kafka是如何实现高性能

kafka在众多消息队列中，性能肯定是第一梯队的，有着很高的吞吐量，每秒钟可以达到500M以上的吞吐量。

而kafka能够做到这么高的吞吐量，离不开高性能的IO，kafka是从以下几个方面来提升高性能IO的。

• 批处理

从生产者发送到消费者消费，整个过程中，kafka都进行了批处理的操作。

生产者发送一条消息，无论是同步还是异步发送的，kafka都不会立马把这条消息发送出去，而是先放到内存中，将多个单条消息组成一个批消息，发到broker端。

到了broker端，这一个批消息并不会被拆解开，而是仍旧作为一个批消息来读写磁盘，同步到其他副本中。

消费者消费的也是这一个批消息，消费者读取到这个批消息后，在客户端来将批消息拆解还原一条条消息，再对每条消息进行代码逻辑的处理。

• 消息压缩

kafka提供了消息压缩的能力，生产者发送一条批消息，可以开启压缩功能。当然，压缩和解压缩是比较耗费cpu的，所以，当系统cpu负载过高，不建议开启kafka的压缩。当系统带宽不足，cpu负载不高，可以开启压缩，节约大量的带宽。当开启压缩后，要注意保持生产者压缩算法和broker端压缩算法的一致。

• 顺序读写提升磁盘性能

这个不需要多解释了，磁盘随机读写，就需要进行寻址。而kafka使用顺序进行磁盘读写，一个log文件写满了，就继续写下一个log文件，大大提升了kafka在读写磁盘时的性能。

• pagecache加速读写

pagecache是操作系统的基本特性，是操作系统给磁盘文件在内存中建立的缓存。当使用操作系统api来读取文件，实际上是读取的pagecache缓存中的数据，如果缓存中没有相应的数据，就会引发一个操作系统的缺页中断，读取的线程进入阻塞，等待操作系统将文件内的数据读取到pagecache中，随后读取的线程继续工作读取数据。

kafka也是使用该操作系统的基本特性，操作如下图

生产者写消息和消费者读消息，都是通过操作系统pagecache来进行。

• 零拷贝

操作系统进行读写数据，主要经过几次复制操作，拿通过网络读取数据来举例，文件中的数据首先会被读取到内核态，内核态的数据又会被复制到用户态，用户态的数据被复制到socket的缓冲区，通过网络被读取。

kafka中就是通过将pageCache中的数据直接复制到socket的缓冲区，减少了内核态到用户态再到socket缓冲区的复制过程。