一、硬件资源优化
num.network.threads（网络线程数，建议设为CPU核心数的1-2倍）和num.io.threads（I/O线程数，建议设为CPU核心数的2倍）以提升并发处理能力；确保网络带宽充足（如万兆以太网），减少网络瓶颈。二、操作系统级优化
noatime（禁用文件访问时间更新）、nodiratime（禁用目录访问时间更新）选项，减少不必要的磁盘写操作。vm.dirty_ratio=10（系统内存的10%）、vm.dirty_background_ratio=5（后台刷脏页的内存阈值），平衡写回磁盘的频率与性能；vm.swappiness=1（尽量使用物理内存，避免频繁Swap）；ulimit -n 65535或修改/etc/security/limits.conf（添加* soft nofile 65535; * hard nofile 65535），支持更多并发连接。noop或deadline调度器（通过echo noop > /sys/block/sda/queue/scheduler设置），减少调度开销。三、JVM参数优化
-Xms（初始堆内存）与-Xmx（最大堆内存）为相同值（如8G-16G），避免堆内存动态扩展带来的性能抖动；新生代（-Xmn）设置为堆内存的50%-60%（如-Xmn4G），优化Minor GC效率。-XX:+UseG1GC），并通过-XX:MaxGCPauseMillis=100（设置最大GC停顿时间为100ms）、-XX:G1HeapRegionSize=16M（调整堆内存区域大小）等参数，平衡吞吐量与延迟。-XX:MetaspaceSize=256M（初始元空间大小）、-XX:MaxMetaspaceSize=512M（最大元空间大小），避免元空间溢出。四、Kafka Broker配置优化
num.partitions，如从1增加到8），提升并行处理能力；合理设置副本因子（default.replication.factor，如3），平衡数据可靠性与写入性能（副本越多，写入延迟越高）。log.segment.bytes=1G（默认100M），减少日志段切换频率，降低磁盘I/O开销；log.retention.hours=168（保留7天）、log.retention.bytes=1073741824（保留1G），避免日志文件无限增长占用磁盘空间；log.flush.interval.messages=10000（每1万条消息刷新一次）、log.flush.interval.ms=1000（每1秒刷新一次），平衡数据持久性与性能（减少刷新次数可提升吞吐量，但会增加数据丢失风险）。buffer.memory=8M（生产者缓冲区大小，可根据内存调整至16M-32M），提升生产者发送效率；socket.send.buffer.bytes=102400（发送缓冲区）、socket.receive.buffer.bytes=102400（接收缓冲区），优化网络传输性能；num.io.threads=16（根据磁盘数量与性能调整，如每块磁盘分配2个线程），提升磁盘读写效率。五、监控与维护
server.log、controller.log），关注错误信息（如副本同步失败、磁盘空间不足），及时排查问题。kafka-log-dirs工具）、备份重要数据、升级Kafka版本（修复已知bug、提升性能），确保集群稳定运行。