在K8s上加速Apache Kafka的7大方法
在本篇白皮书中，我们将回顾七种有助于减少在 Kubernetes 上运行的高容量、低关键性 Kafka 解决方案中的延迟的技术。
如果您想要在MicroK8s、Charmed Kubernetes或其他K8s发行版上运行低延迟、高容量的Apache Kafka解决方案，那么您最好花些时间提前规划部署。我们为您提供了一些可能会有所帮助的设计方法，具体取决于您的工作负载。在本白皮书中，我们将介绍七种有助于减少在Kubernetes上运行的高容量、低关键性Kafka解决方案的延迟的技术。
但是，目前还有许多问题需要解决，比如服务基础架构规划、资源调度约束、有状态的服务需求、性能优化以及弹性。同时，根据需求、用例和数据重要性的不同，我们可能需要不同的设计方法。
通过本白皮书，我们将通过性能的角度来研究Kubernetes上的Kafka服务设计的各个方面，包括：
- Kafka 内存注意事项
- Broker IO需求和存储规划
- Topic复制
- 保留策略
- 消息大小
- 参数调优
- Topic分区