在上一期中，我们讨论了 Broker 端参数设置的一些法则，但其实 Kafka 也支持为不同的 Topic 设置不同的参数值。当前最新的 2.2 版本总共提供了大约 25 个 Topic 级别的参数，当然我们也不必全部了解它们的作用，这里我挑出了一些最关键的参数，你一定要把它们掌握清楚。除了 Topic 级别的参数，我今天还会给出一些重要的 JVM 参数和操作系统参数，正确设置这些参数是搭建高性能 Kafka 集群的关键因素。
Topic 级别参数
说起 Topic 级别的参数，你可能会有这样的疑问：如果同时设置了 Topic 级别参数和全局 Broker 参数，到底听谁的呢？哪个说了算呢？答案就是 Topic 级别参数会覆盖全局 Broker 参数的值，而每个 Topic 都能设置自己的参数值，这就是所谓的 Topic 级别参数。
举个例子说明一下，上一期我提到了消息数据的留存时间参数，在实际生产环境中，如果为所有 Topic 的数据都保存相当长的时间，这样做既不高效也无必要。更适当的做法是允许不同部门的 Topic 根据自身业务需要，设置自己的留存时间。如果只能设置全局 Broker 参数，那么势必要提取所有业务留存时间的最大值作为全局参数值，此时设置 Topic 级别参数把它覆盖，就是一个不错的选择。
下面我们依然按照用途分组的方式引出重要的 Topic 级别参数。从保存消息方面来考量的话，下面这组参数是非常重要的：
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retention.ms：规定了该 Topic 消息被保存的时长。默认是 7 天，即该 Topic 只保存最近 7 天的消息。一旦设置了这个值，它会覆盖掉 Broker 端的全局参数值。 -
retention.bytes：规定了要为该 Topic 预留多大的磁盘空间。和全局参数作用相似，这个值通常在多租户的 Kafka 集群中会有用武之地。当前默认值是 -1，表示可以无限使用磁盘空间。
上面这些是从保存消息的维度来说的。如果从能处理的消息大小这个角度来看的话，有一个参数是必须要设置的，即max.message.bytes。它决定了 Kafka Broker 能够正常接收该 Topic 的最大消息大小。我知道目前在很多公司都把 Kafka 作为一个基础架构组件来运行，上面跑了很多的业务数据。如果在全局层面上，我们不好给出一个合适的最大消息值，那么不同业务部门能够自行设定这个 Topic 级别参数就显得非常必要了。在实际场景中，这种用法也确实是非常常见的。
好了，你要掌握的 Topic 级别的参数就这么几个。下面我来说说怎么设置 Topic 级别参数吧。其实说到这个事情，我是有点个人看法的：我本人不太赞同那种做一件事情开放给你很多种选择的设计方式，看上去好似给用户多种选择，但实际上只会增加用户的学习成本。特别是系统配置，如果你告诉我只能用一种办法来做，我会很努力地把它学会；反之，如果你告诉我说有两种方法甚至是多种方法都可以实现，那么我可能连学习任何一种方法的兴趣都没有了。Topic 级别参数的设置就是这种情况，我们有两种方式可以设置：
- 创建 Topic 时进行设置
- 修改 Topic 时设置
我们先来看看如何在创建 Topic 时设置这些参数。我用上面提到的retention.ms和max.message.bytes举例。设想你的部门需要将交易数据发送到 Kafka 进行处理，需要保存最近半年的交易数据，同时这些数据很大，通常都有几 MB，但一般不会超过 5MB。现在让我们用以下命令来创建 Topic：
bin/kafka-topics.sh--bootstrap-serverlocalhost:9092--create--topictransaction--partitions1--replication-factor1--configretention.ms=15552000000--configmax.message.bytes=5242880
我们只需要知道 Kafka 开放了kafka-topics命令供我们来创建 Topic 即可。对于上面这样一条命令，请注意结尾处的--config设置，我们就是在 config 后面指定了想要设置的 Topic 级别参数。
下面看看使用另一个自带的命令kafka-configs来修改 Topic 级别参数。假设我们现在要发送最大值是 10MB 的消息，该如何修改呢？命令如下：
bin/kafka-configs.sh--zookeeperlocalhost:2181--entity-typetopics--entity-nametransaction--alter--add-configmax.message.bytes=10485760
总体来说，你只能使用这么两种方式来设置 Topic 级别参数。我个人的建议是，你最好始终坚持使用第二种方式来设置，并且在未来，Kafka 社区很有可能统一使用kafka-configs脚本来调整 Topic 级别参数。
JVM 参数
我在专栏前面提到过，Kafka 服务器端代码是用 Scala 语言编写的，但终归还是编译成 Class 文件在 JVM 上运行，因此 JVM 参数设置对于 Kafka 集群的重要性不言而喻。
首先我先说说 Java 版本，我个人极其不推荐将 Kafka 运行在 Java 6 或 7 的环境上。Java 6 实在是太过陈旧了，没有理由不升级到更新版本。另外 Kafka 自 2.0.0 版本开始，已经正式摒弃对 Java 7 的支持了，所以有条件的话至少使用 Java 8 吧。
说到 JVM 端设置，堆大小这个参数至关重要。虽然在后面我们还会讨论如何调优 Kafka 性能的问题，但现在我想无脑给出一个通用的建议：将你的 JVM 堆大小设置成 6GB 吧，这是目前业界比较公认的一个合理值。我见过很多人就是使用默认的 Heap Size 来跑 Kafka，说实话默认的 1GB 有点小，毕竟 Kafka Broker 在与客户端进行交互时会在 JVM 堆上创建大量的 ByteBuffer 实例，Heap Size 不能太小。
JVM 端配置的另一个重要参数就是垃圾回收器的设置，也就是平时常说的 GC 设置。如果你依然在使用 Java 7，那么可以根据以下法则选择合适的垃圾回收器：
- 如果 Broker 所在机器的 CPU 资源非常充裕，建议使用 CMS 收集器。启用方法是指定
-XX:+UseCurrentMarkSweepGC。 - 否则，使用吞吐量收集器。开启方法是指定
-XX:+UseParallelGC。
当然了，如果你已经在使用 Java 8 了，那么就用默认的 G1 收集器就好了。在没有任何调优的情况下，G1 表现得要比 CMS 出色，主要体现在更少的 Full GC，需要调整的参数更少等，所以使用 G1 就好了。
现在我们确定好了要设置的 JVM 参数，我们该如何为 Kafka 进行设置呢？有些奇怪的是，这个问题居然在 Kafka 官网没有被提及。其实设置的方法也很简单，你只需要设置下面这两个环境变量即可：
-
KAFKA_HEAP_OPTS：指定堆大小。 -
KAFKA_JVM_PERFORMANCE_OPTS：指定 GC 参数。
比如你可以这样启动 Kafka Broker，即在启动 Kafka Broker 之前，先设置上这两个环境变量：
$> export KAFKA_HEAP_OPTS=--Xms6g --Xmx6g
$> export KAFKA_JVM_PERFORMANCE_OPTS= -server -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=20 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 -XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent -Djava.awt.headless=true
$> bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
操作系统参数
最后我们来聊聊 Kafka 集群通常都需要设置哪些操作系统参数。通常情况下，Kafka 并不需要设置太多的 OS 参数，但有些因素最好还是关注一下，比如下面这几个：
- 文件描述符限制
- 文件系统类型
- Swappiness
- 提交时间
首先是ulimit -n。我觉得任何一个 Java 项目最好都调整下这个值。实际上，文件描述符系统资源并不像我们想象的那样昂贵，你不用太担心调大此值会有什么不利的影响。通常情况下将它设置成一个超大的值是合理的做法，比如ulimit -n 1000000。还记得电影《让子弹飞》里的对话吗：“你和钱，谁对我更重要？都不重要，没有你对我很重要！”。这个参数也有点这么个意思。其实设置这个参数一点都不重要，但不设置的话后果很严重，比如你会经常看到“Too many open files”的错误。
其次是文件系统类型的选择。这里所说的文件系统指的是如 ext3、ext4 或 XFS 这样的日志型文件系统。根据官网的测试报告，XFS 的性能要强于 ext4，所以生产环境最好还是使用 XFS。对了，最近有个 Kafka 使用 ZFS 的数据报告，貌似性能更加强劲，有条件的话不妨一试。
第三是 swap 的调优。网上很多文章都提到设置其为 0，将 swap 完全禁掉以防止 Kafka 进程使用 swap 空间。我个人反倒觉得还是不要设置成 0 比较好，我们可以设置成一个较小的值。为什么呢？因为一旦设置成 0，当物理内存耗尽时，操作系统会触发 OOM killer 这个组件，它会随机挑选一个进程然后 kill 掉，即根本不给用户任何的预警。但如果设置成一个比较小的值，当开始使用 swap 空间时，你至少能够观测到 Broker 性能开始出现急剧下降，从而给你进一步调优和诊断问题的时间。基于这个考虑，我个人建议将 swappniess 配置成一个接近 0 但不为 0 的值，比如 1。
最后是提交时间或者说是 Flush 落盘时间。向 Kafka 发送数据并不是真要等数据被写入磁盘才会认为成功，而是只要数据被写入到操作系统的页缓存（Page Cache）上就可以了，随后操作系统根据 LRU 算法会定期将页缓存上的“脏”数据落盘到物理磁盘上。这个定期就是由提交时间来确定的，默认是 5 秒。一般情况下我们会认为这个时间太频繁了，可以适当地增加提交间隔来降低物理磁盘的写操作。当然你可能会有这样的疑问：如果在页缓存中的数据在写入到磁盘前机器宕机了，那岂不是数据就丢失了。的确，这种情况数据确实就丢失了，但鉴于 Kafka 在软件层面已经提供了多副本的冗余机制，因此这里稍微拉大提交间隔去换取性能还是一个合理的做法。
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