Kafka如何实现高性能IO？
一、使用批量消息提升服务端处理能力
虽然kafka的sdk提供了单条消息发送，但实际上，Kafka 的客户端 SDK 在实现消息发送逻辑的时候，采用了异步批量发送的机制；
当你调用 send() 方法发送一条消息之后，无论你是同步发送还是异步发送，Kafka 都不会立即就把这条消息发送出去。它会先把这条消息，存放在内存中缓存起来，然后选择合适的时机把缓存中的所有消息组成一批，一次性发给 Broker
在 Kafka 的服务端批消息都不会被解开，一直是作为一条“批消息”来进行处理的
在消费时，消息同样是以批为单位进行传递的，Consumer 从 Broker 拉到一批消息后，在客户端把批消息解开，再一条一条交给用户代码处理
二、使用顺序读写提升磁盘 IO 性能
顺序读写相比随机读写省去了大部分的寻址时间，它只要寻址一次，就可以连续地读写下去，所以说，性能要比随机读写要好很多
Kafka 就是充分利用了磁盘的这个特性。它的存储设计非常简单，对于每个分区，它把从 Producer 收到的消息，顺序地写入对应的 log 文件中，一个文件写满了，就开启一个新的文件这样顺序写下去。消费的时候，也是从某个全局的位置开始，也就是某一个 log 文件中的某个位置开始，顺序地把消息读出来
三、利用缓存页PageCache加速消息读写
PageCache
PageCache 是现代操作系统都具有的一项基本特性。通俗地说，PageCache 就是操作系统在内存中给磁盘上的文件建立的缓存。无论我们使用什么语言编写的程序，在调用系统的 API 读写文件的时候，并不会直接去读写磁盘上的文件，应用程序实际操作的都是 PageCache，也就是文件在内存中缓存的副本。
应用程序写入文件
操作系统会先把数据写入到内存中的 PageCache，然后再一批一批地写到磁盘上
应用程序读取文件
有两种情况：一种是 PageCache 中有数据，那就直接读取；另一种情况是，PageCache 中没有数据，这时候操作系统会引发一个缺页中断，应用程序的读取线程会被阻塞，操作系统把数据从文件中复制到 PageCache 中，然后应用程序再从 PageCache 中继续把数据读出来，这时会真正读一次磁盘上的文件，这个读的过程就会比较慢。
PageCache清理机制
用户的应用程序在使用完某块 PageCache 后，操作系统并不会立刻就清除这个 PageCache，而是尽可能地利用空闲的物理内存保存这些 PageCache，除非系统内存不够用，操作系统才会清理掉一部分 PageCache。清理的策略一般是 LRU 或它的变种算法，它保留 PageCache 的逻辑是：优先保留最近一段时间最常使用的那些 PageCache
kafka读写消息文件
kafka充分利用了 PageCache 的特性。一般来说，消息刚刚写入到服务端就会被消费，按照 LRU 的“优先清除最近最少使用的页”这种策略，读取的时候，对于这种刚刚写入的 PageCache，命中的几率会非常高。也就是说，大部分情况下，kafka消费读消息都会命中 PageCache，带来的好处有两个：一个是读取的速度会非常快，另外一个是，给写入消息让出磁盘的 IO 资源，间接也提升了写入的性能。
四、ZeroCopy：零拷贝技术
在消息服务端处理消费的大致过程：
- 1、从文件中找到消息数据，读到内存中；
- 2、把消息通过网络发给客户端。
这个过程中，数据实际上做了 2 次或者 3 次复制：
- 1、从文件复制数据到 PageCache 中，如果命中 PageCache，这一步可以省掉；
- 2、从 PageCache 复制到应用程序的内存空间中，也就是我们可以操作的对象所在的内存；
- 3、从应用程序的内存空间复制到 Socket 的缓冲区，这个过程就是我们调用网络应用框架的 API 发送数据的过程。
Kafka 使用零拷贝技术可以把这个复制次数减少一次，上面的 2、3 步骤两次复制合并成一次复制。直接从 PageCache 中把数据复制到 Socket 缓冲区中，这样不仅减少一次数据复制，更重要的是，由于不用把数据复制到用户内存空间，DMA 控制器可以直接完成数据复制，不需要 CPU 参与，速度更快
