Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件，目前广泛使用在企业内部的实时数据管道，并帮助企业构建自己的流计算应用程序。Kafka虽然是基于磁盘做的数据存储，但却具有高性能、高吞吐、低延时的特点，其吞吐量动辄几万、几十上百万，这其中的原由值得我们一探究竟。本文属于Kafka知识扫盲系列，让我们一起掌握Kafka各种精巧的设计。
零拷贝
这里主要讲的是Kafka利用linux操作系统的 "零拷贝（zero-copy）" 机制在消费端做的优化。首先来了解下数据从文件发送到socket网络连接中的常规传输路径：
- 操作系统从磁盘读取数据到内核空间（kernel space）的Page Cache
- 应用程序读取Page Cache的数据到用户空间（user space）的缓冲区
- 应用程序将用户空间缓冲区的数据写回内核空间到socket缓冲区（socket buffer）
- 操作系统将数据从socket缓冲区复制到网络发送的NIC缓冲区
这个过程包含4次copy操作和2次系统上下文切换，性能其实非常低效。linux操作系统 "零拷贝" 机制使用了sendfile方法，允许操作系统将数据从Page Cache 直接发送到网络，只需要最后一步的copy操作将数据复制到 NIC 缓冲区，这样避免重新复制数据。示意图如下：
通过这种 "零拷贝" 的机制，Page Cache 结合 sendfile 方法，Kafka消费端的性能也大幅提升。这也是为什么有时候消费端在不断消费数据时，我们并没有看到磁盘io比较高，此刻正是操作系统缓存在提供数据。
总 结
总结起来，Kafka采用顺序读写、Page Cache、零拷贝以及分区分段等这些设计，再加上在索引方面做的优化，另外Kafka数据读写也是批量的而不是单条的，使得Kafka具有了高性能、高吞吐、低延时的特点。这样，Kafka提供大容量的磁盘存储也变成了一种优点。由于本人才粗学浅，表述有误的地方欢迎指教。
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