①kafka节点数量
Kafka 机器数量（经验公式）=2*（峰值生产速度副本数/100）+1
峰值速度：比如flume读取日志文件往kafka里写数据的峰值速度，得问公司上游业务团队获得
副本数：topic的副本数，一般是2个（3个）
先拿到峰值生产速度，再根据设定的副本数，就能预估出需要部署 Kafka 的数量。
比如我们的峰值生产速度是 50M/s。副本数为 2。
Kafka 机器数量=2（50*2/100）+ 1=3 台

②topic数量确定
1个topic就是一类数据，有多少种数据就建多少个topic就行

③topic分区数量
1）创建一个只有 1 个分区的 topic
2）测试这个 topic 的 producer 吞吐量和 consumer 吞吐量。（用kafka压力测试工具得到）
3）假设他们的值分别是 Tp 和 Tc，单位可以是 MB/s。
4）然后假设总的目标吞吐量是 Tt，那么分区数=Tt / min（Tp，Tc）
例如：producer 吞吐量=20m/s；consumer 吞吐量=50m/s，期望吞吐量 100m/s；
分区数=100 / 20 =5 分区
https://blog.csdn.net/weixin_42641909/article/details/89294698
分区数一般设置为：3-10 个