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零拷贝
Kafka 使用到了 mmap 和 sendfile 的方式来实现零拷贝。分别对应 Java 的 MappedByteBuffer 和 FileChannel.transferTo
顺序写磁盘
- Kafka 采用顺序写文件的方式来提高磁盘写入性能。顺序写文件，基本减少了磁盘寻道和旋转的次数
- 完成一次磁盘 IO，需要经过寻道、旋转和数据传输三个步骤，如果在写磁盘的时候省去寻道、旋转可以极大地提高磁盘读写的性能。
- Kafka 中每个分区是一个有序的，不可变的消息序列，新的消息不断追加到 Partition 的末尾，在 Kafka 中 Partition 只是一个逻辑概念，Kafka 将 Partition 划分为多个 Segment，每个 Segment 对应一个物理文件，Kafka 对 segment 文件追加写，这就是顺序写文件
页缓存技术
应当使用本地磁盘作为存储介质。Page Cache 的存在就可以提升消息的读取速度，
批量传输与压缩消息
生产端有两个重要的参数：batch.size和linger.ms。这两个参数就和 Producer 的批量发送消息有关。
网络模型
- Kafka 自己实现了网络模型做 RPC。底层基于 Java NIO，采用和 Netty 一样的 Reactor 线程模型。
- Kafka 即基于 Reactor 模型实现了多路复用和处理线程池。
- Reactor 模型基于池化思想，避免为每个连接创建线程，连接完成后将业务处理交给线程池处理；基于 IO 复用模型，多个连接共用同一个阻塞对象，不用等待所有的连接。遍历到有新数据可以处理时，操作系统会通知程序，线程跳出阻塞状态，进行业务逻辑处理
分区并发
Kafka 的 Topic 可以分成多个 Partition，每个 Paritition 类似于一个队列，保证数据有序。同一个 Group 下的不同 Consumer 并发消费 Paritition，分区实际上是调优 Kafka 并行度的最小单元，因此，可以说，每增加一个 Paritition 就增加了一个消费并发。
高效的文件数据结构
- 每个 Topic 又可以分为一个或多个分区。每个分区各自存在一个记录消息数据的日志文件。Kafka 每个分区日志在物理上实际按大小被分成多个 Segment。
- segment file 组成：由 2 大部分组成，分别为 index file 和 data file，此 2 个文件一一对应，成对出现，
- index 采用稀疏索引，这样每个 index 文件大小有限，Kafka 采用mmap的方式，直接将 index 文件映射到内存，这样对 index 的操作就不需要操作磁盘 IO
- 分段和索引的策略：利用偏移量和时间索引文件实现快速消息查找