面试官问：Kafka为什么如此之快？-51CTO.COM

前言

天下武功，唯快不破。同样的，kafka在消息队列领域，也是非常快的，这里的块指的是kafka在单位时间搬运的数据量大小，也就是吞吐量，下图是搬运网上的一个性能测试结果，在同步发送场景下，单机Kafka的吞吐量高达17.3w/s，不愧是高吞吐量消息中间件的行业老大。

那究竟是什么原因让kafka如此之快呢？这也是面试官非常喜欢问的问题。

生产者发送数据到kafka集群中，最终会写入到磁盘中，会采用顺序写入的方式。消费者从kafka集群中获取数据时，也是采用顺序读的方式。

无论是机械磁盘还是固态硬盘SSD，顺序读写的速度都是远大于随机读写的。因为对于机械磁盘顺序读写省去了磁头频繁寻址和旋转盘片的开销。而固态硬盘就更加复杂，这里不展开阐述。

下图是网上关于读写方式的性能比较。

因而，由于kafka一般使用机械磁盘存储消息，因为机械磁盘的价格远小于固态硬盘SSD。

前面提到了kafka采用顺序读写写入到磁盘中，难道是直接kafka到磁盘吗，实际上不是的，中间多了一道操作系统的PageCache页缓存，可以理解为内存。

通过页缓存技术，更近一步的提高了读写的性能。

kafka之所以快的另外一个原因是采用了零拷贝技术。

首先我们来看下从磁盘读取数据到网卡场景下，传统IO的整个过程，如下图所示：

传统IO模型下，从磁盘读取数据，写到网卡设备中，经历了4次用户态和内核态之间的切换，以及4次数据的拷贝，包括CPU拷贝和DMA拷贝。这些操作都是十分损耗性能。

DMA, Direct Memory Access, 直接内存访问是一些计算机总线架构提供的功能，它能使数据从附加设备（如磁盘驱动器）直接发送到计算机主板的内存上。

那能否减少这样的切换和拷贝呢？答案是肯定的，不知道大家发下没有，kafka的消息在应用层做任何转换，怎么存就怎么取，你看连序列化、反序列化都是在生产者和消费者做的。所以kafka采用了sendfile的零拷贝技术。

sendfile零拷贝技术在内核态将数据从PageCache拷贝到了Socket缓冲区，这样就大大减少了不同形态的切换以及拷贝。

所谓的零拷贝技术不是指不发生拷贝，而是在用户态没有进行拷贝。

一方面kafka的集群架构采用了多分区技术，并行度高。另外一方面，kafka采用了批量操作。生产者发送的消息先发送到一个队列，然后有sender线程批量发送给kafka集群。

kafka生产者提供的一些配置参数可以有助于提高生产者的吞吐量。

参数名称	描述
buffer.memory	RecordAccumulator 缓冲区总大小，默认 32m。适当增加该值，可以提高吞吐量。
batch.size	缓冲区一批数据最大值，默认 16k。适当增加该值，可以提高吞吐量，但是如果该值设置太大，会导致数据传输延迟增加。
linger.ms	如果数据迟迟未达到 batch.size，sender线程等待 linger.time之后就会发送数据。单位 ms，默认值是 0ms，表示没有延迟。生产环境建议该值大小为 5-100ms 之间。
compression.type	指定消息的压缩方式，默认值为“none "，即默认情况下，消息不会被压缩。该参数还可以配置为 "gzip"，"snappy" 和 "lz4"。对消息进行压缩可以极大地减少网络传输、降低网络 I/O，从而提高整体的性能。

fetch.max.bytes：默认 Default: 52428800（50 m）。消费者获取服务器端一批消息最大的字节数。如果服务器端一批次的数据大于该值（50m）仍然可以拉取回来这批数据，因此，这不是一个绝、对最大值。一批次的大小受 message.max.bytes （broker config）or max.message.bytes （topic config）影响。
max.poll.records：一次 poll 拉取数据返回消息的最大条数，默认是 500 条

本文总结了Kafka为什么快的原因，4个关键字，磁盘顺序读写，页缓存技术，零拷贝技术，Kafka本身分区机制和批量操作。我们抓住这4个关键字，有点到面地和面试官娓娓道来。

Kafka 在性能上确实是一骑绝尘，但在消息选型过程中，我们不仅仅要参考其性能，还有从功能性上来考虑，例如 RocketMQ 提供了丰富的消息检索功能、事务消息、消息消费重试、定时消息等。

通常在大数据、流式处理场景基本选用 Kafka，业务处理相关选择 RocketMQ更佳。