kafka高性能之道

1.概述

Kafka的特性之一就是高吞吐率，但是Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的，一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的，但是Kafka即使是运行在普通的服务器上，Kafka也可以轻松支持每秒百万级的写入请求，超过了大部分的消息中间件，这种特性也使得Kafka在日志处理等海量数据场景广泛应用。Kafka会把收到的消息都写入到硬盘中，防止丢失数据。为了优化写入速度Kafka采用了两个技术顺序写入和Memory Mapped Files。

2.顺序写

因为硬盘是机械结构，每次读写都会寻址->写入，其中寻址是一个“机械动作”，它是最耗时的。所以硬盘最讨厌随机I/O，最喜欢顺序I/O。为了提高读写硬盘的速度，Kafka使用顺序I/O。这样省去了大量的内存开销以及节省了IO寻址的时间。但是单纯的使用顺序写入，Kafka的写入性能也不可能和内存进行对比，因此Kafka的数据并不是实时的写入硬盘中 。

3.Memory Mapped Files

Kafka充分利用了现代操作系统的分页存储，来利用内存提高I/O效率。Memory Mapped Files（后面简称mmap）也称为内存映射文件，在64位操作系统中一般可以表示20G的数据文件，它的工作原理是直接利用操作系统的PageCache实现文件到物理内存的直接映射。完成映射后，用户对内存的所有操作会被操作系统自动的刷新到磁盘上，极大地降低了IO使用率。

4.Zero Copy

• 传统IO操作

  1.用户进程调用操作系统的read方法向操作系统发起IO请求，请求读取数据到自己的内存缓冲区，自己进入阻塞状态等待数据返回

  2.操作系统收到请求后，进一步将IO请求发送给磁盘

  3.磁盘驱动器收到操作系统（内核）的IO请求，把数据从磁盘读取到驱动器的缓冲中，此时不占用CPU。当驱动器的缓存区被读满后，向内核发起中断信号告知自己缓冲区已满。

  4.内核收到中断，使用CPU将磁盘驱动器的缓存中的数据拷贝到内核缓冲区中。

  5.如果内核缓冲区的数据少于用户申请的读的数据，重复步骤3跟步骤4，直到内核缓冲区的数据足够多为止。

  6.将数据从内核缓冲区拷贝到用户缓冲区，同时从系统调用中返回。完成任务

  

• DMA读取

  1.用户进程调用操作系统的read方法向操作系统发起IO请求，请求读取数据到自己的内存缓冲区，自己进入阻塞状态等待数据返回

  2.操作系统收到请求后，进一步将IO请求发送DMA。然后让CPU干别的活去。

  3.DMA进一步将IO请求发送给磁盘。

  4.磁盘驱动器收到DMA的IO请求，把数据从磁盘读取到驱动器的缓冲中。当驱动器的缓冲区被读满后，向DMA发起中断信号告知自己缓冲区已满。

  5.DMA收到磁盘驱动器的信号，将磁盘驱动器的缓存中的数据拷贝到内核缓冲区中。此时不占用CPU。这个时候只要内核缓冲区的数据少于用户申请的读的数据，内核就会一直重复步骤3跟步骤4，直到内核缓冲区的数据足够多为止。

  6.当DMA读取了足够多的数据，就会发送中断信号给CPU。

  7.CPU收到DMA的信号，知道数据已经准备好，于是将数据从内核拷贝到用户空间，系统调用返回。

  跟IO中断模式相比，DMA模式下，DMA就是CPU的一个代理，它负责了一部分的拷贝工作，从而减轻了CPU的负担。DMA的优点就是：中断少，CPU负担低。

  

• ZeroCopy

  Kafka服务器在响应客户端读取的时候，底层使用ZeroCopy技术，直接将数据通过内核空间传递输出，数据并没有抵达用户空间。

  1.一般方案

  1.文件在磁盘中数据被copy到内核缓冲区
  2.从内核缓冲区copy到用户缓冲区
  3.用户缓冲区copy到内核与socket相关的缓冲区。
  4.数据从socket缓冲区copy到相关协议引擎发送出去

  

  2.ZeroCpy

  1.文件在磁盘中数据被copy到内核缓冲区
  2.从内核缓冲区copy到内核与socket相关的缓冲区。
  3.数据从socket缓冲区copy到相关协议引擎发送出去