一、JVM堆内存设置（核心配置）
Kafka运行在JVM之上，堆内存是其内存管理的核心。需通过KAFKA_HEAP_OPTS环境变量设置初始堆内存（-Xms）和最大堆内存（-Xmx），建议两者设置为相同值（如-Xms8G -Xmx8G），避免堆内存动态扩展带来的性能开销。堆内存大小需结合服务器物理内存与业务需求调整：
二、JVM非堆内存配置（关键辅助）
-XX:MetaspaceSize）和最大大小（-XX:MaxMetaspaceSize），避免元空间溢出。建议设置为256MB-1GB（如-XX:MetaspaceSize=256M -XX:MaxMetaspaceSize=512M）。-XX:MaxDirectMemorySize设置。建议设置为堆内存的1/4-1/2（如堆内存8GB时可设置1-2GB），避免直接内存占用过多导致OOM。-XX:LogCacheSize设置。建议设置为512MB-1GB（如-XX:LogCacheSize=1024M），提升生产者写入性能。三、Kafka自身内存相关参数（间接优化）
log.segment.bytes）：单个日志段的最大大小（默认1GB）。较大的日志段可减少日志段文件数量，降低文件系统元数据开销，但会增加日志清理时的扫描时间。建议根据Topic数据量设置（如1GB-10GB）。log.retention.hours/log.retention.ms）：控制日志保留时间（默认168小时/7天）。较短的保留时间可减少内存中缓存的日志数据量，但会增加磁盘I/O。建议根据业务需求设置（如7天-30天）。num.partitions）：每个Topic的分区数量。分区数越多，Kafka需要维护的索引（如.index、.timeindex）和内存映射文件越多，会占用更多内存。建议根据吞吐量需求设置（如10-100个分区/Topic），避免过度分区。replica.fetch.max.bytes）：副本从Leader拉取数据的单次最大字节数（默认1MB）。较大的值可减少网络请求次数，但会增加内存中缓存的副本数据量。建议设置为1MB-10MB（如-Xmx100M）。fetch.message.max.bytes）：消费者单次请求从Broker获取的最大消息大小（默认1MB）。较大的值可提升消费者吞吐量，但会增加内存中缓存的消费者数据量。建议设置为1MB-10MB（如-Xmx100M）。四、操作系统级别优化（保障内存效率）
.index和.timeindex文件）。建议将系统级（/etc/sysctl.conf中fs.file-max）和用户级（/etc/security/limits.conf中nofile）文件描述符限制设置为100000+（如fs.file-max=200000，nofile=100000）。vm.swappiness参数控制操作系统使用交换分区（Swap）的倾向（默认60）。建议设置为1-10（如vm.swappiness=1），避免Kafka内存被交换到磁盘，导致性能骤降。vm.max_map_count参数控制系统允许的最大内存映射区域数（默认65535）。每个分区至少需要2个内存映射区域（.index和.timeindex），因此需根据分区数量调整（如50000分区需100000个区域），避免OutOfMemoryError。五、监控与调优（持续优化）
jstat（监控JVM GC情况，如jstat -gcutil <pid> 1000）、jmap（查看JVM内存映射，如jmap -histo <pid>）、top（监控系统内存使用）、Kafka自带监控工具（如Kafka Manager、Confluent Control Center）实时监控内存使用情况。buffer.memory），定期进行压测验证配置效果。