Kafka為什么會這么快
在系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，會用到消息中間件來做服務(wù)異步化，系統(tǒng)解耦，或者是做流量削峰，常用的消息中間件有rabbitMq，activeMq以及阿里的RocketMq等等，都各自有各自的優(yōu)勢，但是就吞吐量來說，kafka是其中的佼佼者。在單機(jī)情況下，網(wǎng)友做的對比如下：
性能對比
為什么kafka會這么快呢?
發(fā)布訂閱模式
一個(gè)普通的發(fā)布訂閱模型如下圖所示：
發(fā)布訂閱模式
以kafka為例，生產(chǎn)者產(chǎn)生消息，并將消息Push到kafka集群，消費(fèi)者主動去kafka集群Pull數(shù)據(jù)。這種模型有個(gè)好處，消費(fèi)的速率完全由消費(fèi)者控制，kafka集群類似于一個(gè)蓄水池，避免因生產(chǎn)者產(chǎn)生消息過快消費(fèi)者來不及消費(fèi)而導(dǎo)致消費(fèi)者被壓垮的現(xiàn)象。
kafka為什么快要從兩方面分析，生產(chǎn)者產(chǎn)生的消息寫入集群時(shí)快和消費(fèi)者消費(fèi)消息時(shí)從集群讀取快。
寫入快
寫入快主要是兩方面原因：順序?qū)懭牒蚆MFile。
順序?qū)懭?/strong>
kafka將消息存儲在硬盤，通常認(rèn)為硬盤的讀寫是比較慢，但是為什么kafka快呢?平時(shí)所說的磁盤讀寫慢是指隨機(jī)讀寫比較慢，因?yàn)榇疟P每次隨機(jī)讀寫都要物理尋址，這是非常耗時(shí)的操作，順序讀寫的速度還是比較快的。如下圖所示：
順序?qū)懭?/center>
kafka每次收到新的消息之后都會將消息存儲在尾部，按照順序存儲消息。但是消息一旦存儲無法刪除。
當(dāng)消費(fèi)者消費(fèi)時(shí)也是順序消費(fèi)，每個(gè)消費(fèi)者會有一個(gè)偏移量，記錄當(dāng)前消費(fèi)的消息的位置。如下圖所示：
順序消費(fèi)
MMFile
MMFile是指Memory Mapped Files，即內(nèi)存映射技術(shù)。操作系統(tǒng)為了解決內(nèi)存和硬盤讀寫速度之間的差異，采用了內(nèi)存映射技術(shù)，內(nèi)存被劃分為若干頁，每一頁被映射到一塊磁盤空間，因?yàn)閮?nèi)存是遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于磁盤空間的，所以分頁經(jīng)常會按照一定的算法加載到內(nèi)存，例如先進(jìn)先出(FIFO)，最近最少使用(LRU)等。內(nèi)存中分頁和磁盤空間對應(yīng)，操作系統(tǒng)會在合適的時(shí)候?qū)?nèi)存分頁中的數(shù)據(jù)定時(shí)刷磁盤中去。這種方式為什么可以提高寫入效率呢?通常CPU執(zhí)行過程中為了安全分為內(nèi)核態(tài)和用戶態(tài)。只有內(nèi)核態(tài)才能操作iO設(shè)備，內(nèi)存空間分為內(nèi)核空間和用戶空間。通常內(nèi)存中的數(shù)據(jù)寫入到磁盤要以下幾步：
write操作
數(shù)據(jù)會先從用戶空間拷貝到內(nèi)核空間，然后再由內(nèi)核空間寫入IO設(shè)備。而MMFile則省去了一次用數(shù)據(jù)從戶空間到內(nèi)核空間復(fù)制的開銷。
讀取快
讀取快主要是因?yàn)榱憧截?Zero Copy)技術(shù)。上面介紹到數(shù)據(jù)從內(nèi)存空間寫入磁盤的步驟，那么從磁盤讀取數(shù)據(jù)剛好相反，具體過程如下：
read操作
數(shù)據(jù)先從磁盤讀取到內(nèi)核空間，然后再從內(nèi)核空間復(fù)制到用戶空間，然后再到Socket，最后傳輸?shù)较M(fèi)者。
Linux提供了一種sendFile系統(tǒng)調(diào)用，可以將數(shù)據(jù)直接由磁盤拷貝到內(nèi)核空間。省去了一次數(shù)據(jù)從用戶空間到內(nèi)核空間的復(fù)制。這就是所謂的零拷貝技術(shù)。
上面從讀寫兩個(gè)角度分析了為什么kafka吞吐量高，其實(shí)還有一個(gè)重要的原因。
批量數(shù)據(jù)壓縮
kafka不會對每個(gè)消息都做壓縮，而是對一批消息壓縮，然后將數(shù)據(jù)統(tǒng)一發(fā)送。將所有的消息變?yōu)橐粋€(gè)批量文件，然后直接丟給消費(fèi)者。
綜上所述，kafka通過MMFile技術(shù)快速將數(shù)據(jù)順序?qū)懭氪疟P，在讀取時(shí)通過零拷貝技術(shù)快速讀取，然后通過批量數(shù)據(jù)壓縮將數(shù)據(jù)傳輸?shù)较M(fèi)者。這就是kafka快的秘訣。然而魚與熊掌不可兼得，速度和可靠性不可能同時(shí)滿足，需要根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)情況在二者之間作出取舍。例如當(dāng)用kafka做日志聚合和網(wǎng)站用戶行為分析時(shí)速度要比可靠性重要，而在某些消息不允許丟失的場景，可靠性可能是首選。
