kafka为什么快，为什么吞吐量高

目的

大家说到kafka，肯定就会想到“快”和“高吞吐量”，特别是吞吐量这一点，好像目标就没有超越kafka的。
本文就是解释了kafka怎么做到“快”和“高吞吐量”。

producer

producer客户端有4个跟吞吐量相关的配置：

• max.in.flight.requests.per.connection，每个连接没有收到响应的最大请求数，默认5。未确认的请求数达到该配置，那么对应的连接就不能再用来发消息
• compression.type，配置对发送的消息使用的压缩方式，默认不压缩
• max.request.size，限制客户端能发送的消息的最大大小，默认1MB
• linger.ms，如果消息的大小没有到达max.request.size，那么会等到linger.ms配置的毫秒数，再把消息发出去

max.in.flight.requests.per.connection，很好理解，不用等到上一个请求被响应就接着发下一个请求，并发的发送请求会比串行的效率高。

compression.type，对消息进行压缩，那么传输的数据量会变小，，传输的速度就会变快，吞吐量就会更高。

linger.ms和max.request.size是一对组合。举个例子，linger.ms配置为10，我们的应用程序在10ms内会发送100个消息，消息总大小为9KB，由于没有达到max.request.size配置的值，所以这100个消息会停留到10ms，最后9KB的数据作为一个请求发送给broker。这样能减少网络传输的次数，原来要100次网络传输，变成了1次。

如果是compression.type+max.request.size+linger.ms效果会更明显，以上面的例子，9KB的数据会作为一个整体进行压缩，压缩比会比压缩单个消息提高不少。

但这些参数使用起来，也要小心一些，因为会有些副作用，需要根据自己实际情况做选择。
max.in.flight.requests.per.connection，当出现发送失败，重试发送的情况下，可能导致消息乱序！
linger.ms，如果设置过大，导致消息的实时性降低，也有可能造成无用的等待，例如每10ms我们最多只发1个消息，那么linger.ms配置为10，完全没有意义。
max.request.size，每个请求的大小，不是无限制的，broker有另外一个配置message.max.bytes限制接收到的消息大小，如果超过该配置，消息会被拒绝。

broker

当producer发送消息给broker时，broker会把消息写入到磁盘中，将数据罗盘，保证数据的持久化存储。
kafka基于磁盘，然后采用了两种技术来优化写入速度：

• 顺序写入
• MMFiles（Memory Mapped Files）
  使用零拷贝技术来优化数据发送给消费者的速度。

顺序写入

一般，大家都会觉得磁盘的读写速度远远低于内存的读写，但这其实不是绝对的。 磁盘的读写快慢取决于你如何使用它，顺序VS随机。
磁盘是机械结构，操作数据的时候都需要经过【寻址->写入】的过程，大部分的时间都是花费在“寻址”上。随机I/O，每次操作都需要重新“寻址”，花费的时间多，性能低；但是顺序I/O，只需要进行一次“寻址”，所以效率高，性能能赶得上内存随机I/O的性能。
所以kafka使用了顺序写入的方式来提交写入速度。除此之外，我们的操作做系统自身也对顺序I/O做了很多优化，例如read-ahead、write-behind和磁盘缓存等。
使用磁盘还有另外两个好处：

• JVM的GC效率低，内存占用大，使用磁盘可以避免这一问题。
• .系统冷启动后，磁盘上的缓存依然可用。内存一旦关机数据就会清空，持久化到磁盘上则不会。

MMFiles

Memory Mapped Files被翻译为内存映射文件。原理就是直接利用操作系统的Page来实现文件到物理内存的直接映射。建立映射之后，我们对物理内存的操作会被同步到磁盘上。java中的MappedByteBuffer就是干这个事情，写成qmq也是用这种方式来将数据落盘。
通过这种方式，进程可以像读写硬盘一样读写内存，省去了用户空间到内核空间的复制开销。例如我们读取一个文件的内容，需要先把数据从磁盘督学到内核空间的内存里，再从内核空间复制到用户空间的内存。

Zero Copy——sendfile

在传统模式下，我们从文件读取数据，发送给远程的消费者，过程是这样的：
1.调用read函数，文件数据被copy到内核的缓冲区。
2.read函数返回，文件数据从内核缓冲区copy到用户缓冲区。
3.write函数调用，将文件数据从用户缓冲区copy到内核的Socket缓冲区。
4.数据从Socket缓冲区copy到网卡。

这个过程，数据总共经历了4次拷贝：磁盘—>内核读缓冲区—>用户缓冲区>socket缓冲区—>网卡

而使用sendfile系统调用，则会降拷贝次数降为2次：
1.调用read函数，文件数据被copy到内核的缓冲区。
2.将文件数据从内核缓冲区copy到网卡。

如果有10个消费者，传统方式下，数据复制次数为4*10=40次，而使用“零拷贝技术”只需要1+10=11次，一次为从磁盘复制到页面缓存，10次表示10个消费者各自读取一次页面缓存。

分区

同一个主题的不同分区，会被尽可能的分散到不同的broker节点，每个分区之间是并行的关系。所以适当的增加主题的分区数，能提高指定主题的吞吐量。但当分区数到达一定数量后，就不会增加了，反而会下降。
为啥会下降的？
个人猜测！！！ broker节点数量是固定的，当分区数量太多的时候，每个broker节点被分配的分区数很多。而每个分区是有自己独立的存储文件的。在面对很多个文件的时候，kafka的顺序写，就可能变成随机读写了。一下读写这个文件，一下读写另外一个文件，不断的磁盘寻址。个人猜测而已哈~

consumer

consumer客户端有5个跟吞吐量有关系的配置：

• fetch.min.bytes，一次poll请求能从broker拉取的最小字节，不满足则会等待，默认1B。
• fetch.max.bytes，一次poll请求能从broker拉取的最搭字节，默认52428800B==50MB（单个消息大小大于该值，也能被消费）。
• fetch.max.wait.ms，与fetch.min.bytes配合，如果消息大小达不到fetch.min.bytes，就会等待的最大时间，默认500ms。
• max.patition.fetch.bytes， 一个poll请求，一个分区可以给consumer的最大数据量，默认1MB。
• max.poll.records，一次poll请求，最多给consumer返回多少个消息。

这5个配置，决定了一次poll请求最多等待多久，最少拉取多少数据，最大拉取多少数据，最多拉取多少个消息。如果设置得大一些，那么一次性拉取的数据量就会大一些，较小了网络开销，但实时性会差一些。

一些结论

除了broker端使用顺序I/O、Memory Mapped Files和zero copy技术来优化性能，提高吞吐量。
在producer和consumer客户端，都用了延时->聚集信息的方式来性能。
这对于整体来说，提高了吞吐量，但是对于单个消息来说，其实“变慢”了，因为需要经历发送的延时，拉取消息的延时。
所以说kafka快，是针对整体的吞吐量来说的，要在有大量消息被发送和消费的情况下，才能体现出它的优势。如果业务系统发送消息的频率很低，使用kafka就没有必要了，使用RocketMq或者RabbitMq这些应该会更合适。

最后

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