随着大数据开发的发展，越来越多的人想要转行或者学习大数据开发这一块，工资和发展前景都让大家越来越看好。而 kafka 作为一个核心模块，是学习过程的一个要点知识，今天我们就一起来看一下关于 Kafka 的核心调优参数。
kafka 的配置属性多达几百个，在生产环境中对 kafka 进行调优时， 要如何设置 Kafka 的核心调优参数？在调优之前，我们要先分析业务场景，然后在吞吐量、延时、可靠性和可用性 4 个方面做权衡。
下面我们就从这四个方面来了解一下，从而逐一分析 kafka 应该设置哪些核心属性以及提供建议值。
1、 吞吐量优先
吞吐量优先意味着需要尽可能提升每秒发送消息的吞吐量
常见场景：日志收集
压缩类型为什么选择 lz4? 因为这种类型的压缩方式下，吞吐量最大。吞吐量优先时，会占用大量的网络带宽，如果不希望影响整个网络，可以设置配额。
2 、 低延时优先
低延是指 producer 开始发送消息到 consumer 接收到消息的时间差。低延时优先意味着每条消息需要尽可能快地完成端对端（从 producer 到 consumer ）的传递
常见场景：近实时数据的传输、聊天、视频弹幕等应用
3 、可用性优先
提高可用性，就需要在 kafka 出现故障时，能够尽快地恢复。
acks 对吞吐量、延时和可靠性的影响
1、 可靠性优化
可靠性就是要降低丢失消息的概率。最常见的做法就是通过消息复制实现高可靠。
default.replication.factor 和 min.insync.replicas 的区别 default.replication.factor 是指分区的总的副本个数， min.insync.replicas 是指 ISR 列表中最少的在线副本的个数（含 leader ） , 当在线的副本个数小于 min.insync.replicas 时，生产者发送消息会失败。 default.replication.factor=3 ， min.insync.replicas=2 表示消息总共有 3 个副本，当在线的副本大于或者等于 2 时，生产者可以继续发送消息，能够容忍 1 个备份不可用，否则不能发送消息。
以上就是关于 kafka 的核心调优参数内容了，希望对大家能有所帮助。 如果想了解更多详情，请点击成都加米谷大数据官网吧！
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