提交成功为止。也就是说，磁盘写入速度越快，生成消息的延迟就越低。机械硬盘（HDD）和固态盘（SSD）。固态盘的查找和访问速度都很快，提供了最好的性能。机械盘更便宜，单块容量也更大。在同一个服务器上使用多个机械盘，可以设置多个数据目录，或者把它们设置成磁盘阵列，这样可以提升机械硬盘的性能。
2.磁盘容量
磁盘容量要多大取决于需要保存的消息的数量。
3.内存
服务器端的内存容量是影响客户端性能的主要因素，磁盘性能影响生产者，而内存影响消费者。消费者一般从分区尾部读取消息，如果有生产者存在，就紧跟在生产者后面。这种情况下，消费者读的消息会直接存放在系统的页面缓存里，这比从磁盘上重新读取要快。不建议把kafka同其他重要的应用部署在一起，因为它们需要共享页面缓存，最终会降低kafka消费者的性能。
4.网络
网络吞吐量决定了kafka能够处理的最大数据流量。它和磁盘性能是制约kafka扩展规模的主要因素。kafka支持多个消费者，造成流入和流出的网络流量不平衡，从而让情况变得更加复杂。对于给定的主题，一个生产者可能每秒中写入1MB数据，但可能同时有多个消费者瓜分网络流量。其它操作也会占用网络流量。
5.CPU
kafka对计算处理能力的要求较低，不过他在一定程度上还是会影响整体性能。客户端为了优化网络和磁盘空间，会对消息进行压缩。服务器需要对消息进行批量解压，设置偏移量，然后重新进行批量压缩，再保存到磁盘上。这就是kafka对计算能力有所要求的地方。
使用kafka集群的最大好处就是可以跨服务器进行负载均衡，再则就是可以使用复制功能来避免因单点故障造成的数据丢失。在维护kafka或底层系统时，使用集群可以确保为客户端提供高可用性。
全栈工程师的理解)
