为什么 Kafka 速度那么快？

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来源：cnblogs.com/binyue/p/10308754.html

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，因为寻址会比较消耗时间，但是实际上，Kafka的特性之一就是高吞吐率。
即使是普通的服务器，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。
针对Kafka的基准测试可以参考，Apache Kafka基准测试：每秒写入2百万（在三台廉价机器上）
下面从数据写入和读取两方面分析，为什么为什么Kafka速度这么快。

写入数据

Kafka会把收到的消息都写入到硬盘中，它绝对不会丢失数据。为了优化写入速度Kafka采用了两个技术，顺序写入和 MMFile 。

顺序写入

磁盘读写的快慢取决于你怎么使用它，也就是顺序读写或者随机读写。在顺序读写的情况下，某些优化场景磁盘的读写速度可以和内存持平（注：此处有疑问，不推敲细节，参考 http://searene.me/2017/07/09/Why-is-Kafka-so-fast/
）。
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就是使用顺序I/O。
而且Linux对于磁盘的读写优化也比较多，包括read-ahead和write-behind，磁盘缓存等。如果在内存做这些操作的时候，一个是JAVA对象的内存开销很大，另一个是随着堆内存数据的增多，JAVA的GC时间会变得很长，使用磁盘操作有以下几个好处：

磁盘顺序读写速度超过内存随机读写
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，磁盘缓存依然可用

上图就展示了Kafka是如何写入数据的，每一个Partition其实都是一个文件，收到消息后Kafka会把数据插入到文件末尾（虚框部分）。
这种方法有一个缺陷—— 没有办法删除数据，所以Kafka是不会删除数据的，它会把所有的数据都保留下来，每个消费者（Consumer）对每个Topic都有一个offset用来表示读取到了第几条数据。
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两个消费者，Consumer1有两个offset分别对应Partition0、Partition1（假设每一个Topic一个Partition）；Consumer2有一个offset对应Partition2。这个offset是由客户端SDK负责保存的，Kafka的Broker完全无视这个东西的存在；一般情况下SDK会把它保存到zookeeper里面。(所以需要给Consumer提供zookeeper的地址)。
如果不删除硬盘肯定会被撑满，所以Kakfa提供了两种策略来删除数据。一是基于时间，二是基于partition文件大小。具体配置可以参看它的配置文档。

Memory Mapped Files

即便是顺序写入硬盘，硬盘的访问速度还是不可能追上内存。所以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。
Memory Mapped Files(后面简称mmap)也被翻译成内存映射文件，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（调用文件的read会把数据先放到内核空间的内存中，然后再复制到用户空间的内存中。）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)。

读取数据

Kafka在读取磁盘时做了哪些优化？

基于sendfile实现Zero Copy

传统模式下，当需要对一个文件进行传输的时候，其具体流程细节如下：

调用read函数，文件数据被copy到内核缓冲区
read函数返回，文件数据从内核缓冲区copy到用户缓冲区
write函数调用，将文件数据从用户缓冲区copy到内核与socket相关的缓冲区。
数据从socket缓冲区copy到相关协议引擎。

以上细节是传统read/write方式进行网络文件传输的方式，我们可以看到，在这个过程当中，文件数据实际上是经过了四次copy操作：

硬盘—>内核buf—>用户buf—>socket相关缓冲区—>协议引擎

而sendfile系统调用则提供了一种减少以上多次copy，提升文件传输性能的方法。
在内核版本2.1中，引入了sendfile系统调用，以简化网络上和两个本地文件之间的数据传输。sendfile的引入不仅减少了数据复制，还减少了上下文切换。sendfile(socket, file, len);
运行流程如下：

sendfile系统调用，文件数据被copy至内核缓冲区
再从内核缓冲区copy至内核中socket相关的缓冲区
最后再socket相关的缓冲区copy到协议引擎

相较传统read/write方式，2.1版本内核引进的sendfile已经减少了内核缓冲区到user缓冲区，再由user缓冲区到socket相关缓冲区的文件copy，而在内核版本2.4之后，文件描述符结果被改变，sendfile实现了更简单的方式，再次减少了一次copy操作。
在apache，nginx，lighttpd等web服务器当中，都有一项sendfile相关的配置，使用sendfile可以大幅提升文件传输性能。
Kafka把所有的消息都存放在一个一个的文件中，当消费者需要数据的时候Kafka直接把文件发送给消费者，配合mmap作为文件读写方式，直接把它传给sendfile。