在Debian系统上优化Kafka的存储效率可以通过多个方面来实现，包括配置调整、硬件资源管理以及集群部署等。以下是一些关键的优化策略：

Kafka配置优化Broker配置：num.partitions：根据消费者线程数设置分区数，以平衡并行处理能力和资源消耗。batch.size：设置批量提交消息的大小，建议为1M，以减少网络请求次数并提高吞吐量。linger.ms：发送间隔时间，建议设置为100ms以上，以平衡延迟和吞吐量。compression.type：使用压缩类型如lz4，以减少数据量并提升吞吐量，但会增加CPU开销。acks：应答机制，根据业务需求设置为all或1。buffer.memory：设置内存缓冲区大小，建议为64M以上，以避免缓存区堆积。Producer配置：max.request.size：限定每次发送到broker的数据大小，建议根据网络带宽设置。compression.type：选择合适的压缩类型。acks：设置应答机制。Consumer配置：fetch.min.bytes：从broker获取消息的最小字节数，建议设置为1M。fetch.max.wait.ms：获取消息的最大等待时间，建议设置为1000ms。硬件和系统优化文件系统：使用ext4或XFS文件系统，禁掉atime更新。内存管理：设置合适的swap space，避免OOM Killer。页缓存：增加页缓存大小，至少容纳一个日志段的大小。监控和维护使用Kafka自带的命令行工具或第三方监控工具（如Prometheus、Grafana）来实时监控Kafka集群的性能。其他优化建议主题和分区策略：合理设计主题和分区，确保数据的均衡分布和高效访问。安全性：配置安全设置，如SSL/TLS加密和SASL认证，以保护数据传输的安全。

需要注意的是，这些优化措施需要根据具体的应用场景和需求进行选择和调整。