Kafka日志配置的优化是一个复杂的过程，需要根据具体的应用场景和需求进行综合考虑和实施。以下是一些常见的优化策略：
Broker配置调优：
num.partitions：设置为与消费者的线程数基本相等，以最大化吞吐量。batch.size：批量提交消息的字节数，建议设置为1M，以减少网络请求次数。linger.ms：发送间隔时间，建议设置为100ms以上，以平衡延迟和吞吐量。compression.type：使用lz4等压缩算法，可以减小数据量，提升吞吐量，但会增加CPU开销。acks：应答机制，如果对延迟要求不高，可以设置为1以提升吞吐量。Producer配置调优：
buffer.memory：根据业务场景估算一个合理的值，建议64M以上，以避免缓存区堆积。Consumer配置调优：
fetch.min.bytes：建议设置为1M，以减少网络请求次数。fetch.max.wait.ms：建议设置为1000，以平衡延迟和吞吐量。Broker配置调优：
num.io.threads：设置为总核数的50%，以优化磁盘I/O性能。num.replica.fetchers：设置为总核数的50%的1/3，以优化副本拉取性能。num.network.threads：设置为总核数的50%的2/3，以优化数据传输性能。Producer配置调优：
linger.ms：设置为0，以减少发送延迟。compression.type：设置为none，以减少CPU开销。acks：设置为0，以异步发送消息。Consumer配置调优：
fetch.min.bytes：设置为1，以减少网络请求次数。线程数：消费者的并发线程数应能满足实时消费的要求，避免积压。Broker配置调优：
default.replication.factor：至少设置为3，以确保数据可靠性。min.insync.replicas：当生产者的acks设置为all时，建议设置为2，以确保至少有两个副本同步。unclean.leader.election.enable：设置为false，以防止不洁leader选举导致的数据丢失。Producer配置调优：
acks：设置为all，以确保所有副本收到消息后再返回成功。retries：建议设置为>=3，以确保消息的可靠传输。log.roll.*参数控制日志滚动的周期时间和每个segment的最大容量。log.compression.type参数选择合适的压缩算法，如gzip、snappy、lz4等，以减少磁盘占用和网络传输消耗。log.cleanup.policy参数设置日志清理策略，可以选择delete或compact，以释放存储空间。num.network.threads和num.io.threads以提高性能。