117笔记问答在Ubuntu上配置和优化Kafka存储主要涉及以下几个方面：
硬件和文件系统选择
- 使用NVMe SSD：对于Kafka的I/O性能优化，推荐使用NVMe SSD作为存储设备，因为它们的顺序写入速度远超传统的HDD。
- 分区策略：在
server.properties配置文件中，设置log.dirs指向NVMe SSD上的目录，并合理规划分区数量，以充分利用存储资源和并行处理能力。
配置参数调优
- 批量发送与压缩：通过调整
batch.size（默认16KB，建议提升至128KB~1MB）和linger.ms（建议设置为50~100ms），可以减少网络请求次数并提高吞吐量。同时，启用snappy或lz4压缩算法可以减少网络传输量。 - 日志管理：设置
log.segment.bytes为1GB，以减少分段数量并降低索引开销。设置log.retention.hours为168小时（7天），自动清理过期数据，避免磁盘空间不足。 - 线程池配置：根据CPU核心数配置
num.io.threads，以匹配磁盘I/O能力。对于网络性能要求高的场景，可以设置num.network.threads，例如8线程以适配万兆网卡。
存储与网络优化
- 顺序I/O与页缓存：Kafka依赖顺序写入磁盘，利用Linux页缓存将热点数据缓存在内存中，可以显著减少直接磁盘读操作。
- 零拷贝技术：使用
sendfile系统调用，可以减少数据在内存中的拷贝次数，从而提升I/O性能。
监控与调优
- 性能测试：使用
kafka-producer-perf-test和kafka-consumer-perf-test等工具进行压力测试，模拟实际生产环境中的负载，以验证优化效果。 - 监控告警：部署Prometheus和Grafana监控系统关键指标，如未同步副本数（
UnderReplicatedPartitions）和请求队列时间（RequestQueueTimeMs），并设置合理的告警规则，以便在性能瓶颈出现时及时进行扩容。
其他注意事项
- JVM内存优化：Kafka是基于Java的，因此JVM的内存配置对性能有重要影响。可以通过设置
KAFKA_HEAP_OPTS环境变量来调整JVM的堆大小。 - 集群架构：对于超大规模的Kafka集群，建议采用多集群联邦架构，并使用KRaft模式来替代Zookeeper，以降低元数据管理的开销。
通过上述优化措施，可以显著提升Kafka在Ubuntu上的存储性能和整体效率。需要注意的是，这些优化策略应根据具体的应用场景和硬件环境进行调整，以达到最佳效果。