首先Kafka每次接收到数据都会往磁盘上去写，如下图所示。
如果把数据基于磁盘来存储，频繁的往磁盘文件里写数据，这个性能会不会很差？答案是肯定的。
实际上Kafka在这里有极为优秀和出色的设计，就是为了保证数据写入性能，首先Kafka是基于操作系统的页缓存来实现文件写入的。
Ø 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。
Ø 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，如下图：
接着另外一个就是kafka写数据的时候，非常关键的一点，他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。但是如果你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会比随机写快上几百倍。
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，他是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。
基于顺序写和page cache两点，kafka就实现了写入数据的超高性能。
从Kafka里我们经常要消费数据，那么消费的时候实际上就是要从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，那么大概过程如下所示：
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。在从磁盘读取数据，并且返回给客户端消费者，经历以下四个阶段：
1 OS从硬盘把数据读到内核区的PageCache。
2 用户进程把数据从内核区Copy到用户区的内存里。
3 然后用户进程再把数据写入到Socket，数据流入内核区的Socket Buffer上。
4 OS再把数据从Socket Buffer中Copy到网卡的Buffer上，最后发送给客户端消费者。
整个过程，如下图：
从上图里很明显可以看到第5和第6步骤的两次拷贝是没必要的！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，一会儿是应用程序在执行，一会儿上下文切换到操作系统来执行。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。
零拷贝技术的过程，如下图：
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。
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，我们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。
