Kafka~高吞吐量设计
Kafka 之所以能够实现高性能和高速度，主要归因于以下几个关键因素：
- 分布式架构：Kafka 采用分布式架构，可以水平扩展，通过增加服务器节点来处理更多的流量和数据存储。
- 顺序写入磁盘：Kafka 将消息顺序地写入磁盘，这种顺序写入相比随机写入磁盘的性能要高得多。磁盘顺序读写的速度接近于内存的读写速度。
- 分区机制（稀疏索引）：数据被分割到多个分区，不同分区可以并行处理，从而提高了并发处理能力，并按照数据量级间隔建立索引。
- 批量处理：Kafka 会对消息进行批量处理，而不是逐个处理消息，减少了网络开销和磁盘 I/O 次数。
- 零拷贝技术：在数据传输过程中，使用零拷贝技术避免了不必要的数据复制，提高了数据传输效率。
- 内存映射：通过内存映射文件（Memory Mapped Files），将磁盘文件映射到内存，加快了数据的访问速度。
- 高效的存储格式：Kafka 采用紧凑的二进制存储格式，减少了存储空间的占用，并且有利于数据的快速读取和处理。
- 预读和后写优化：利用磁盘的预读和后写特性，提前读取后续可能需要的数据，以及延迟写入以合并更多的操作。
我挑几个比较重要的讲一讲。
发送批量处理
- 批量发送：Kafka通过将多个消息打包成一个批次，减少了网络传输和磁盘写入的次数，从而提高了消息的吞吐量和传输效率。详细可以看我之前的文档-消息写入过程
- 异步发送：生产者可以异步发送消息，不必等待每个消息的确认，这大大提高了消息发送的效率。
- 消息压缩：支持对消息进行压缩，减少网络传输的数据量。
- 并行发送：通过将数据分布在不同的分区(Partitions)中，生产者可以并行发送消息，从而提高了吞吐量。
数据高效存储
- 零拷贝技术：Kafka使用零拷贝技术来避免了数据的拷贝操作，降低了内存和CPU的使用率,提高了系统的性能。
如果不考虑用户态的内存拷贝和物理设备到驱动的数据拷贝，一次数据读取IO会涉及4次数据拷贝。同时也会涉及到4次进程上下文的切换。所谓的零拷贝，作用就是通过各种方式，在特殊情况下，减少数据拷贝的次数/减少CPU参与数据拷贝的次数。
常见的零拷贝方式有mmap、sendfile、dma、directl/O等。
- 磁盘顺序写入：Kafka把消息存储在磁盘上，且以顺序的方式写入数据。顺序写入比随机写入速度快很多，因为它减少了磁头寻道时间。避免了随机读写带来的性能损耗,提高了了磁盘的使用效率。
- 页缓存：Kafka将其数据存储在磁盘中，但在访问数据时，它会先将数据加载到操作系统的页缓存中，并在页缓存中保留一份副本，因为MQ大多是顺序读操作，从而实现快速的数据访问。
- 稀疏索引：Kafka存储消息是通过分段的日志文件，每个个分段都有自己的索引文件。这些索引文件中的条目不是对分段中的每条消息都建立索引，而是每隔一定数量的消息建立一个索引点，这就构成了稀疏索引。稀疏索引减少了索引大小，使得加载到内存中的索引更小，提高了查找特定消息的效率。
- 分区和副本：Kafka采用分区和副本的机制，可以将数据分散到1多个节点上进行处理，从而实现了分布式的高可用性和负载均衡。
并行消费
- 并行消费：不同的消费者可以独立地消费不同的分区，实现消费的并行处理。
- 批量拉取：Kafka支持批量拉取消息，可以一次性拉取多个消息进行消费。减少网络消耗，提升性能。