kafka中的消费者在读取服务端的数据时，需要将服务端的磁盘文件通过网络发送到消费者进程，网络发送需要经过几种网络节点。如下图所示：
传统的读取文件数据并发送到网络的步骤如下：
（1）操作系统将数据从磁盘文件中读取到内核空间的页面缓存；
（2）应用程序将数据从内核空间读入用户空间缓冲区；
（3）应用程序将读到数据写回内核空间并放入socket缓冲区；
（4）操作系统将数据从socket缓冲区复制到网卡接口，此时数据才能通过网络发送。
通常情况下，Kafka的消息会有多个订阅者，生产者发布的消息会被不同的消费者多次消费，为了优化这个流程，Kafka使用了“零拷贝技术”，如下图所示：
“零拷贝技术”只用将磁盘文件的数据复制到页面缓存中一次，然后将数据从页面缓存直接发送到网络中（发送给不同的订阅者时，都可以使用同一个页面缓存），避免了重复复制操作。
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。
作者：阿猫阿狗Hakuna
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来源：简书
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用kafka做存储层，为什么呢？一大堆可以做数据存储的 MySQL、MongoDB、HDFS……
因为kafka数据是持久化磁盘的，还速度快；还可靠、支持分布式……
啥！用了磁盘，还速度快！！！
没错，kafka就是速度无敌，本文将探究kafka无敌性能背后的秘密。
首先要有个概念，kafka高性能的背后，是多方面协同后、最终的结果，kafka从宏观架构、分布式partition存储、ISR数据同步、以及“无孔不入”的高效利用磁盘/操作系统特性，这些多方面的协同，是kafka成为性能之王的必然结果。
本文将从kafka零拷贝，探究其是如何“无孔不入”的高效利用磁盘/操作系统特性的。
先说说零拷贝
零拷贝并不是不需要拷贝，而是减少不必要的拷贝次数。通常是说在IO读写过程中。
实际上，零拷贝是有广义和狭义之分，目前我们通常听到的零拷贝，包括上面这个定义减少不必要的拷贝次数都是广义上的零拷贝。其实了解到这点就足够了。
我们知道，减少不必要的拷贝次数，就是为了提高效率。那零拷贝之前，是怎样的呢？
聊聊传统IO流程
比如：读取文件，再用socket发送出去
传统方式实现：
先读取、再发送，实际经过1~4四次copy。
buffer = File.read
Socket.send(buffer)
1
1、第一次：将磁盘文件，读取到操作系统内核缓冲区；
2、第二次：将内核缓冲区的数据，copy到application应用程序的buffer；
3、第三步：将application应用程序buffer中的数据，copy到socket网络发送缓冲区(属于操作系统内核的缓冲区)；
4、第四次：将socket buffer的数据，copy到网卡，由网卡进行网络传输。
传统方式，读取磁盘文件并进行网络发送，经过的四次数据copy是非常繁琐的。实际IO读写，需要进行IO中断，需要CPU响应中断(带来上下文切换)，尽管后来引入DMA来接管CPU的中断请求，但四次copy是存在“不必要的拷贝”的。
重新思考传统IO方式，会注意到实际上并不需要第二个和第三个数据副本。应用程序除了缓存数据并将其传输回套接字缓冲区之外什么都不做。相反，数据可以直接从读缓冲区传输到套接字缓冲区。
显然，第二次和第三次数据copy 其实在这种场景下没有什么帮助反而带来开销，这也正是零拷贝出现的意义。
这种场景：是指读取磁盘文件后，不需要做其他处理，直接用网络发送出去。试想，如果读取磁盘的数据需要用程序进一步处理的话，必须要经过第二次和第三次数据copy，让应用程序在内存缓冲区处理。
为什么Kafka这么快
kafka作为MQ也好，作为存储层也好，无非是两个重要功能，一是Producer生产的数据存到broker，二是 Consumer从broker读取数据；我们把它简化成如下两个过程：
1、网络数据持久化到磁盘 (Producer 到 Broker)
2、磁盘文件通过网络发送（Broker 到 Consumer）
下面，先给出“kafka用了磁盘，还速度快”的结论
1、顺序读写
磁盘顺序读或写的速度400M/s，能够发挥磁盘最大的速度。
随机读写，磁盘速度慢的时候十几到几百K/s。这就看出了差距。
kafka将来自Producer的数据，顺序追加在partition，partition就是一个文件，以此实现顺序写入。
Consumer从broker读取数据时，因为自带了偏移量，接着上次读取的位置继续读，以此实现顺序读。
顺序读写，是kafka利用磁盘特性的一个重要体现。
2、零拷贝 sendfile(in,out)
数据直接在内核完成输入和输出，不需要拷贝到用户空间再写出去。
kafka数据写入磁盘前，数据先写到进程的内存空间。
3、mmap文件映射
虚拟映射只支持文件；
在进程 的非堆内存开辟一块内存空间，和OS内核空间的一块内存进行映射，
kafka数据写入、是写入这块内存空间，但实际这块内存和OS内核内存有映射，也就是相当于写在内核内存空间了，且这块内核空间、内核直接能够访问到，直接落入磁盘。
这里，我们需要清楚的是：内核缓冲区的数据，flush就能完成落盘。
我们来重点探究 kafka两个重要过程、以及是如何利用两个零拷贝技术sendfile和mmap的。
网络数据持久化到磁盘 (Producer 到 Broker)
传统方式实现：
data = socket.read()// 读取网络数据
File file = new File()
file.write(data)// 持久化到磁盘
file.flush()
1
先接收生产者发来的消息，再落入磁盘。
实际会经过四次copy，如下图的四个箭头。
数据落盘通常都是非实时的，kafka生产者数据持久化也是如此。Kafka的数据并不是实时的写入硬盘，它充分利用了现代操作系统分页存储来利用内存提高I/O效率。
对于kafka来说，Producer生产的数据存到broker，这个过程读取到socket buffer的网络数据，其实可以直接在OS内核缓冲区，完成落盘。并没有必要将socket buffer的网络数据，读取到应用进程缓冲区；在这里应用进程缓冲区其实就是broker，broker收到生产者的数据，就是为了持久化。
在此特殊场景下：接收来自socket buffer的网络数据，应用进程不需要中间处理、直接进行持久化时。——可以使用mmap内存文件映射。
Memory Mapped Files
简称mmap，简单描述其作用就是：将磁盘文件映射到内存, 用户通过修改内存就能修改磁盘文件。
它的工作原理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。完成映射之后你对物理内存的操作会被同步到硬盘上（操作系统在适当的时候）。
通过mmap，进程像读写硬盘一样读写内存（当然是虚拟机内存），也不必关心内存的大小有虚拟内存为我们兜底。
使用这种方式可以获取很大的I/O提升，省去了用户空间到内核空间复制的开销。
mmap也有一个很明显的缺陷——不可靠，写到mmap中的数据并没有被真正的写到硬盘，操作系统会在程序主动调用flush的时候才把数据真正的写到硬盘。Kafka提供了一个参数——producer.type来控制是不是主动flush；如果Kafka写入到mmap之后就立即flush然后再返回Producer叫同步(sync)；写入mmap之后立即返回Producer不调用flush叫异步(async)。
Java NIO对文件映射的支持
Java NIO，提供了一个 MappedByteBuffer 类可以用来实现内存映射。
MappedByteBuffer只能通过调用FileChannel的map()取得，再没有其他方式。
FileChannel.map()是抽象方法，具体实现是在 FileChannelImpl.c 可自行查看JDK源码，其map0()方法就是调用了Linux内核的mmap的API。
使用 MappedByteBuffer类要注意的是：mmap的文件映射，在full gc时才会进行释放。当close时，需要手动清除内存映射文件，可以反射调用sun.misc.Cleaner方法。
磁盘文件通过网络发送（Broker 到 Consumer）
传统方式实现：
先读取磁盘、再用socket发送，实际也是进过四次copy。
buffer = File.read
Socket.send(buffer)
1
而 Linux 2.4+ 内核通过 sendfile 系统调用，提供了零拷贝。磁盘数据通过 DMA 拷贝到内核态 Buffer 后，直接通过 DMA 拷贝到 NIC Buffer(socket buffer)，无需 CPU 拷贝。这也是零拷贝这一说法的来源。除了减少数据拷贝外，因为整个读文件 - 网络发送由一个 sendfile 调用完成，整个过程只有两次上下文切换，因此大大提高了性能。零拷贝过程如下图所示。
相比于文章开始，对传统IO 4步拷贝的分析，sendfile将第二次、第三次拷贝，一步完成。
其实这项零拷贝技术，直接从内核空间（DMA的）到内核空间（Socket的)、然后发送网卡。
应用的场景非常多，如Tomcat、Nginx、Apache等web服务器返回静态资源等，将数据用网络发送出去，都运用了sendfile。
简单理解 sendfile(in,out)就是，磁盘文件读取到操作系统内核缓冲区后、直接扔给网卡，发送网络数据。
Java NIO对sendfile的支持就是FileChannel.transferTo()/transferFrom()。
fileChannel.transferTo( position, count, socketChannel);
把磁盘文件读取OS内核缓冲区后的fileChannel，直接转给socketChannel发送；底层就是sendfile。消费者从broker读取数据，就是由此实现。
具体来看，Kafka 的数据传输通过 TransportLayer 来完成，其子类 PlaintextTransportLayer 通过Java NIO 的 FileChannel 的 transferTo 和 transferFrom 方法实现零拷贝。
@Override
public long transferFrom(FileChannel fileChannel, long position, long count) throws IOException {
return fileChannel.transferTo(position, count, socketChannel);
}
1
注： transferTo 和 transferFrom 并不保证一定能使用零拷贝。实际上是否能使用零拷贝与操作系统相关，如果操作系统提供 sendfile 这样的零拷贝系统调用，则这两个方法会通过这样的系统调用充分利用零拷贝的优势，否则并不能通过这两个方法本身实现零拷贝。
Kafka总结
总的来说Kafka快的原因：
1、partition顺序读写，充分利用磁盘特性，这是基础；
2、Producer生产的数据持久化到broker，采用mmap文件映射，实现顺序的快速写入；
3、Customer从broker读取数据，采用sendfile，将磁盘文件读到OS内核缓冲区后，直接转到socket buffer进行网络发送。
mmap 和 sendfile总结
1、都是Linux内核提供、实现零拷贝的API；
2、sendfile 是将读到内核空间的数据，转到socket buffer，进行网络发送；
3、mmap将磁盘文件映射到内存，支持读和写，对内存的操作会反映在磁盘文件上。
RocketMQ 在消费消息时，使用了 mmap。kafka 使用了 sendFile。
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