Apache Kafka是一個高性能的消息隊列，在眾多的消息隊列產品中，Kafka的性能是處於第一梯隊的。

Kafka的高性能主要取決於以下幾方面：

1. 使用批量處理的方式來提升系統吞吐能力
2. 基於磁碟文件高性能順序讀寫的特性來設計的存儲結構
3. 利用操作系統的PageCache來緩存數據，減少IO並提升讀性能
4. 使用零拷貝技術加速消費流程

接下來，我們展開討論Kafka是如何利用上述手段提升性能。

使用批量消息提升服務端處理能力

在Kafka內部，消息都是以“批”為單位處理的，Kafka的客戶端SDK在實現消息發送邏輯的時候，採用了非同步批量發送的機制。

當我們調用send()方法發送一條消息後，無論我們是同步發送還是非同步發送，Kafka並不會立刻把這條消息發送出去，它會先把這條消息存放在記憶體中，然後選擇合適的時機把緩存的所有消息組成一批，一次性的發給Broker。

在Broker端，整個處理流程中，無論是寫入磁碟、從磁碟讀出來、還是複製到其他副本，批消息都不回被解開，一直是作為一條“批消息”進行處理的。

在消費時，消息同樣是以批為單位進行傳遞的，Consumer從Broker拉到一批消息後，在客戶端把批消息解開，再一條一條交給用戶代碼處理。

這樣，構建批消息和解開批消息分別在發送端和消費端的客戶端完成，不僅減輕了Broker的壓力，還減少了Broker處理請求的次數，提升了總體的處理能力。

使用順序讀寫提升磁碟IO性能

對於磁碟來說，一個重要特性是順序讀寫的性能要遠遠好於隨機讀寫。

Kafka利用了磁碟這個特性，它的存儲設計非常簡單，對於每個分區，它把從Producer收到的消息，順序地寫入對應的log文件中，一個文件寫完了，就開啟一個新的文件繼續順序寫下去。消費的時候，也是從某個全局的位置開始，順序地把消息讀出來。

利用PageCache加速消息讀寫

Kafka會利用PageCache加速消息讀寫。PageCache是操作系統在記憶體中給磁碟上的文件建立的緩存。無論我們使用什麼語言編寫的程式，在調用系統的API讀寫文件的時候，並不會直接去寫磁碟上的文件，應用程式實際操作的都是PageCache，也就是文件在記憶體中緩存的副本。

應用程式在寫入文件的時候，操作系統會先把數據寫入到記憶體的PageCache，然後再一批一批地寫到磁碟上。

當我們從PageCache中讀物數據時，會有兩種結果：

1. PageCache中有數據，可以直接讀取，這樣就節省了從磁碟上讀物數據的時間。
2. PageCache中沒有數據，操作系統會引發一個缺頁中斷，應用程式的讀取線程被阻塞，操作系統把數據從文件中複製到PageCache中，然後應用程式再從PageCache中繼續把數據讀出來，這時真正讀一次磁碟上的文件，這個讀的過程會比較慢。

用戶的應用程式在使用完某塊PageCache後，操作系統並不會立刻就清除這個PageCache，而是儘可能的利用空閑的物理記憶體保存這些pageCache，除非系統記憶體不夠，操作系統才會清理掉一部分PageCache，清理策略一般是LRC或者它的變種方法。

使用零拷貝技術加速消費流程

在服務端，處理消費的邏輯步驟如下：

• 首先，從文件中找到消息數據，讀到記憶體中
• 然後，把消息通過網路發送給客戶端。

這個過程中，數據實際上做了2到3次複製：

1. 從文件複製數據到PageCache中，如果命中PageCache，這一步可以忽略。
2. 從PageCache複製到應用程式的記憶體空間中。
3. 從應用程式的記憶體空間複製到Socket緩衝區。

Kafka使用零拷貝技術把上述複製次數減少一次，上面的第2步和第3步的兩次複製合併成一次複製。直接從PageCache中將數據複製到Socket緩衝區，這樣不僅減少了一次數據複製，而且由於不用把數據複製到用戶記憶體空間，DMA控制器就可以直接完成數據複製，不需要CPU參與，速度更快。

如果我們遇到這種從文件讀出數據後再通過網路發送出去的場景，並且這個過程彙總你必須要對這些數據進行處理，那一定要使用零拷貝方法，可以有效提升性能。