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1、操作系统的选择
对比 Linux、Mac、Window，Linux 系统显然要更加适合部署 Kafka。主要有下面这三个方面，Linux 的表现更胜一筹。
1.1、I/O 模型的使用
主流的 I/O 模型通常有 5 种类型：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。
通常情况下我们认为后一种模型会比前一种模型要高级。
相关实现场景，比如 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；而 Linux 中的系统调用 select 函数就属于 I/O 多路复用模型；大名鼎鼎的 epoll 系统调用则介于第三种和第四种模型之间；至于第五种模型，其实很少有 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。
那么 I/O 模型与 Kafka 的关系又是什么呢？Kafka 客户端底层使用了 Java 的 selector，selector 在 Linux 上的实现机制是 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，因为能够获得更高效的 I/O 性能。
1.2、数据网络传输效率
Kafka 生产和消费的消息都是通过网络传输的，而消息保存在哪里呢？肯定是磁盘。故 Kafka 需要在磁盘和网络间进行大量数据传输。Linux 有个零拷贝（Zero Copy）技术，就是当数据在磁盘和网络进行传输时避免昂贵的内核态数据拷贝从而实现快速的数据传输。Linux 平台实现了这样的零拷贝机制，但有些令人遗憾的是在 Windows 平台上必须要等到 Java 8 的 60 更新版本才能 "享受" 到这个福利。
一句话总结一下，在 Linux 部署 Kafka 能够享受到零拷贝技术所带来的快速数据传输特性。
1.3、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。虽然口头上依然保证尽力去解决，但根据我的经验，Windows 上的 Bug 一般是不会修复的。因此，Windows 平台上部署 Kafka 只适合于个人测试或用于功能验证，千万不要应用于生产环境。
2、磁盘的选择
磁盘资源对 Kafka 性能影响尤其突出，那应该选择普通的机械磁盘还是固态硬盘？
- 机械磁盘成本低且容量大，但易损坏；
- 固态硬盘性能优势大，不过单价高。
建议是使用普通机械硬盘即可
- Kafka 大量使用磁盘不假，可它使用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，即随机读写操作慢。从这一点上来说，使用 SSD 似乎并没有太大的性能优势，毕竟从性价比上来说，机械磁盘物美价廉
- 机械磁盘因易损坏而造成的可靠性差等缺陷，又由 Kafka 在软件层面提供机制来保证
3、磁盘容量的规划
Kafka 集群到底需要多大的存储空间？Kafka 需要将消息保存在底层的磁盘上，这些消息默认会被保存一段时间然后自动被删除。 虽然这段时间是可以配置的，但你应该如何结合自身业务场景和存储需求来规划Kafka集群的存储容量呢？
3.1、举例思考本问题：
- 假设你所在公司有个业务每天需要向 Kafka 集群发送 1 亿条消息，
- 每条消息保存两份以防止数据丢失，
- 另外消息默认保存两周时间。
现在假设消息的平均大小是 1KB，那么你能说出你的 Kafka 集群需要为这个业务预留多少磁盘空间吗？
3.2、计算一下：
- 每天 1 亿条 1KB 大小的消息，保存两份且留存两周的时间，那么总的空间大小就等于 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，因此总的存储容量就是 220GB。
- 既然要保存两周，那么整体容量即为 220GB * 14，大约 3TB 左右。
- Kafka 支持数据的压缩，假设压缩比是 0.75，那么最后你需要规划的存储空间就是 0.75 * 3 = 2.25TB。
3.3、规划磁盘容量时你需要考虑下面这几个元素：
- 新增消息数
- 消息留存时间
- 平均消息大小
- 备份数
- 是否启用压缩
4、带宽规划
对于Kafka这种通过网络进行大数据传输的框架，带宽容易成为瓶颈。 普通的以太网络，带宽主要有两种：1Gbps的千兆网络和10Gbps的万兆网络，特别是千兆网络应该是一般公司网络的标准配置了 以千兆网络为例，说明带宽资源规划。
真正要规划的是所需的Kafka服务器的数量。 假设机房环境是千兆网络，即1Gbps，现在有业务，其目标或SLA是在1小时内处理1TB的业务数据。 那么问题来了，你到底需要多少台Kafka服务器来完成这个业务呢？
4.1、计算
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，也就是说每台 Kafka 机器上没有混布其他服务，毕竟真实环境中不建议这么做。通常情况下你只能假设 Kafka 会用到 70% 的带宽资源，因为总要为其他应用或进程留一些资源。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，也就是说单台 Kafka 服务器最多也就能使用大约 700Mb 的带宽资源。
这只是它能使用的最大带宽资源，你不能让 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。需要提示的是，这里的 2/3 其实是相当保守的，你可以结合你自己机器的使用情况酌情减少此值。
有了 240Mbps，我们就可以计算 1 小时内处理 1TB 数据所需的服务器数量了。根据这个目标，我们每秒需要处理 2336Mb 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。
总结
所谓 "兵马未动，粮草先行"。与其盲目上马一套 Kafka 环境然后事后费力调整，不如在一开始就思考好实际场景下业务所需的集群环境。在考量部署方案时需要通盘考虑，不能仅从单个维度上进行评估。
