Apache Kafka是一個高性能的消息隊列，在衆多的消息隊列產品中，Kafka的性能是處於第一梯隊的。
Kafka的高性能主要取決於以下幾方面：
- 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
接下來，我們展開討論Kafka是如何利用上述手段提升性能。
使用批量消息提升服務端處理能力
在Kafka內部，消息都是以“批”爲單位處理的，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。
當我們調用send()方法發送一條消息後，無論我們是同步發送還是異步發送，Kafka並不會立刻把這條消息發送出去，它會先把這條消息存放在內存中，然後選擇合適的時機把緩存的所有消息組成一批，一次性的發給Broker。
在Broker端，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，批消息都不回被解開，一直是作爲一條“批消息”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。
這樣，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，還減少了Broker處理請求的次數，提升了總體的處理能力。
使用順序讀寫提升磁盤IO性能
對於磁盤來說，一個重要特性是順序讀寫的性能要遠遠好於隨機讀寫。
Kafka利用了磁盤這個特性，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，一個文件寫完了，就開啓一個新的文件繼續順序寫下去。消費的時候，也是從某個全局的位置開始，順序地把消息讀出來。
利用PageCache加速消息讀寫
Kafka會利用PageCache加速消息讀寫。PageCache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的PageCache，然後再一批一批地寫到磁盤上。
當我們從PageCache中讀物數據時，會有兩種結果：
- PageCache中有數據，可以直接讀取，這樣就節省了從磁盤上讀物數據的時間。
- PageCache中沒有數據，操作系統會引發一個缺頁中斷，應用程序的讀取線程被阻塞，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，這時真正讀一次磁盤上的文件，這個讀的過程會比較慢。
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，而是儘可能的利用空閒的物理內存保存這些pageCache，除非系統內存不夠，操作系統纔會清理掉一部分PageCache，清理策略一般是LRC或者它的變種方法。
使用零拷貝技術加速消費流程
在服務端，處理消費的邏輯步驟如下：
- 首先，從文件中找到消息數據，讀到內存中
- 然後，把消息通過網絡發送給客戶端。
這個過程中，數據實際上做了2到3次複製：
- 從文件複製數據到PageCache中，如果命中PageCache，這一步可以忽略。
- 從PageCache複製到應用程序的內存空間中。
- 從應用程序的內存空間複製到Socket緩衝區。
Kafka使用零拷貝技術把上述複製次數減少一次，上面的第2步和第3步的兩次複製合併成一次複製。直接從PageCache中將數據複製到Socket緩衝區，這樣不僅減少了一次數據複製，而且由於不用把數據複製到用戶內存空間，DMA控制器就可以直接完成數據複製，不需要CPU參與，速度更快。
如果我們遇到這種從文件讀出數據後再通過網絡發送出去的場景，並且這個過程彙總你必須要對這些數據進行處理，那一定要使用零拷貝方法，可以有效提升性能。