Kafka高性能的原因

Kafka读写快的原因分析。

分区

充分利用集群的优势，提升io性能。

顺序写磁盘

Kafka 的整个设计中，Partition 相当于一个非常长的数组，而 Broker 接收到的所有消息顺序写入这个大数组中。同时 Consumer 通过 Offset 顺序消费这些数据，并且不删除已经消费的数据，从而避免了随机写磁盘的过程。
而删除过程，并非通过使用“读 - 写”模式去修改文件，而是将 Partition 分为多个 Segment，每个 Segment 对应一个物理文件，通过删除整个文件的方式去删除 Partition 内的数据。这种方式清除旧数据的方式，也避免了对文件的随机写操作。

充分利用PageCache

引入 Cache 层的目的是为了提高 Linux 操作系统对磁盘访问的性能。Cache 层在内存中缓存了磁盘上的部分数据。当数据的请求到达时，如果在 Cache 中存在该数据且是最新的，则直接将数据传递给用户程序，免除了对底层磁盘的操作，提高了性能。

使用 Page Cache 的好处：

I/O Scheduler 会将连续的小块写组装成大块的物理写从而提高性能
I/O Scheduler 会尝试将一些写操作重新按顺序排好，从而减少磁盘头的移动时间
充分利用所有空闲内存（非 JVM 内存）。如果使用应用层 Cache（即 JVM 堆内存），会增加 GC 负担
读操作可直接在 Page Cache 内进行。如果消费和生产速度相当，甚至不需要通过物理磁盘（直接通过 Page Cache）交换数据
如果进程重启，JVM 内的 Cache 会失效，但 Page Cache 仍然可用

Broker 收到数据后，写磁盘时只是将数据写入 Page Cache，并不保证数据一定完全写入磁盘。从这一点看，可能会造成机器宕机时，Page Cache 内的数据未写入磁盘从而造成数据丢失。但是这种丢失只发生在机器断电等造成操作系统不工作的场景，而这种场景完全可以由 Kafka 层面的 Replication 机制去解决。如果为了保证这种情况下数据不丢失而强制将 Page Cache 中的数据 Flush 到磁盘，反而会降低性能。也正因如此，Kafka 虽然提供了 flush.messages 和 flush.ms 两个参数将 Page Cache 中的数据强制 Flush 到磁盘，但是 Kafka 并不建议使用。