Kafka使用中常见的误区有哪些，有哪些最佳实践可以避免？

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Kafka集群中，单个节点磁盘挂载越多越好。Kafka的标准使用方式是将其作为临时缓存使用。因此，人们常误以为Kafka的每个节点只需存储足够大即可，无需关注其他指标。官方也不建议这样做。

1.kafka集群单个节点磁盘挂载的越多越好

业界Kafka的标准使用方式是作为临时缓存使用。因此，很多人会误以为，kafka的每个节点只要存储够大就行，不用关心其他的指标。官方并不建议kafka单节点关在多个磁盘，因为磁盘越多，表示需要更多的处理线程去管理（num.io.thread决定），CPU的压力将非常大，如果磁盘数大于了CPU逻辑核数，kafka的CPU将因为非常繁忙导致数据落盘失败，从而影响业务。

建议：

• 建议每个节点挂盘数，满足每台机器最大挂盘数量 <= processor（CPU逻辑核数） / 2。
• 最优策略为每个节点使用raid5或者raid10挂载数据目录，每个raid5或者raid10的逻辑盘不超过8块。

2.把kafka当做数据库使用

很多人认为，如果数据重要，需要把kafka中的数据保存周期延长到很大（例如：1年），例如。Kafka对于数据目录中的每个segment文件会有一个操作句柄对应，如果数据保存周期过长，会导致操作句柄使用率增加，如果句柄数无限制增加并且到达上限后会导致kafka服务异常。

正常情况下，业务侧应当根据集群中的磁盘总容量来评估数据的保留时间。如果，集群中的业务种类多、数据量大。于此同时又不关心数据量的大小，很容易造成磁盘容量不足。