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转载主要优化原理和思路kafka是一个高吞吐量分布式消息系统，并且提供了持久化。其高性能的有两个重要特点： - 利用了磁盘连续读写性能远远高于随机读写的特点；
- 并发，将一个topic拆分多个partition。
要充分发挥kafka的性能，就需要满足这两个条件 kafka读写的单位是partition，因此，将一个topic拆分为多个partition可以提高吞吐量。但是，这里有个前提，就是不同partition需 要位于不同的磁盘（可以在同一个机器）。如果多个partition位于同一个磁盘，那么意味着有多个进程同时对一个磁盘的多个文 件进行读写，使得操作系统会对磁盘读写进行频繁调度，也就是破坏了磁盘读写的连续性。 在linkedlin的测试中，每台机器就加载了6个磁盘，并且不做raid，就是为了充分利用多磁盘并发读写，又保证每个磁盘连续读写 的特性。 具体配置上，是将不同磁盘的多个目录配置到broker的log.dirs，例如
log.dirs=/disk1/kafka-logs,/disk2/kafka-logs,/disk3/kafka-logs
kafka会在新建partition的时候，将新partition分布在partition最少的目录上，因此，一般不能将同一个磁盘的多个目录设置到log.dirs 同一个ConsumerGroup内的Consumer和Partition在同一时间内必须保证是一对一的消费关系 任意Partition在某一个时刻只能被一个Consumer Group内的一个Consumer消费(反过来一个Consumer则可以同时消费多个Partition) JVM参数配置推荐使用最新的G1来代替CMS作为垃圾回收器。
推荐使用的最低版本为JDK 1.7u51。下面是本次试验中Broker的JVM内存配置参数： -Xms30g -Xmx30g -XX:PermSize=48m -XX:MaxPermSize=48m -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=20 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35G1相比较于CMS的优势： - G1是一种适用于服务器端的垃圾回收器，很好的平衡了吞吐量和响应能力
- 对于内存的划分方法不同，Eden, Survivor, Old区域不再固定，使用内存会更高效。G1通过对内存进行Region的划分，有效避免了内存碎片问题。
- G1可以指定GC时可用于暂停线程的时间（不保证严格遵守）。而CMS并不提供可控选项。
- CMS只有在FullGC之后会重新合并压缩内存，而G1把回收和合并集合在一起。
- CMS只能使用在Old区，在清理Young时一般是配合使用ParNew，而G1可以统一两类分区的回收算法。
G1的适用场景： - JVM占用内存较大(At least 4G)
- 应用本身频繁申请、释放内存，进而产生大量内存碎片时。
- 对于GC时间较为敏感的应用。
JVM参数详解：http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/44677659 Broker参数配置配置优化都是修改server.properties文件中参数值 1. 网络和io操作线程配置优化 # broker处理消息的最大线程数 num.network.threads=xxx # broker处理磁盘IO的线程数 num.io.threads=xxx 建议配置： 用于接收并处理网络请求的线程数，默认为3。其内部实现是采用Selector模型。启动一个线程作为Acceptor来负责建立连接，再配合启动num.network.threads个线程来轮流负责从Sockets里读取请求，一般无需改动，除非上下游并发请求量过大。一般num.network.threads主要处理网络io，读写缓冲区数据，基本没有io等待，配置线程数量为cpu核数加1. num.io.threads主要进行磁盘io操作，高峰期可能有些io等待，因此配置需要大些。配置线程数量为cpu核数2倍，最大不超过3倍.
2. log数据文件刷盘策略
为了大幅度提高producer写入吞吐量，需要定期批量写文件。
建议配置： # 每当producer写入10000条消息时，刷数据到磁盘 log.flush.interval.messages=10000# 每间隔1秒钟时间，刷数据到磁盘log.flush.interval.ms=10003. 日志保留策略配置 当kafka server的被写入海量消息后，会生成很多数据文件，且占用大量磁盘空间，如果不及时清理，可能磁盘空间不够用，kafka默认是保留7天。
建议配置： # 保留三天，也可以更短 log.retention.hours=72# 段文件配置1GB，有利于快速回收磁盘空间，重启kafka加载也会加快(如果文件过小，则文件数量比较多，# kafka启动时是单线程扫描目录(log.dir)下所有数据文件)log.segment.bytes=1073741824Tips 如果topic的数据量较小可以考虑减少log.flush.interval.ms和log.flush.interval.messages来强制刷写数据，减少可能由于缓存数据未写盘带来的不一致。 4. 配置jmx服务
kafka server中默认是不启动jmx端口的，需要用户自己配置 [lizhitao@root kafka_2.10-0.8.1]$ vim bin/kafka-run-class.sh#最前面添加一行JMX_PORT=80605. Replica相关配置： replica.lag.time.max.ms:10000replica.lag.max.messages:4000num.replica.fetchers:1#在Replica上会启动若干Fetch线程把对应的数据同步到本地，而num.replica.fetchers这个参数是用来控制Fetch线程的数量。#每个Partition启动的多个Fetcher，通过共享offset既保证了同一时间内Consumer和Partition之间的一对一关系，又允许我们通过增多Fetch线程来提高效率。default.replication.factor:1#这个参数指新创建一个topic时，默认的Replica数量#Replica过少会影响数据的可用性，太多则会白白浪费存储资源，一般建议在2~3为宜。6. purgatory fetch.purgatory.purge.interval.requests:1000producer.purgatory.purge.interval.requests:1000首先来介绍一下这个“炼狱”究竟是用来做什么用的。Broker的一项主要工作就是接收并处理网络上发来的Request。这些Request其中有一些是可以立即答复的，那很自然这些Request会被直接回复。另外还有一部分是没办法或者Request自发的要求延时答复（例如发送和接收的Batch）,Broker会把这种Request放入Paurgatory当中，同时每一个加入Purgatory当中的Request还会额外的加入到两个监控对队列： - WatcherFor队列：用于检查Request是否被满足。
- DelayedQueue队列：用于检测Request是否超时。
Request最终的状态只有一个，就是Complete。请求被满足和超时最终都会被统一的认为是Complete。 目前版本的Purgatory设计上是存在一定缺陷的。Request状态转变为Complete后，并没能立即从Purgatory中移除，而是继续占用资源，因此占用内存累积最终会引发OOM。这种情况一般只会在topic流量较少的情况下触发。更详细的资料可以查阅扩展阅读，在此不做展开。 在实际使用中我也是踩了这个坑过来的，当时的情况是集群新上了一个topic，初期该topic数据很少（Low volume topic），导致那段时间在凌晨3，4点左右会随机有Broker因为OOM挂掉。定位原因后把*.purgatory.purge.interval.requests的配置调整小至100就解决了这个问题。 Kafka的研发团队已经开始着手重新设计Purgatory，力求能够让Request在Complete时立即从Purgatory中移除。 num.partitions:1#分区数量queued.max.requests:500#这个参数是指定用于缓存网络请求的队列的最大容量，这个队列达到上限之后将不再接收新请求。一般不会成为瓶颈点，除非I/O性能太差，这时需要配合num.io.threads等配置一同进行调整。compression.codec:none#Message落地时是否采用以及采用何种压缩算法。一般都是把Producer发过来Message直接保存，不再改变压缩方式。in.insync.replicas:1#这个参数只能在topic层级配置，指定每次Producer写操作至少要保证有多少个在ISR的Replica确认，一般配合request.required.acks使用。要注意，这个参数如果设置的过高可能会大幅降低吞吐量。Producer优化buffer.memory:33554432 (32m)#在Producer端用来存放尚未发送出去的Message的缓冲区大小。缓冲区满了之后可以选择阻塞发送或抛出异常，由block.on.buffer.full的配置来决定。compression.type:none#默认发送不进行压缩，推荐配置一种适合的压缩算法，可以大幅度的减缓网络压力和Broker的存储压力。linger.ms:0#Producer默认会把两次发送时间间隔内收集到的所有Requests进行一次聚合然后再发送，以此提高吞吐量，而linger.ms则更进一步，这个参数为每次发送增加一些delay，以此来聚合更多的Message。batch.size:16384#Producer会尝试去把发往同一个Partition的多个Requests进行合并，batch.size指明了一次Batch合并后Requests总大小的上限。如果这个值设置的太小，可能会导致所有的Request都不进行Batch。acks:1#这个配置可以设定发送消息后是否需要Broker端返回确认。0: 不需要进行确认，速度最快。存在丢失数据的风险。1: 仅需要Leader进行确认，不需要ISR进行确认。是一种效率和安全折中的方式。all: 需要ISR中所有的Replica给予接收确认，速度最慢，安全性最高，但是由于ISR可能会缩小到仅包含一个Replica，所以设置参数为all并不能一定避免数据丢失。Consumer优化num.consumer.fetchers:1#启动Consumer的个数，适当增加可以提高并发度。fetch.min.bytes:1#每次Fetch Request至少要拿到多少字节的数据才可以返回。#在Fetch Request获取的数据至少达到fetch.min.bytes之前，允许等待的最大时长。对应上面说到的Purgatory中请求的超时时间。fetch.wait.max.ms:100- 通过Consumer Group，可以支持生产者消费者和队列访问两种模式。
- Consumer API分为High level和Low level两种。前一种重度依赖Zookeeper，所以性能差一些且不自由，但是超省心。第二种不依赖Zookeeper服务，无论从自由度和性能上都有更好的表现，但是所有的异常(Leader迁移、Offset越界、Broker宕机等)和Offset的维护都需要自行处理。
- 大家可以关注下不日发布的0.9 Release。开发人员又用Java重写了一套Consumer。把两套API合并在一起，同时去掉了对Zookeeper的依赖。据说性能有大幅度提升哦~~
所有参数配置列表broker默认参数及可配置所有参数列表：
http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/25667831 kafka原理、基本概念，broker，producer，consumer，topic所有参数配置列表
http://blog.csdn.net/suifeng3051/article/details/48053965
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