操作系统

目前常见的操作系统有三种：Linux、Windows和macOs，相比之下Linux系统要更适合，当然部署在Linux上的生产环境是最多的。

Linux系统的优势主要集中在下面的三个方面上：

• I/O模型的使用
• 数据网络传输效率
• 社区支持度

I/O模型的使用

主流的I/O模型通常有五种：阻塞式I/O、非阻塞式I/O、I/O多路复用、信号驱动I/O和异步I/O。

每种 I/O 模型都有各自典型的使用场景，Java 中Socket对象的阻塞模式和非阻塞模式就对应于前两种模型；Linux系统中的系统调用select函数就属于I/O多路复用模型；epoll系统调用介于第三种和第四种之间；第五种模型，很少有linux系统支持，反而是windows系统提供了一个叫IOCP线程模型属于这一种。

Kafka底层使用了Java的selector，selector在Linux上的实现机制式epoll，而在Windows平台上的实现机制是select。因此在这一点上将Kafka部署在Linux上是有优势的，因为能获得更高效的I/O性能。

数据网络传输效率

Kafka需要在磁盘和网络之间进行大量的数据传输，Linux提供了零拷贝（Zero Copy）技术，而在Windows上必须使用Java 8的60更新版本才能使用这个技术。

社区支持度

社区目前对Windows平台上发现的Kafka Bug不做任何承诺。

磁盘

SSD与机械硬盘

kafka使用磁盘的方式多是顺序读写操作，一定程度上规避了机械磁盘最大的劣势，即随机读写慢。从这一点上来说，机械硬盘物美价廉，而它因易损坏而造成的可靠性差等缺陷，又由Kafka在软件曾冕提供机制来保证，故使用普通的机械磁盘是很划算的。
当然，一般我们认为SSD顺序写TPS大约是HDD的四倍，让出现生产者阻塞写入负载偏高是可纵向扩展使用SSD，当然也可横向扩展，增加更多的broker和HDD分散负载

磁盘阵列（RAID）

使用RAID的两个主要优势：

• 提供冗余的磁盘存储空间
• 提供负载均衡

对于Kafka而言，一方面Kafka自己实现了冗余机制来提高可靠性；另一方面通过分区的概念，Kafka也能在软件层面自行实现负载均衡。因此在线上环境使用RAID似乎变得不是那么重要了。

• 追求性价比的公司可以不搭建RAID，使用普通磁盘组成存储空间即可。
• 使用机械磁盘完全能够胜任Kafka线上环境。

磁盘容量

预估容量时，一般要考虑的方面：

• 新增的消息数
• 消息留存时间
• 平均消息大小
• 备份数
• 是否启用压缩

例如：公司业务每天需要向Kafka集群发送一亿条消息，每份消息保存两份以防止消息丢失，另外消息默认保存两周时间。假设一条消息的平均大小是1KB。

每天一亿条1kb大小的消息，保存两份，那么一天使用的磁盘容量大概是 1亿 * 1KB * 2 / 1000 / 1000 = 200GB。一般情况下Kafka集群除了消息数据还有其他类型的数据，比如索引数据等，故我们再为这些数据预留出10%的磁盘空间，因此每天的总存储容量就是220GB。保存两周，即增提容量为220GB * 14，大约3TB左右。Kafka支持数据压缩，假设压缩比是0.75，最后你需要规划的容量大概就是0.75 * 3 = 2.25TB。

带宽

假如你要用一批千兆网卡的服务器处理一个业务的数据，其业务目标或SLA式在一小时内处理1TB的业务数据，那么需要多少台服务来完成的这个业务？

服务器网卡带宽是1Gbps，即每秒处理1Gb的数据，假设每台Kafka服务器都是安装在专属的机器上，也是就是说每台Kafka机器上没有混布其他服务。通常情况下你只能假设Kafka会用到70%的宽带资源，因为总要为其他应用程序或进程留一些资源。根据实际使用经验，超过70%的阈值就有网络丢包的可能性了，故70%的设定是一个比较合理的值，也是就是单台Kafka服务器最多也就能使用大约700Mb的带宽资源。

当然这只是他能使用的最大带宽资源，不能让Kafka服务器常规性使用这么多资源，故通常要再额外预留出2/3的资源，即单台服务器使用带宽700Mb/3 ≈ 240Mbps。这里的2/3其实是相当保守的，你可以结合自己机器的使用情况酌量减少此值。

根据我们的业务目标，一个小时内处理1TB数据，那么一秒大概需要处理1 * 1024 * 1024 * 8 / 60 / 60 ≈ 2336 Mb 的数据，除以240，约等于10台服务器。如果消息还需要额外复制两份，那么总的服务器台数还要乘以3，即30台。