Kafka是大型架构的必备中间件，也是大厂必备技能，下面我就重点详解高并发场景下，Kafka实现高并发的关键技术@mikechen
Kafka架构设计
Kafka 通过分布式架构、分区机制、以及集群管理，实现了高并发性能。
Kafka 架构，由多个 Broker（服务器节点）组成，每个 Broker 负责存储、和管理部分消息。
整体架构，如下图所示：
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其中，Topic 分区（Partitioning） 是 Kafka 分布式设计的核心，它将消息分散存储在不同节点上。
Kafka 支持水平扩展，可以通过增加 Broker 节点，来提升系统的容量和性能。
新增的 Broker 会自动参、与分区的存储和管理，分担原有节点的压力。
例如：一个拥有 10 个分区的主题，理论上可以支持 10 倍于单分区主题的并发读写操作。
所以，分区使得 Kafka 天然支持并行处理，大大提升了系统的并发能力。
Kafka高并发关键技术
Kafka 之所以能够实现高吞吐量、和低延迟的消息处理，其核心设计还有是磁盘顺序写（Sequential Disk Writes）。
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磁盘顺序写：指的是在磁盘上按照顺序依次写入数据，而不是随机地在不同位置写入。
传统的机械硬盘由盘片、磁头臂、磁头等部件组成，数据存储在盘片的不同磁道和扇区上。
当进行随机写操作时，磁头需要频繁地移动到不同的位置，这个过程涉及寻道和旋转延迟，会极大地影响写入性能。
而顺序写时，磁头可以沿着一个方向连续地写入数据，减少了寻道和旋转延迟，从而提高了写入效率。
Kafka正是利用了这一点，极大的提升了数据写入性能。
├── 00000000000000000000.log // 活跃的日志段（顺序写入）
├── 00000000000000000000.indexKafka 通过将消息，顺序追加（Append）到日志文件末尾，充分利用了这一特性，从而，避免了随机寻址的开销。
零拷贝
零拷贝（Zero-Copy）是一种计算机技术，其核心目标是减少、或消除数据，在传输过程中的拷贝。
在传统的数据传输过程中，数据通常需要在用户空间（User Space）、和内核空间（Kernel Space）之间多次拷贝。
如下图所示：
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首先，数据从磁盘读取到内核空间的缓冲区。
其次，内核空间的缓冲区，将数据复制到用户空间的缓冲区。
然后，用户空间的缓冲区，再将数据写入到网络接口、或其他输出设备。
这种多步复制，会消耗大量 CPU 资源，并增加延迟。
而零拷贝技术，通过优化数据传输路径，减少数据在用户空间和内核空间之间的多次拷贝，
比如：通过Linux的mmap() 系统调用，可以将文件或设备的内存空间，映射到用户空间的地址空间。
然后，应用程序可以像访问内存一样直接访问文件内容；
接着，使用 write() 系统调用将数据从用户空间的缓冲区发送到网络套接字。
在这个过程中，避免了从内核缓冲区、到用户空间缓冲区、再到内核套接字缓冲区的两次拷贝。
所以，减少了数据在不同存储区域之间的移动次数，提高了数据传输的吞吐量，也提升了并发性能。
