一、操作系统的选型
目前布署kafka最多的三种操作系统：linux、 os x 、 windows
Linux 要比windows等其他操作系统更适合布署kafka，原因二点：
1、epoll I/O模型的使用,在linux上能够获得比windows更高效的I/O处理性能；
2、Linux会采用零拷贝技术获得更高的数据网络传输效率（JDK8以后，windows已正式让FileChannel的transferTo方法调用TransmitFile函数，可以享受零拷贝技术带来的高效传输）；
二、磁盘选择
1、选择SSD（固态硬盘）还是HDD（机械硬盘）？
机械硬盘是磁头寻道，随机I/O操作，很慢，但顺序I/O操作，机械硬盘也是不弱的；
kafka是顺序写磁盘的，所以从磁盘的使用上看，两者并不会有存在着巨大的差异；
对于预算有限又追求高性价比的公司而言，机械硬盘完成可以胜任kafka的存储任务，当然SSD更好；
2、使用JBOD（一堆普通磁盘） 还是RAID（磁盘阵列）？
- 能用得起RAID最好，追求性价比的公司可以考虑使用 JBOD，
- 另外推荐用户为每个 broker 都配置多个日志路径，每个路径都独立挂载在不同的磁盘上，这使得多块物理磁盘磁头同时执行物理 I/O 操作，可以极大地加速 Kafka 消息生产的速度。
- 最后关于磁盘的一个建议就是，尽量不要使用NAS这样的网络存储设备，性能很差，不比一台笔记本电脑的硬盘强多少，平时延时有很大的不稳定性。
三、磁盘容量规划
四、内存规划
首先讲一下kafka是怎么使用内存的，kafka虽然会持久化每一条消息，但其实这个工作是操作系统底层的文件系统来完成的，kafka仅将消息写入page cache，之后将消息“冲刷”到磁盘的任务完成交由操作系统完成。
另外consumer在读取消息时也首先尝试从该区域中查找，如果直接命中则完全不用执行耗时的物理I/O操作，从而提升了consumer的整体性能；无论是缓冲已发送消息还是待读取消息，操作系统都要先开辟一块内存区域用于存放接收的kafka消息，因此这块内存区域大小的设置对于kafka的性能就显得尤为关键了。
内存建议：
- 尽量分配更多的内存给操作系统的 page cache
- 不要为 broker 设置过大的堆内存，最好不超过 6GB
- page cache 大小至少要大于一个日志段的大小，确保直接命中。
五、CPU规划
kafka不属于计算密集型系统，追求多核而非高时钟频率。
建议：
- 使用多核系统， CPU 核数最好大于8。
- 如果使用 Kafka 0.10 0.0 之前的版本或 clients 端与 broker 端消息版本不一致（若无显式 配置，这种情况多半由 clients broker 版本不一致造成），则考虑多配置 些资源以防止消息解压缩操作消耗过多 CPU。
六、带宽规划
首先kafka是通过网络传输大量数据的，所以带宽资源至关重要，并且特别容易成为系统的瓶颈，所有低延时的网络以及高带宽有助于实现kafka集群的高吞吐量以及用户请求处理低延时。
下面举例说明如何根据自身网络条件和带宽来评估 Kafka 集群机器数量：
网络环境中使用的是1Gb/s的带宽，用户的业务目标是每天1小时处理完成1TB的业务消息，我们计算一下需要多少台机器；
首先计算单台broker能使用的带宽：
1Gb/s * 70%（单台分配70%的带宽资源给kafka）* 1/3(防止峰值把网卡打满) ≈ 240Mb/s 注：1Gb/s = 1024Mb/s (每秒兆比特，注意与平常使用的兆字节MB单位区分)
1TB的业务数据 = 1048576 MB/3600秒 ≈ 291MB/s，即要处理完这些消息，要每秒处理完成291MB的数据，换算成Mb，以1MB = 8Mb的公式换算，就是291 *8 =2328Mb/s 。
2328/240 ≈ 10台broker机器，如果副本是2，这个数据还要翻一倍，即20台borker机器。
- 尽量使用高速网络。
- 根据自身网络条件和带宽来评估 Kafka 集群机器数量。
- 避免使用跨机房网络。
七、典型线上环境配置
下面给出一份典型的线上环境配置，用户可以参考这份配置以及结合自己的实际情况进行二次调整：
- CPU 24 核
- 内存 32GB
- 磁盘 lTB 7200 SAS 盘两块
- 带宽1Gb/s
- ulimit -n 1000000
- Socket Buffer 至少64KB，适用于跨机房网络传输