配置项在/config/server.properties文件中，修改后需要重启该broker，基本配置如下：
log.dirs
kafka保存消息的目录，存放分区数据。一般不使用默认的，根据消息的数量，单独配置一个或多个目录逗号隔开；
zookeeper.connect
zk连接参数，zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181/kafka，很多新手忘记结尾的 /kafka，当然这个也赖
部署的人，chroot一会配一会儿不配的
auto.create.topics.enable
启用自动创建topic，默认为true，这个配置项重要性一般，纯看业务需要
unclean.leader.election.enable
决定不在同步副本集合(in-sync replicas, ISR)中的副本能否被选举为leader。默认true，这样的话没同步到消息的副本
也有可能被选为leader，有可能丢数据，改为false为好
delete.topic.enable
properties文件中看了是没有的，需要自己配置为true，方便维护
log.retention相关的
一般来说，kafka中消息会一直增长，但是存储空间是有限的，因此消息会有留存的策略（过期策略） 这个和刷磁盘类似，2个思路：文件大小或时间来决定哪些清除掉 log.retention.bytes：定期删除超过这个设置值的日志文件，默认-1，不删除 log.retention.ms/minutes/hours：三个配置项，被采用的优先级依次毫秒，分钟，小时的配置，默认是7天，优先基于消息中的时间戳判断 log.retention.check.interval.ms：日志清除程序检查日志是否需要被删除的频率
min.insync.replicas
保证消息可靠（不丢失）的重要参数。与producer端的参数acks配合使用。只有在acks=all(或-1)时才有意义
指定 "应答写入成功" 所需要的最低副本数。如果无法满足这个值，producer抛出NotEnoughReplicas或NotEnoughReplicasAfterAppend异常 典型配置：topic设置replication.factor=3，min.insync.replicas=2，producer设置ack=all，推荐取值：[1,replication.factor) 多辨析几句：acks=all，代表消息需要在所有的ISR（同步副本集合）中都同步完成后，broker才能告诉生产者，你的消息发送成功了 ISR中有leader,有follower,但是这个集合中会出现"踢人"现象（踢人是比较少见的场景，根据xxx的理论，只要有可能发生，就当作一定会发生） min.insync.replicas=n这个参数就是来限制ISR中节点的数量的，如果发送消息时，ISR中节点数不够n,那么这个broker不能处理这批消息， 需要直接向producer报错。还是老经验，可靠和效率不可得兼，需要根据业务和环境做平衡
num.partitions
创建topic时默认的分区数量
顺带提一下，offsets.topic.num.partitions=50，这是__consumer_offsets这个topic的默认分区数，它的副本数是3
log.cleanup.policy
kafka的每个分区中都有日志文件，日志文件由日志段文件组成，消息是无界的，空间是有限的，因此需要定期对消息做清理操作
策略有2种：delete和compact，默认delete,对需要删除的日志文件直接删除，compact是将日志文件进行压缩
log.flush相关
log.flush.interval.messages：日志分区中消息数达到多少时，刷新到磁盘
log.flush.interval.ms：日志保存最长多少毫秒被刷新到磁盘，默认未设置，使用log.flush.scheduler.interval.ms
log.flush.scheduler.interval.ms：日志刷到磁盘的频率
带点私货：
写到这里，想到es的document索引的过程，突然想总结一些中间件的共性的设计思路：
一般"数据"会先写入缓存，有的是写入某种文件（比如日志文件），es叫translog，kafka，姑且叫log吧，kafka和es都是
用segment文件来存日志数据，然后刷到磁盘，如果我是设计者，那肯定也会设置segment文件最大多大，设置每隔多久
强制将文件里的数据刷到磁盘（刷盘频率），有按频率的，那一定也有按周期的，因为如果数据来得慢，segment写不满，
总不能一直不刷入磁盘；同时如果数据来的很快，还没到刷盘时间，日志文件就满了，也得强制刷新到磁盘；
segment文件不断增长，那么需要有一种策略，定期扫描文件，看看哪些需要删除或者压缩（es是合并概念）