1、Kafka的客戶端緩衝機制
2、內存緩衝造成的頻繁GC問題
3、Kafka設計者實現的緩衝池機制
4、總結一下
“ 這篇文章，給大家聊一個硬核的技術知識，我們通過Kafka內核源碼中的一些設計思想，來看你設計Kafka架構的技術大牛，是怎麼優化JVM的GC問題的？
1、Kafka的客戶端緩衝機制
首先，先得給大家明確一個事情，那就是在客戶端發送消息給kafka服務器的時候，一定是有一個內存緩衝機制的。
也就是說，消息會先寫入一個內存緩衝中，然後直到多條消息組成了一個Batch，纔會一次網絡通信把Batch發送過去。
整個過程如下圖所示：
2、內存緩衝造成的頻繁GC問題
那麼這種內存緩衝機制的本意，其實就是把多條消息組成一個Batch，一次網絡請求就是一個Batch或者多個Batch。
這樣每次網絡請求都可以發送很多數據過去，避免了一條消息一次網絡請求。從而提升了吞吐量，即單位時間內發送的數據量。
但是問題來了，大家可以思考一下，一個Batch中的數據，會取出來然後封裝在底層的網絡包裏，通過網絡發送出去到達Kafka服務器。
那麼然後呢？
這個Batch裏的數據都發送過去了，現在Batch裏的數據應該怎麼處理？
你要知道，這些Batch裏的數據此時可還在客戶端的JVM的內存裏啊！那麼此時從代碼實現層面，一定會嘗試避免任何變量去引用這些Batch對應的數據，然後嘗試觸發JVM自動回收掉這些內存垃圾。
這樣不斷的讓JVM回收垃圾，就可以不斷的清理掉已經發送成功的Batch了，然後就可以不斷的騰出來新的內存空間讓後面新的數據來使用。
這種想法很好，但是實際線上運行的時候一定會有問題，最大的問題，就是JVM GC問題。
大家都知道一點，JVM GC在回收內存垃圾的時候，他會有一個“Stop the World”的過程，也就是垃圾回收線程運行的時候，會導致其他工作線程短暫的停頓，這樣可以便於他自己安安靜靜的回收內存垃圾。
這個也很容易想明白，畢竟你要是在回收內存垃圾的時候，你的工作線程還在不斷的往內存裏寫數據，製造更多的內存垃圾，那你讓人家JVM怎麼回收垃圾？
這就好比在大馬路上，如果地上有很多垃圾，現在要把垃圾都掃乾淨，最好的辦法是什麼？大家都讓開，把馬路空出來，然後清潔工就是把垃圾清理乾淨。
但是如果清潔工在清掃垃圾的時候，結果一幫人在旁邊不停的嗑瓜子扔瓜子殼，喫西瓜扔西瓜皮，不停的製造垃圾，你覺得清潔工內心啥感受？當然是很憤慨了，照這麼搞，地上的垃圾永遠的都搞不乾淨了！
通過了上面的語言描述，我們再來一張圖，大家看看就更加清楚了
現在JVM GC是越來越先進，從CMS垃圾回收器到G1垃圾回收器，核心的目標之一就是不斷的縮減垃圾回收的時候，導致其他工作線程停頓的時間。
所以現在越是新款的垃圾回收器導致工作線程停頓的時間越短，但是再怎麼短，他也還是存在啊！
所以說，如何儘可能在自己的設計上避免JVM頻繁的GC就是一個非常考驗水平的事兒了。
3、Kafka設計者實現的緩衝池機制
在Kafka客戶端內部，對這個問題實現了一個非常優秀的機制，就是緩衝池的機制
簡單來說，就是每個Batch底層都對應一塊內存空間，這個內存空間就是專門用來存放寫入進去的消息的。
然後呢，當一個Batch被髮送到了kafka服務器，這個Batch的數據不再需要了，就意味着這個Batch的內存空間不再使用了。
此時這個Batch底層的內存空間不要交給JVM去垃圾回收，而是把這塊內存空間給放入一個緩衝池裏。
這個緩衝池裏放了很多塊內存空間，下次如果你又有一個新的Batch了，那麼不就可以直接從這個緩衝池裏獲取一塊內存空間就ok了？
然後如果一個Batch發送出去了之後，再把內存空間給人家還回來不就好了？以此類推，循環往復。
同樣，聽完了上面的文字描述，再來一張圖，看完這張圖相信大夥兒就明白了：
一旦使用了這個緩衝池機制之後，就不涉及到頻繁的大量內存的GC問題了。
爲什麼呢？因爲他可以上來就佔用固定的內存，比如32MB。然後把32MB劃分爲N多個內存塊，比如說一個內存塊是16KB，這樣的話這個緩衝池裏就會有很多的內存塊。
然後你需要創建一個新的Batch，就從緩衝池裏取一個16KB的內存塊就可以了，然後這個Batch就不斷的寫入消息，但是最多就是寫16KB，因爲Batch底層的內存塊就16KB。
接着如果Batch被髮送到Kafka服務器了，此時Batch底層的內存塊就直接還回緩衝池就可以了。
下次別人再要構建一個Batch的時候，再次使用緩衝池裏的內存塊就好了。這樣就可以利用有限的內存，對他不停的反覆重複的利用。因爲如果你的Batch使用完了以後是把內存塊還回到緩衝池中去，那麼就不涉及到垃圾回收了。
如果沒有頻繁的垃圾回收，自然就避免了頻繁導致的工作線程的停頓了，JVM GC問題是不是就得到了大幅度的優化？
沒錯，正是這個設計思想讓Kafka客戶端的性能和吞吐量都非常的高，這裏蘊含了大量的優秀的機制。
那麼此時有人說了，如果我現在把一個緩衝池裏的內存資源都佔滿了，現在緩衝池裏暫時沒有內存塊了，怎麼辦呢？
很簡單，阻塞你的寫入操作，不讓你繼續寫入消息了。把你給阻塞住，不停的等待，直到有內存塊釋放出來，然後再繼續讓你寫入消息。
4、總結一下
這篇文章我們從Kafka內存緩衝機制的設計思路開始，一直分析到了JVM GC問題的產生原因以及惡劣的影響。
接着談到了Kafka優秀的緩衝池機制的設計思想以及他是如何解決這個問題的，分析了很多Kafka作者在設計的時候展現出的優秀的技術設計思想和能力。
希望大家多吸取這裏的精華，在以後面試或者工作的時候，可以把這些優秀的思想納爲己用。