在优化 Kafka 的 Topic 配置时，有几个关键的参数和实践需要考虑：
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清理策略（cleanup.policy）：这个配置决定了日志分段的保留策略。默认是“删除”策略，当日志的保留时间或大小限制达到时，旧的分段将被丢弃。如果启用“压缩”策略，则会保留每个键的最新值。可以同时指定两种策略，例如“delete,compact”。
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消息大小（max.message.bytes）：这个设置决定了 Kafka 允许的最大记录批处理大小。如果增加此值，并且有旧版本的消费者（早于 0.10.2），则必须增加消费者的获取大小，以便它们可以获取这么大的记录批处理。
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压缩类型（compression.type）：这个配置项允许你为 Kafka Topic 设置压缩类型，比如
gzip、snappy、lz4等。压缩可以减少存储空间的使用和网络传输数据时的负载。 -
保留策略（retention policies）：Kafka 默认会无限期保留所有记录，但你可以配置保留策略，让 Kafka 在一定时间后自动删除旧记录。这对于控制 Kafka 集群的大小非常重要。
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分区数量：分区数量影响 Kafka Topic 的并行处理能力和消息吞吐量。增加分区数量可以提高吞吐量，但也可能会增加管理的复杂性。分区数量应该根据你的吞吐量需求和数据模式来决定。
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副本因子（Replication Factor）：副本因子决定了每个分区的副本数量。增加副本数量可以提高数据的耐用性和可用性，但也会消耗更多的存储和网络资源。
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未同步领导者选举（unclean.leader.election.enable）：这个配置项决定了是否允许不在 ISR 集合中的副本被选为领导者。如果启用，可能会导致数据丢失。
