Kafka作为一款分布式流处理平台，其配置参数直接影响系统的性能与稳定性。首先，`num.partitions`决定每个主题默认分区的数量，合理设置可提升并发能力；其次，`log.retention.hours`定义数据保留时间，需结合业务需求权衡存储成本与数据时效性；再者，`offset.commit.interval.ms`影响消费者组提交偏移量的频率，过长可能导致重复消费；此外，`compression.type`支持多种压缩算法，如gzip、snappy，助力优化网络传输效率；最后，`replication.factor`确保副本数量，保障高可用性。以上参数需根据实际场景调整，以达到最佳运行状态。运维人员可通过这些参数灵活配置，让Kafka发挥最大效能！💪🔥

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