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Kafka 是一個高性能的消息隊列，在衆多消息隊列產品中，Kafka 的性能絕對是處於第一梯隊的。我曾經在一臺配置比較好的服務器上，對 Kafka 做過極限的性能壓測，Kafka 單個節點的極限處理能力接近每秒鐘 2000 萬條消息，吞吐量達到每秒鐘 600MB。
你可能會問，Kafka 是如何做到這麼高的性能的？
之前就曾探討過：怎麼開發一個高性能的網絡應用程序。其中提到了像全異步化的線程模型、高性能的異步網絡傳輸、自定義的私有傳輸協議和序列化、反序列化等等，這些方法和優化技巧，你都可以在 Kafka 的源代碼中找到對應的實現。
在性能優化方面，除了這些通用的性能優化手段之外，Kafka 還有哪些“獨門絕技”呢？
使用批量消息提升服務端處理能力
我們知道，批量處理是一種非常有效的提升系統吞吐量的方法。在 Kafka 內部，消息都是以“批”爲單位處理的。一批消息從發送端到接收端，是如何在 Kafka 中流轉的呢？
我們先來看發送端，也就是 Producer 這一端。
在 Kafka 的客戶端 SDK（軟件開發工具包）中，Kafka 的 Producer 只提供了單條發送的send() 方法，並沒有提供任何批量發送的接口。原因是，Kafka 根本就沒有提供單條發送的功能，是的，你沒有看錯，雖然它提供的 API 每次只能發送一條消息，但實際上，Kafka的客戶端 SDK 在實現消息發送邏輯的時候，採用了異步批量發送的機制。
當你調用 send() 方法發送一條消息之後，無論你是同步發送還是異步發送，Kafka 都不會立即就把這條消息發送出去。它會先把這條消息，存放在內存中緩存起來，然後選擇合適的時機把緩存中的所有消息組成一批，一次性發給 Broker。簡單地說，就是攢一波一起發。在 Kafka 的服務端，也就是 Broker 這一端，又是如何處理這一批一批的消息呢？
在服務端，Kafka 不會把一批消息再還原成多條消息，再一條一條地處理，這樣太慢了。
Kafka 這塊兒處理的非常聰明，每批消息都會被當做一個“批消息”來處理。也就是說，在Broker 整個處理流程中，無論是寫入磁盤、從磁盤讀出來、還是複製到其他副本這些流程中，批消息都不會被解開，一直是作爲一條“批消息”來進行處理的。
在消費時，消息同樣是以批爲單位進行傳遞的，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。
比如說，你在客戶端發送 30 條消息，在業務程序看來，是發送了 30 條消息，而對於Kafka 的 Broker 來說，它其實就是處理了 1 條包含 30 條消息的“批消息”而已。顯然處理 1 次請求要比處理 30 次請求要快得多。
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，最重要的是減少了 Broker 處理請求的次數，提升了總體的處理能力。
這就是 Kafka 用批量消息提升性能的方法。
我們知道，相比於網絡傳輸和內存，磁盤 IO 的速度是比較慢的。對於消息隊列的服務端來說，性能的瓶頸主要在磁盤 IO 這一塊。接下來我們看一下，Kafka 在磁盤 IO 這塊兒做了哪些優化。
使用順序讀寫提升磁盤IO性能
對於磁盤來說，它有一個特性，就是順序讀寫的性能要遠遠好於隨機讀寫。在 SSD（固態硬盤）上，順序讀寫的性能要比隨機讀寫快幾倍，如果是機械硬盤，這個差距會達到幾十倍。爲什麼呢？
操作系統每次從磁盤讀寫數據的時候，需要先尋址，也就是先要找到數據在磁盤上的物理位置，然後再進行數據讀寫。如果是機械硬盤，這個尋址需要比較長的時間，因爲它要移動磁頭，這是個機械運動，機械硬盤工作的時候會發出咔咔的聲音，就是移動磁頭髮出的聲音。
順序讀寫相比隨機讀寫省去了大部分的尋址時間，它只要尋址一次，就可以連續地讀寫下去，所以說，性能要比隨機讀寫要好很多。
Kafka 就是充分利用了磁盤的這個特性。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，一個文件寫滿了，就開啓一個新的文件這樣順序寫下去。消費的時候，也是從某個全局的位置開始，也就是某一個 log 文件中的某個位置開始，順序地把消息讀出來。
這樣一個簡單的設計，充分利用了順序讀寫這個特性，極大提升了 Kafka 在使用磁盤時的IO 性能。
接下來我們說一下 Kafka 是如何實現緩存的。
利用PageCache加速消息讀寫
在 Kafka 中，它會利用 PageCache 加速消息讀寫。PageCache 是現代操作系統都具有的一項基本特性。通俗地說，PageCache 就是操作系統在內存中給磁盤上的文件建立的緩存。無論我們使用什麼語言編寫的程序，在調用系統的 API 讀寫文件的時候，並不會直接去讀寫磁盤上的文件，應用程序實際操作的都是 PageCache，也就是文件在內存中緩存的副本。
應用程序在寫入文件的時候，操作系統會先把數據寫入到內存中的 PageCache，然後再一批一批地寫到磁盤上。讀取文件的時候，也是從 PageCache 中來讀取數據，這時候會出現兩種可能情況。
一種是 PageCache 中有數據，那就直接讀取，這樣就節省了從磁盤上讀取數據的時間；另一種情況是，PageCache 中沒有數據，這時候操作系統會引發一個缺頁中斷，應用程序的讀取線程會被阻塞，操作系統把數據從文件中複製到 PageCache 中，然後應用程序再從PageCache 中繼續把數據讀出來，這時會真正讀一次磁盤上的文件，這個讀的過程就會比較慢。
用戶的應用程序在使用完某塊 PageCache 後，操作系統並不會立刻就清除這個PageCache，而是儘可能地利用空閒的物理內存保存這些 PageCache，除非系統內存不夠用，操作系統纔會清理掉一部分 PageCache。清理的策略一般是 LRU 或它的變種算法，這個算法我們不展開講，它保留 PageCache 的邏輯是：優先保留最近一段時間最常使用的那些 PageCache。
Kafka 在讀寫消息文件的時候，充分利用了 PageCache 的特性。一般來說，消息剛剛寫入到服務端就會被消費，按照 LRU 的“優先清除最近最少使用的頁”這種策略，讀取的時候，對於這種剛剛寫入的 PageCache，命中的機率會非常高。
也就是說，大部分情況下，消費讀消息都會命中 PageCache，帶來的好處有兩個：一個是讀取的速度會非常快，另外一個是，給寫入消息讓出磁盤的 IO 資源，間接也提升了寫入的性能。
ZeroCopy：零拷貝技術
Kafka 的服務端在消費過程中，還使用了一種“零拷貝”的操作系統特性來進一步提升消費
的性能。
我們知道，在服務端，處理消費的大致邏輯是這樣的：
- 首先，從文件中找到消息數據，讀到內存中；
- 然後，把消息通過網絡發給客戶端。
這個過程中，數據實際上做了 2 次或者 3 次複製：
- 從文件複製數據到 PageCache 中，如果命中 PageCache，這一步可以省掉；
- 從 PageCache 複製到應用程序的內存空間中，也就是我們可以操作的對象所在的內存；
- 從應用程序的內存空間複製到 Socket 的緩衝區，這個過程就是我們調用網絡應用框架的 API 發送數據的過程。
Kafka 使用零拷貝技術可以把這個複製次數減少一次，上面的 2、3 步驟兩次複製合併成一次複製。直接從 PageCache 中把數據複製到 Socket 緩衝區中，這樣不僅減少一次數據複製，更重要的是，由於不用把數據複製到用戶內存空間，DMA 控制器可以直接完成數據複製，不需要 CPU 參與，速度更快。
下面是這個零拷貝對應的系統調用：
#include <sys/socket.h>
ssize_t sendfile(int out_fd, int in_fd, off_t *offset, size_t count);
它的前兩個參數分別是目的端和源端的文件描述符，後面兩個參數是源端的偏移量和複製數據的長度，返回值是實際複製數據的長度。
如果你遇到這種從文件讀出數據後再通過網絡發送出去的場景，並且這個過程中你不需要對這些數據進行處理，那一定要使用這個零拷貝的方法，可以有效地提升性能。
總結
我們總結了 Kafka 的高性能設計中的幾個關鍵的技術點：
- 使用批量處理的方式來提升系統吞吐能力。
- 基於磁盤文件高性能順序讀寫的特性來設計的存儲結構。
- 利用操作系統的 PageCache 來緩存數據，減少 IO 並提升讀性能。
- 使用零拷貝技術加速消費流程。
以上這些，就是 Kafka 之所以能做到如此高性能的關鍵技術點。你可以看到，要真正實現一個高性能的消息隊列，是非常不容易的，你需要熟練掌握非常多的編程語言和操作系統的底層技術。
這些優化的方法和技術，同樣可以用在其他適合的場景和應用程序中。我希望你能充分理解這幾項優化技術的原理，知道它們在什麼情況下適用，什麼情況下不適用。這樣，當你遇到
合適場景的時候，再深入去學習它的細節用法，最終就能把它真正地用到你開發的程序中。