Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有极为广泛的运用。配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。
那么Kafka到底是如何做到这么高的吞吐量和性能的呢？
一、页缓存技术 + 磁盘顺序写
首先Kafka每次接收到数据都会往磁盘上去写，为了保证数据写入性能，Kafka是基于操作系统的页缓存来实现文件写入的。
操作系统本身有一层缓存，叫做page cache，是在内存里的缓存，我们也可以称之为os cache，意思就是操作系统自己管理的缓存。
在写入磁盘文件的时候，可以直接写入这个os cache里，也就是仅仅写入内存中，接下来由操作系统自己决定什么时候把os cache里的数据真的刷入磁盘文件中。
仅仅这一个步骤，就可以将磁盘文件写性能提升很多了，因为其实这里相当于是在写内存，不是在写磁盘。
另外一个就是kafka写数据的时候，非常关键的一点，它是以磁盘顺序写的方式来写的。也就是说，仅仅将数据追加到文件的末尾，不是在文件的随机位置来修改数据。
普通的机械磁盘如果要是随机写的话，确实性能极差，也就是随便找到文件的某个位置来写数据。但是如果是追加文件末尾按照顺序的方式来写数据的话，那么这种磁盘顺序写的性能基本上可以跟写内存的性能本身也是差不多的。
所以Kafka在写数据的时候，一方面基于了os层面的page cache来写数据，所以性能很高，本质就是在写内存罢了。另外一个，采用磁盘顺序写的方式，所以即使数据刷入磁盘的时候，性能也是极高的，也跟写内存是差不多的。
基于上面两点，kafka就实现了写入数据的超高性能。
二、零拷贝技术
Kafka消费数据实际上就是要从kafka的磁盘文件里读取某条数据然后发送给下游的消费者。那么这里如果频繁的从磁盘读数据然后发给消费者，性能瓶颈在哪里呢？
假设要是kafka什么优化都不做，就是很简单的从磁盘读数据发送给下游的消费者，那么大概过程：
- 先看看要读的数据在不在os cache里，如果不在的话就从磁盘文件里读取数据后放入os cache。
- 接着从操作系统的os cache里拷贝数据到应用程序进程的缓存里，再从应用程序进程的缓存里拷贝数据到操作系统层面的Socket缓存里，最后从Socket缓存里提取数据后发送到网卡，最后发送出去给下游消费。
这里，有两次没必要的拷贝。一次是从操作系统的cache里拷贝到应用进程的缓存里，接着又从应用程序缓存里拷贝回操作系统的Socket缓存里。而且为了进行这两次拷贝，中间还发生了好几次上下文切换。所以这种方式来读取数据是比较消耗性能的。
Kafka为了解决这个问题，在读数据的时候是引入零拷贝技术。也就是说，直接让操作系统的cache中的数据发送到网卡后传输给下游的消费者，中间跳过了两次拷贝数据的步骤，Socket缓存中仅仅会拷贝一个描述符过去，不会拷贝数据到Socket缓存。
通过零拷贝技术，就不需要把os cache里的数据拷贝到应用缓存，再从应用缓存拷贝到Socket缓存了，两次拷贝都省略了，所以叫做零拷贝。
对Socket缓存仅仅就是拷贝数据的描述符过去，然后数据就直接从os cache中发送到网卡上去了，这个过程大大的提升了数据消费时读取文件数据的性能。
而且Kafka在从磁盘读数据的时候，会先看看os cache内存中是否有，如果有的话，其实读数据都是直接读内存的。如果kafka集群经过良好的调优，会发现大量的数据都是直接写入os cache中，然后读数据的时候也是从os cache中读。相当于是Kafka完全基于内存提供数据的写和读了，所以这个整体性能会极其的高。ES底层也是大量基于os cache实现了海量数据的高性能检索的，跟Kafka原理类似。
