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Kafaka实现高吞吐量、低延迟的底层原理
Kafka虽然是基于磁盘做的数据存储，但却具有高并发、高吞吐量、低延时的特点，其吞吐量动辄几万、几十上百万。那Kafka怎么做到的呢？
顺序写入
众所周知Kafka是将消息记录持久化到本地磁盘中的，一般人会认为磁盘读写性能差，可能会对Kafka性能如何保证提出质疑。实际上不管是内存还是磁盘，快或慢关键在于寻址的方式，磁盘分为顺序读写与随机读写，内存也一样分为顺序读写与随机读写。基于磁盘的随机读写确实很慢，但磁盘的顺序读写性能却很高，一般而言要高出磁盘随机读写三个数量级，一些情况下磁盘顺序读写性能甚至要高于内存随机读写。
Kafka的message是不断追加到本地磁盘文件末尾的，而不是随机的写入，这使得Kafka写入吞吐量得到了显著提升 。
Page Cache
CPU如果要访问外部磁盘上的文件，需要首先将这些文件的内容拷贝到内存中，由于硬件的限制，从磁盘到内存的数据传输速度是很慢的，如果现在物理内存有空余，干嘛不用这些空闲内存来缓存一些磁盘的文件内容呢，这部分用作缓存磁盘文件的内存就叫做page cache。
通过操作系统的Page Cache，Kafka的读写操作基本上是基于内存的，读写速度得到了极大的提升。
零拷贝
这里主要讲的是Kafka利用 linux 操作系统的 "零拷贝（zero-copy）" 机制在消费端做的优化。首先来了解下数据从文件发送到socket网络连接中的常规传输路径：
- 操作系统从磁盘读取数据到内核空间（ kernel space ）的Page Cache
- 应用程序读取Page Cache的数据到用户空间（user space）的缓冲区
- 应用程序将用户空间缓冲区的数据写回内核空间到socket缓冲区（ socket buffer ）
- 操作系统将数据从socket缓冲区复制到网络发送的NIC缓冲区
这个过程包含4次copy操作和2次系统上下文切换，性能其实非常低效。linux操作系统 "零拷贝" 机制使用了sendfile方法， 允许操作系统将数据从Page Cache 直接发送到网络，只需要最后一步的copy操作将数据复制到 NIC 缓冲区， 这样避免重新复制数据 。示意图如下：
通过这种 "零拷贝" 的机制，Page Cache 结合 sendfile 方法，Kafka消费端的性能也大幅提升。这也是为什么有时候消费端在不断消费数据时，我们并没有看到磁盘io比较高，此刻正是操作系统缓存在提供数据。
分区分段+索引
Kafka的message是按topic分类存储的，topic中的数据又是按照一个一个的partition即分区存储到不同broker节点。每个partition对应了操作系统上的一个文件夹，partition实际上又是按照segment分段存储的。这也非常符合分布式系统分区分桶的设计思想。
通过这种分区分段的设计，Kafka的message消息实际上是分布式存储在一个一个小的segment中的，每次文件操作也是直接操作的segment。为了进一步的查询优化，Kafka又默认为分段后的数据文件建立了索引文件，就是文件系统上的.index文件。这种分区分段+索引的设计，不仅提升了数据读取的效率，同时也提高了数据操作的并行度。
批量读写
Kafka数据读写也是批量的而不是单条的。
除了利用底层的技术外，Kafka还在应用程序层面提供了一些手段来提升性能。最明显的就是使用批次。在向Kafka写入数据时，可以启用批次写入，这样可以避免在网络上频繁传输单个消息带来的延迟和带宽开销。假设网络带宽为10MB/S，一次性传输10MB的消息比传输1KB的消息10000万次显然要快得多。
批量压缩
在很多情况下，系统的瓶颈不是CPU或磁盘，而是网络IO，对于需要在广域网上的数据中心之间发送消息的数据流水线尤其如此。进行数据压缩会消耗少量的CPU资源,不过对于kafka而言,网络IO更应该需要考虑。
- 如果每个消息都压缩，但是压缩率相对很低，所以Kafka使用了批量压缩，即将多个消息一起压缩而不是单个消息压缩。
- Kafka允许使用递归的消息集合，批量的消息可以通过压缩的形式传输并且在日志中也可以保持压缩格式，直到被消费者解压缩。
- Kafka支持多种压缩协议，包括Gzip和Snappy压缩协议。