這篇文章，給大家聊一個消息中間件相關的技術話題，對于一個優(yōu)秀的消息中間件而言，客戶端與服務端通信的時候，對于這個網(wǎng)絡通信的機制應該如何設計，才能保證性能最優(yōu)呢？甚至通過優(yōu)秀的設計，讓性能提升10倍以上。

我們本文就以Kafka為例來給大家分析一下，Kafka在客戶端與服務端通信的時候，底層的一些網(wǎng)絡通信相關的機制如何設計以及如何進行優(yōu)化的。

1、客戶端與服務端的交互

假如我們用kafka作為消息中間件，勢必會有客戶端作為生產者向他發(fā)送消息，這個大家應該都可以理解。

對于Kafka來說，他本身是支持分布式的消息存儲的，什么意思呢？

比如說現(xiàn)在你有一個“Topic”，一個“Topic”你就可以理解為一個消息數(shù)據(jù)的邏輯上的集合。

比如現(xiàn)在你要把所有的訂單數(shù)據(jù)都發(fā)送到一個“Topic”里去，那么這個“Topic”就叫做“OrderTopic”，里面都放的是訂單數(shù)據(jù)。

接著這個“Topic”的數(shù)據(jù)可能量很大很大，不可能放在一臺機器上吧？

所以呢，我們就可以分散存儲在多臺Kafka的機器上，每臺機器存儲一部分的數(shù)據(jù)即可。

這就是Kafka的分布式消息存儲的機制，每個Kafka服務端叫做一個Broker，負責管理一臺機器上的數(shù)據(jù)。

一起來看看下面的圖：

一個“Topic”可以拆分為多個“Partition”，每個“Partition”存儲一部分數(shù)據(jù)，每個Partition都可以放在不同的Kafka Broker機器上，這樣就實現(xiàn)了數(shù)據(jù)分散存儲在多臺機器上的效果了。

然后客戶端在發(fā)送消息到Kafka Broker的時候，比如說你限定了“OrderTopic”的訂單數(shù)據(jù)拆分為3個“Partition”，那么3個“Partition”分別放在一個Kafka Broker上，那么也就是要把所有的訂單數(shù)據(jù)分發(fā)到三個Kafka Broker上去。

此時就會默認情況下走一個負載均衡的策略，舉個例子，假設訂單數(shù)據(jù)一共有3萬條，就會給每個Partition分發(fā)1萬條訂單消息，這樣訂單數(shù)據(jù)均勻分散在了3臺Broker機器上。

整個過程，如下圖所示：

2、頻繁網(wǎng)絡通信帶來的性能低下問題

好了，現(xiàn)在問題來了，客戶端在發(fā)送消息給Kafka Broker的時候，比如說現(xiàn)在要發(fā)送一個訂單到Kafka上去，此時他是怎么發(fā)送過去呢？

是直接一條訂單消息就對應一個網(wǎng)絡請求，發(fā)送到一臺Broker上去嗎？

如果是這樣做的話，那勢必會導致頻繁的跟一臺broker進行網(wǎng)絡通信，頻繁的網(wǎng)絡通信，每次都涉及到復雜的網(wǎng)絡連接、傳輸?shù)牧鞒?，那么進而會導致客戶端性能的低下。

給大家舉個例子，比如說每次通過一個網(wǎng)絡通信發(fā)送一條訂單到broker，需要耗時10ms。

那么如果一個訂單就一次網(wǎng)絡通信發(fā)送到broker，每秒最多就是發(fā)送100個訂單了，大家想想，是不是這個道理？

但是假如說你每秒有10000個訂單要發(fā)送，此時就會造成你的發(fā)送性能遠遠跟不上你的需求，也就是性能的低下，看起來你的系統(tǒng)發(fā)送訂單到kafka的速度就是特別的慢。

3、batch機制：多條消息打包成一個batch

所以首先針對這個問題，kafka做的第一個優(yōu)化，就是實現(xiàn)了batch機制。

這個意思就是說，他會在客戶端放一個內存緩沖區(qū)，每次你寫一條訂單先放到內存緩沖區(qū)里去，然后在內存緩沖區(qū)里，會把多個訂單給打包起來成為一個batch。

比如說默認kafka規(guī)定的batch的大小是16kb，那么意思就是，你默認就是多條訂單湊滿16kb的大小，就會成為一個batch，然后他就會把這個batch通過網(wǎng)絡通信發(fā)送到broker上去。

假如說一個batch發(fā)送到broker，同樣也是耗費10ms而已，但是一個batch里可以放入100條訂單，那么1秒是不是可以發(fā)送100個batch？

此時，1秒是不是就可以發(fā)送10000條訂單出去了？

而且在打包消息形成batch的時候，是有講究的，你必須是發(fā)送到同一個Topic的同一個Partition的消息，才會進入一個batch。

這個batch里就代表要發(fā)送到同一個Partition的多條消息，這樣后續(xù)才能通過一個網(wǎng)絡請求，就把這個batch發(fā)送到broker，對應寫入一個Parititon中。

4、request機制：多個batch打包成一個request

事情到這里就結束了嗎？還沒有！

比如現(xiàn)在我們要是手頭有兩個Topic，每個Topic都有3個Partition，那么每個Broker是不是就會存放2個Partition？其中1個Partition是Topic01的，1個Partition是Topic02的。

現(xiàn)在假如說針對Topic01的Partition02形成了一個batch，針對Topic02的Partition02也形成了一個batch，但是這兩個batch其實都是發(fā)往同一個Broker的，如上圖的第二個Broker。

此時，還是一個網(wǎng)絡請求發(fā)送一個batch過去嗎？

其實就完全沒必要了，完全此時可以把多個發(fā)往同一個Broker的batch打包成一個request，然后一個request通過一次網(wǎng)絡通信發(fā)送到 那個Broker上去。

假設一次網(wǎng)絡通信還是10ms，那么這一次網(wǎng)絡通信就發(fā)送了2個batch過去。

通過這種多個batch打包成一個request一次性發(fā)往Broker的方式，又進一步提升了網(wǎng)絡通信的效率和性能。

其實 batch機制 + request 機制，都是想辦法把很多數(shù)據(jù)打包起來，然后一次網(wǎng)絡通信盡量多發(fā)送一些數(shù)據(jù)出去，這樣可以提升單位時間內發(fā)送數(shù)據(jù)的數(shù)量。

這個單位時間內發(fā)送數(shù)據(jù)的數(shù)量，也就是所謂的“吞吐量”，也就是單位時間內可以發(fā)送多少數(shù)據(jù)到broker上去。

比如說每秒鐘可以發(fā)送3萬條消息過去，這就是代表了客戶端的“吞吐量”有多大。

因此，通過搞清楚這個原理，就可以學習到這種非常優(yōu)秀的設計思想。而且在面試的時候，如果跟面試官聊到kafka，也可以跟面試官侃侃kafka底層，是如何有效的提升網(wǎng)絡通信性能的。

最后再來一張圖，作為全文總結。