06kafka线上集群部署方案怎么做
kafka线上集群部署，该怎么做呢？可以从下面几个大的方向入手。
操作系统选型
kafka是基于Java、Scala实现的跨平台的消息引擎系统，虽然是跨平台的，但是线上部署kafka用的最多的操作系统还是Linux，Window、macOS应该都非常少，可能只适合用来学习测试用，线上还是要尽量用Linux。
Linux操作系统的一些亮点：
- IO多路复用技术，实现更加高效的网络IO操作；
- 零拷贝技术，数据网络传输效率；
- 应用部署广泛，社区支持度比较好；
关于零拷贝技术，公司同事allanpan写过一篇非常好的文章，可供参考：
磁盘选型
选机械硬盘呢，还是选固态硬盘呢？Kafka工作过程中比较多的方式是“顺序读写”操作，普通机械硬盘顺序读写效率已经比较高了，因此使用机械硬盘就可以了。
kafka使用机械硬盘，一个是性能上有也不会比使用固态硬盘差多少（应该是说固态硬盘也没什么优势），再一个是便宜，能降低成本。
另外要注意冗余，倒不是说就要用RAID，可以多加几个硬盘做冗余就行了。
磁盘容量
磁盘容量要根据业务当前现状，及未来发展情况，合理地规划存储容量。
可以从以下几个方面入手：
- 写入的消息格式是怎样的，存储一条消息需要多少字节？
- 当前业务一天需要写入多少消息，10w条，100w条，未来呢？
- 消息希望保留多长时间，2周，1个月？
- 磁盘冗余备份数是多少，2？3？
- 使用启用压缩？用哪种压缩算法？压缩率多少？
小心评估上述每一个问题，最后就能给出一个相对比较合理地预估了，当然要留些buffer，以应对预料之外的情况。
网络带宽
当我们说带宽的时候，我们真正关心的是什么？我们要处理一批数据，比如kafka中的数据，每台机器都是千兆网卡，我们需要多少台机器的合力，才能保证对消息的高效处理。
So，每台机器的网卡带宽是固定的，我们关心的其实是处理一批数据我们需要多少台机器的问题。
根据消息生产速率，以及单条消息大小，可以很容易计算出每秒大约能生成多少数据，现在我们要处理这些数据，消息队列中的消息不能一直处于积压状态，那意味着处理速度跟不上生产，后面会处理地越来越不及时。
怎么办？就需要根据接受消息处理的速率，来评估大约需要机器来处理。而接收消息的速率，单机受限于网卡，用总的生产数据量（通常等于消费数据量）除以网卡带宽，就可以拿到一个比较粗糙的机器数量。
真实情况是，要为每台机器预留一定的贷款，比如每台机器70%的带宽用于处理数据，其他 的留给一些系统、网络服务等。