我们直到Kafka是一个自称高性能的消息队列引擎，一般来说对于中间件的设计需要从计算、存储、网络三方面进行下手，而消息从产生到消费，也会经历多个流程，比如在生产者端采用异步\同步方式发送，采用高效的压缩算法，高效的序列化方式，以及网络IO等。那么Kafka主要实现高性能IO的。
批量消息发送
我们直到通过send方法，不管是同步还是异步方式，消息都会直接先暂存到内存中，然后等够一批数据消息后，才会发送到broker端，而Broker端不会将消息进行拆解，而是按照一个批量消息为一个单位进行处理，我们假设处理一个单条消息到Broker端需要1ms，那么需要1S中最多处理1000个消息，但是如果是批量发送，那么1S中处理的消息肯定是对于1000个消息的。因为这个途中会涉及本地IO、网络IO、数据拷贝等。
构建批消息和解开批消息分别在发送端和消费端的客户端完成，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。
顺序读写提升磁盘 IO 性能
我们直到磁盘顺序读写要比随机读写速度快很多，最根本的是可以减少寻址操作。
Kafka也利用这个顺序读写的机制，来提升IO性能，在消息发送到Broker的时候，会按照分区 将消息顺序写到Log文件中，而消费者在消费的时候，也是按照log文件进行读。当一个文件写完或者读完就会生成下一个文件。
充分利用了顺序读写这个特性，极大提升了 Kafka 在使用磁盘时的 IO 性能。
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。
写数据流程，应用程序在写入数据的时候，先将数据写入到PageCache中，然后在一批批写入到磁盘中。
读数据流程，一个是pageCache中有数据，直接返回。没有数据从磁盘中读取到数据后，写入到pageCahce中，这个之后从pageCache读取数据。
数据淘汰算法，采用LRU 可以将最近写入的数据，提升读的能力。
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
ZeroCopy：零拷贝技术
我们直到服务端Broker在处理消费时候，会先从磁盘上读取数据，如果命中pageCache的话 直接返回，然后将数据读取到应用程序中，通过网络socket发送出去。
未使用零拷贝
- 先从磁盘读取数据，如果数据在pageCache中返回，没有从磁盘读取。写入到用户缓冲区。然后将用户缓冲区数据写到socket缓冲区，最后写到网卡缓冲区。
使用零拷贝
从图中可以得知 可以把数据直接从pageCache中写到Socke缓冲区中，减少1/2次数据拷贝的过程，而这就是DMA技术，
小结
本篇主要介绍了Kafka的高性能IO设计，其实本质上都是从计算、存储、网络三个方面进行入手。而高性能的目的是实现高吞吐量，以及提升系统的并发容量。而高可用则是避免出现单点故障，通过服务冗余、分片、分区等方式实现系统的可用。
