使用批量消息提升服务端处理能力
批量处理是一种非常有效的提升系统吞吐量的方法。在 Kafka 内部，消息都是以“批”为单位处理的。一批消息从发送端到接收端，是如何在 Kafka 中流转的呢？
Producer（发送端）
Kafka 的 Producer 只提供了单条发送的 send() 方法，并没有提供任何批量发送的接口。
kafka 根本就没有提供单条发送的功能，是的，你没有看错，虽然它提供的 API 每次只能发送一条消息，但实际上，Kafka 的客户端 SDK 在实现消息发送逻辑的时候，采用了异步批量发送的机制。
当你调用 send() 方法发送一条消息之后，无论你是同步发送还是异步发送，Kafka 都不会立即就把这条消息发送出去。它会先把这条消息，存放在内存中缓存起来，然后选择合适的时机把缓存中的所有消息组成一批，一次性发给 Broker。简单地说，就是攒一波一起发。
Broker(服务端)
Kafka 不会把一批消息再还原成多条消息，再一条一条地处理，这样太慢了。Kafka 这块儿处理的非常聪明，每批消息都会被当做一个“批消息”来处理。也就是说，在 Broker 整个处理流程中，无论是写入磁盘、从磁盘读出来、还是复制到其他副本这些流程中，批消息都不会被解开，一直是作为一条“批消息”来进行处理的。
比如说，你在客户端发送 30 条消息，在业务程序看来，是发送了 30 条消息，而对于 Kafka 的 Broker 来说，它其实就是处理了 1 条包含 30 条消息的“批消息”而已。显然处理 1 次请求要比处理 30 次请求要快得多。
打包批量消息和解开批量消息，分别在Producer和Consumer完成，不仅减轻了Broker的压力，最重要的是减少了Broker处理请求的次数，提升了总体的处理能力。
对比于网络传输和内存，磁盘IO是速度最慢的，对于消息队列的服务端来说，性能的瓶颈主要在磁盘IO这一块。
使用顺序读写来提升磁盘IO性能
对于磁盘来说，它有一个特性，就是顺序读写的性能要远远好于随机读写。在 SSD（固态硬盘）上，顺序读写的性能要比随机读写快几倍，如果是机械硬盘，这个差距会达到几十倍。为什么呢？
操作系统每次从磁盘读写数据的时候，需要先寻址，也就是先要找到数据在磁盘上的物理位置，然后再进行数据读写。如果是机械硬盘，这个寻址需要比较长的时间，因为它要移动磁头，这是个机械运动，机械硬盘工作的时候会发出咔咔的声音，就是移动磁头发出的声音。
顺序读写相比随机读写省去了大部分的寻址时间，它只要寻址一次，就可以连续地读写下去，所以说，性能要比随机读写要好很多。
Kafka 就是充分利用了磁盘的这个特性。它的存储设计非常简单，对于每个分区，它把从 Producer 收到的消息，顺序地写入对应的 log 文件中，一个文件写满了，就开启一个新的文件这样顺序写下去。消费的时候，也是从某个全局的位置开始，也就是某一个 log 文件中的某个位置开始，顺序地把消息读出来。
利用 PageCache 加速消息读写
在 Kafka 中，它会利用 PageCache 加速消息读写。
PageCache 是现代操作系统都具有的一项基本特性。通俗地说，PageCache 就是操作系统在内存中给磁盘上的文件建立的缓存。无论我们使用什么语言编写的程序，在调用系统的 API 读写文件的时候，并不会直接去读写磁盘上的文件，应用程序实际操作的都是 PageCache，也就是文件在内存中缓存的副本
PageCache 中有数据，那就直接读取，这样就节省了从磁盘上读取数据的时间；另一种情况是，PageCache 中没有数据，这时候操作系统会引发一个缺页中断，应用程序的读取线程会被阻塞，操作系统把数据从文件中复制到 PageCache 中，然后应用程序再从 PageCache 中继续把数据读出来，这时会真正读一次磁盘上的文件，这个读的过程就会比较慢。
用户的应用程序在使用完某块 PageCache 后，操作系统并不会立刻就清除这个 PageCache，而是尽可能地利用空闲的物理内存保存这些 PageCache，除非系统内存不够用，操作系统才会清理掉一部分 PageCache。清理的策略一般是 LRU 或它的变种算法，这个算法我们不展开讲，它保留 PageCache 的逻辑是：优先保留最近一段时间最常使用的那些 PageCache。
Kafka 在读写消息文件的时候，充分利用了 PageCache 的特性。一般来说，消息刚刚写入到服务端就会被消费，按照 LRU 的“优先清除最近最少使用的页”这种策略，读取的时候，对于这种刚刚写入的 PageCache，命中的几率会非常高。
也就是说，大部分情况下，消费读消息都会命中 PageCache，带来的好处有两个：一个是读取的速度会非常快，另外一个是，给写入消息让出磁盘的 IO 资源，间接也提升了写入的性能。
可以这么理解即使什么都没做，那么kafka的机制或者说消息队列的机制就已经默认用到了PageCache的机制，因为读写的频率很高。
LRU算法（Least Recently Used）
LRU算法与算法实现
LRU-least recently used-最近最少使用算法，是一种内存数据淘汰策略，使用常见是当内存不足时，需要淘汰最近最少使用的数据。LRU常用语缓存系统的淘汰策略。
ZeroCopy：零拷贝技术
Kafka 的服务端在消费过程中，还使用了一种“零拷贝”的操作系统特性来进一步提升消费的性能。
- 首先，从文件中找到消息数据，读到内存中；
- 然后，把消息通过网络发给客户端。
这个过程中，数据实际上做了 2 次或者 3 次复制：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-500684.html
- 从文件复制数据到 PageCache 中，如果命中 PageCache，这一步可以省掉；
- 从 PageCache 复制到应用程序的内存空间中，也就是我们可以操作的对象所在的内存；
- 从应用程序的内存空间复制到 Socket 的缓冲区，这个过程就是我们调用网络应用框架的 API 发送数据的过程。
Kafka 使用零拷贝技术可以把这个复制次数减少一次，上面的 2、3 步骤两次复制合并成一次复制。直接从 PageCache 中把数据复制到 Socket 缓冲区中，这样不仅减少一次数据复制，更重要的是，由于不用把数据复制到用户内存空间，DMA 控制器可以直接完成数据复制，不需要 CPU 参与，速度更快。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-500684.html
总结
- 使用批量处理的方式来提升系统吞吐能力。
- 基于磁盘文件高性能顺序读写的特性来设计的存储结构。
- 利用操作系统的 PageCache 来缓存数据，减少 IO 并提升读性能。
- 使用零拷贝技术加速消费流程。
到了这里，关于Kafka是如何实现高性能IO的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
