Kafka的buffer.memory是用于配置Kafka消费者和生产者缓冲区的内存大小。这个参数可以根据消费者的处理能力和预期的消息量来调整。以下是一些建议，可以帮助你划分buffer.memory：
估计消费者处理能力：首先，你需要了解消费者的处理能力，例如每秒钟可以处理多少条消息。这取决于消费者的硬件性能、应用程序的性能以及消息处理的复杂性。
估计消息量：接下来，你需要估计消费者预期要处理的消息量。这可以通过查看历史数据、流量预测或者业务需求来实现。
设置buffer.memory：根据消费者的处理能力和预期的消息量，你可以设置一个合适的buffer.memory值。一般来说，可以将buffer.memory设置为消费者每秒处理消息数量的10倍到20倍。例如，如果消费者每秒钟可以处理1000条消息，那么可以将buffer.memory设置为10000到20000字节（或10到20KB）。
调整分区数：如果你有多个消费者并行处理消息，可以考虑调整Kafka主题的分区数。增加分区数可以提高吞吐量，但也会增加消费者的缓冲区需求。因此，在调整分区数时，需要权衡吞吐量和缓冲区需求。
监控和调整：在实际运行过程中，你需要监控消费者的性能，包括缓冲区的使用情况、延迟和吞吐量等。根据监控数据，你可以根据实际情况调整buffer.memory的值，以获得最佳性能。
总之，划分buffer.memory需要考虑消费者的处理能力、预期的消息量以及并行处理的需求。在实际运行过程中，还需要根据监控数据进行调优。