前言: 在大规模的使用kafka过程中，我们通常会遇到各种各样的问题，比如说，通常会有一些大数据集群中的Job发现总有几个task会比较慢，导致整体的任务迟迟不能完成运行，这种情况通常问题会比较复杂，想要知道具体延迟在哪里，我们需要知道在Kafka集群中哪些点可能会增加端到端的延迟。

接下来的内容翻译自confluent官网博客中的一篇文章，希望能够帮助大家理解kafka使用过程中端到端的延迟。99th Percentile Latency at Scale with Apache Kafka

背景: 如同其他分布式系统一样，在kafka集群中，单Topic的partition也并不是越多越好，但通常对于业务方来说，可能会简单的根据生产者或消费者的处理能力来提出扩partition的需求，此时就需要根据具体的场景进行分析以确定partition的数量。

对于Kafka集群承载的业务Topic来说，分区的数量，可以体现出整个业务的量级同时能够尽可能的提供更高的吞吐，但并不是越多的分区就意味着越高的吞吐和处理能力，通常情况下需要业务方和基础服务方一起来进行分析。

以下为多分区Topic的优缺点，可以适当根据需求和场景进行规划分区数量。

前言: 在kafka的集群运维操作过程中，我们需要通过一些工具来实现集群的高可用以及负载的平均操作，而对于kafka集群的SRE来说，需要掌握好如下几点，才能更好的维护和保证kafka集群服务的稳定性，可靠性和整体性能。