1、顺序读写
kafka的消息是不断追加到文件中的，这个特性使kafka可以充分利用磁盘的顺序读写性能，顺序读写不需要硬盘磁头的寻道时间，只需很少的扇区旋转时间，所以速度远快于随机读写。
2、零拷贝
Kafka高吞吐量的原因其中有个重要技术就是Zero-Copy(零拷贝)系统调用机制
传统的文件拷贝
由于应用程序无法直接读取内核空间的数据，如果要读取这些数据，那么必须把数据从读取缓冲区拷贝到应用程序缓冲区
用户态把数据拷贝到核心态Socket Buffer，然后发送到网卡
DMA(Direct Memory Access)
Kafka引入DMA(Direct Memory Access)直接内存访问，一种可以让某些硬件子系统可以直接访问系统主内存，而不用依赖CPU调度，传统的内存访问都需要经过CPU的调度来完成的。
4、分区
kafka中的topic中的内容可以被分为多个partition，每个partition又分为多段segment，所以每次操作都是针对一小部分做操作，很轻便，并且增加并行操作的能力。
5、批量发送
kafka允许进行批量发送消息，producer发送消息的时候，可以将消息缓存在本地，等到固定条件再发送到kafka
消息条数满足固定条数
一段时间发送一次数据压缩
kafka还支持对消息集合进行压缩，producer可以通过GZIP或Snappy格式对消息集合进行压缩，压缩的好处就是减少传输的数据量，减轻对网络传输的压力。
6、Kafka优化JVM GC
内存缓冲机制把多条消息组成一个Batch，一次网络请求就是一个Batch或者多个Batch，避免了一条消息一次网络请求，从而提升了吞吐量，但是由此带来一个问题，Batch数据发送完过后，Batch所占用JVM内存如何处理？
JVM GC在回收内存垃圾的时候，会有一个"stop the world"的过程，也就是垃圾回收线程运行的时候，会导致其他工作线程短暂的停顿，如何尽可能避免JVM频繁的GC？
为了避免内存缓冲机制造成频繁的GC，Kafka客户端内部实现了缓冲池机制。
简单来讲，就是每个Batch底层都对应一块内存空间，这个内存空间就是专门用来存放写入进去的消息，当每一个Batch被发送到了kafka服务器买这Batch的数据不再需要了，就意味着这个Batch的内存空间不再使用了，此时这个Batch底层的内存空间不要交给JVM去垃圾回收，而是把这块内存空间放入一个缓冲池里，这个缓冲池里放了很多内存空间，下一个Batch可以直接从这个缓冲池获取一块内存空间，以此类推，循环往复。
