概述
Kafka虽然是基于磁盘做的数据存储，但却具有高性能、高吞吐、低延时的特点，其吞吐量动辄几万、几十上百万，这其中的原由值得我们一探究竟。本文属于Kafka知识扫盲系列，让我们一起掌握Kafka各种精巧的设计。
顺序读写
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，这里给出著名学术期刊 ACM Queue 上的一张性能对比图：
磁盘的顺序读写是磁盘使用模式中最有规律的，并且操作系统也对这种模式做了大量优化，Kafka就是使用了磁盘顺序读写来提升的性能。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
为了优化读写性能，Kafka利用了操作系统本身的Page Cache，就是利用操作系统自身的内存而不是JVM空间内存。这样做的好处有：
- 避免Object消耗：如果是使用
Java堆，Java对象的内存消耗比较大，通常是所存储数据的两倍甚至更多。 - 避免GC问题：随着JVM中数据不断增多，垃圾回收将会变得复杂与缓慢，使用系统缓存就不会存在GC问题。
相比于使用JVM或In-Memory Cache等数据结构，利用操作系统的Page Cache更加简单可靠。首先，操作系统层面的缓存利用率会更高，因为存储的都是紧凑的字节结构而不是独立的对象。其次，操作系统本身也对于Page Cache做了大量优化，提供了 write-behind、read-ahead以及flush等多种机制。再者，即使服务进程重启，系统缓存依然不会消失，避免了in-process cache重建缓存的过程。
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
Kafka的Message是按topic分类存储的，topic中的是数据又是按照一个一个的Partition存储到不同的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。
总结
Kafka采用的顺序读写，Page Cache，零拷贝以及分区分段索引等这些设计，再加上再索引方面做了优化，另外Kafka数据读写也是批量的而不是单条的，使得Kafka具有了高性能，高吞吐，低延迟的特点。这样，Kafka提供大容量的磁盘存储也变成了一种优点。
