Kafka在Linux系统中的性能调优技巧
noatime选项（禁用文件访问时间更新，减少不必要的磁盘写操作），例如：mount -o noatime /dev/sdb1 /kafka/logs。vm.swappiness（虚拟内存交换倾向）为1-10（默认60，值越小越避免内存交换，减少磁盘I/O延迟）；设置vm.dirty_background_ratio（后台脏页刷新比例）为5-10（控制脏页写入磁盘的时机，避免集中刷盘导致性能波动）；设置vm.dirty_ratio（强制脏页刷新阈值）为10-20（防止单个进程占用过多内存）。ulimit -n 65536命令临时增加Kafka进程可打开的文件描述符数量（默认1024远不够），并在/etc/security/limits.conf中永久配置（如kafka hard nofile 65536），避免因文件描述符耗尽导致连接拒绝。net.core.rmem_max=16777216、net.core.wmem_max=16777216），调整TCP接收/发送窗口初始大小（net.ipv4.tcp_rmem="4096 87380 16777216"、net.ipv4.tcp_wmem="4096 65536 16777216"），提升网络吞吐量；增加net.core.somaxconn（监听队列最大长度）为32768（应对高并发连接请求），net.ipv4.tcp_max_syn_backlog（SYN队列长度）为8192（减少连接建立延迟）。num.network.threads（处理网络请求的线程数，通常为CPU核心数的1-2倍，默认3）；根据磁盘数量和性能设置num.io.threads（处理磁盘I/O的线程数，通常为磁盘数量的1-2倍，默认8）。例如，4核CPU、2块SSD磁盘可设置为num.network.threads=8、num.io.threads=4。log.segment.bytes（日志段文件大小，超过则滚动新段）为1GB（默认1GB，更大的段减少段文件数量，降低索引维护开销）；设置log.retention.hours=168（日志保留时间，根据业务需求调整为1-7天，默认168小时）；选择合适的log.cleanup.policy（日志清理策略），delete（按时间/大小删除，适合吞吐量优先）或compact（按key压缩，适合消息不重复的场景，如订单状态变更）。num.partitions（主题分区数，需大于等于消费者数量，且随集群规模增长逐步增加，例如初期10个消费者可设为10-20，后续根据吞吐量需求扩容）；设置default.replication.factor=3（默认副本因子，确保数据高可用，避免单点故障）。log.flush.interval.messages（累计消息数触发刷盘）为10000-50000（默认1000，更大的值减少刷盘次数，提高吞吐量）；设置log.flush.interval.ms（累计时间触发刷盘）为1000-5000ms（默认1000，更大的值平衡持久性与性能）。注意：若对数据可靠性要求极高（如金融场景），可适当降低这些值，但会牺牲部分吞吐量。-Xms8g -Xmx8g（初始堆与最大堆一致，避免动态扩展带来的停顿）。避免堆内存过大（如超过16GB），否则会增加Full GC时间。-XX:+UseG1GC），适合大内存堆（如8GB以上），通过并发标记和整理减少停顿时间；设置-XX:MaxGCPauseMillis=200（最大GC停顿时间目标，单位毫秒，默认200，可根据业务容忍度调整）；设置-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=45（触发并发GC的堆占用率，默认45，值越大GC频率越低，但可能增加单次GC时间）。socket.send.buffer.bytes（发送缓冲区大小，默认100KB）和socket.receive.buffer.bytes（接收缓冲区大小，默认100KB）为128KB-1MB（例如socket.send.buffer.bytes=131072、socket.receive.buffer.bytes=131072），提升网络数据传输效率。socket.request.max.bytes（单个请求最大字节数，默认100MB）为100MB-500MB（例如socket.request.max.bytes=52428800），避免大请求阻塞Broker，但需确保不超过操作系统和网络的MTU限制。sendfile系统调用（零拷贝），将数据从磁盘直接传输到网络，减少内核空间与用户空间的数据拷贝次数，显著提高大文件传输性能（如日志批量发送）。batch.size（批量发送的消息字节数，默认16KB）为32KB-1MB（例如batch.size=32768），减少网络请求次数；设置linger.ms（批量发送等待时间，默认0）为10-100ms（允许更多消息填充批次，提高吞吐量，但会增加延迟）；选择合适的compression.type（压缩类型，默认none），推荐lz4（压缩率高且CPU开销小，适合大多数场景）或snappy（压缩速度快，适合延迟敏感场景）。fetch.min.bytes（每次拉取的最小数据量，默认1字节）为1KB-1MB（例如fetch.min.bytes=2048），减少网络请求次数；设置fetch.max.wait.ms（拉取最大等待时间，默认500ms）为100-500ms（平衡吞吐量与延迟，等待时间内若未达到fetch.min.bytes则返回当前数据）；增加max.partition.fetch.bytes（每个分区拉取的最大字节数，默认1MB）为2MB-4MB（例如max.partition.fetch.bytes=2097152），适应高吞吐量场景。Broker（CPU、内存、磁盘I/O、网络吞吐量）、Topic（分区数、副本同步状态、消息堆积）、Producer（发送速率、延迟、错误率）、Consumer（消费速率、滞后量、错误率）等指标，实时掌握集群状态。log.dirs目录下的旧段文件），确保磁盘空间充足（建议预留20%以上空间）；定期进行压力测试（如使用Kafka自带的kafka-producer-perf-test和kafka-consumer-perf-test工具），评估集群性能瓶颈并及时调整配置。