kafka最佳实践

Kafka 服务端（Broker）的调优是保障集群高性能、高可用性和稳定性的关键。以下从 硬件配置、Broker参数调优、ZooKeeper优化、监控与运维 四大方面详细说明调优策略

在 Kafka 生产者的实际应用中，不同业务场景对性能、可靠性、一致性有不同的优先级。以下是针对 高吞吐量 和 强一致性 两种典型场景的参数调整策略，以及如何通过监控数据持续优化的方法：

在 Spring Boot 中集成 Kafka 生产者时，遵循以下最佳实践可以确保消息发送的高性能、可靠性和可维护性。

在 Kafka 消费者调优中，需根据业务场景（如高吞吐、低延迟、强一致性）动态调整参数，并结合监控数据持续优化。

在 Spring Boot 中集成 Kafka 消费者时，合理配置和设计消费者逻辑对保障消息处理的可靠性、性能和可维护性至关重要。