以下文章來源于君哥聊技術，作者朱晉君

Kafka 是一款性能非常優(yōu)秀的消息隊列，每秒處理的消息體量可以達到千萬級別。

今天來聊一聊 Kafka 高性能背后的技術原理，也是面試常問的一個知識考點。

1 批量發(fā)送

Kafka 收發(fā)消息都是批量進行處理的。我們看一下 Kafka 生產者發(fā)送消息的代碼：

privateFuturedoSend(ProducerRecordrecord,Callbackcallback){
TopicPartitiontp=null;
try{
//省略前面代碼
CallbackinterceptCallback=newInterceptorCallback<>(callback,this.interceptors,tp);
//把消息追加到之前緩存的這一批消息上
RecordAccumulator.RecordAppendResultresult=accumulator.append(tp,timestamp,serializedKey,
serializedValue,headers,interceptCallback,remainingWaitMs);
//積累到設置的緩存大小，則發(fā)送出去
if(result.batchIsFull||result.newBatchCreated){
log.trace("Wakingupthesendersincetopic{}partition{}iseitherfullorgettinganewbatch",record.topic(),partition);
this.sender.wakeup();
}
returnresult.future;
//handlingexceptionsandrecordtheerrors;
//forAPIexceptionsreturntheminthefuture,
//forotherexceptionsthrowdirectly
}catch/**省略catch代碼*/
}

從代碼中可以看到，生產者調用 doSend 方法后，并不會直接把消息發(fā)送出去，而是把消息緩存起來，緩存消息量達到配置的批量大小后，才會發(fā)送出去。

注意：從上面 accumulator.append 代碼可以看到，一批消息屬于同一個 topic 下面的同一個 partition。

Broker 收到消息后，并不會把批量消息解析成單條消息后落盤，而是作為批量消息進行落盤，同時也會把批量消息直接同步給其他副本。

消費者拉取消息，也不會按照單條進行拉取，而是按照批量進行拉取，拉取到一批消息后，再解析成單條消息進行消費。

使用批量收發(fā)消息，減輕了客戶端和 Broker 的交互次數(shù)，提升了 Broker 處理能力。

2 消息壓縮

如果消息體比較大，Kafka 消息吞吐量要達到千萬級別，網卡支持的網絡傳輸帶寬會是一個瓶頸。Kafka 的解決方案是消息壓縮。發(fā)送消息時，如果增加參數(shù) compression.type，就可以開啟消息壓縮：

publicstaticvoidmain(String[]args){
Propertiesprops=newProperties();
props.put("bootstrap.servers","localhost:9092");
props.put("key.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
//開啟消息壓縮
props.put("compression.type","gzip");
Producerproducer=newKafkaProducer<>(props);

ProducerRecordrecord=newProducerRecord<>("my_topic","key1","value1");

producer.send(record,newCallback(){
@Override
publicvoidonCompletion(RecordMetadatametadata,Exceptionexception){
if(exception!=null){
logger.error("sendingmessage error:", e);
}else{
logger.info("sendingmessage successful, Offset:", metadata.offset());
}
}
});

producer.close();
}

如果 compression.type 的值設置為 none，則不開啟壓縮。那消息是在什么時候進行壓縮呢？前面提到過，生產者緩存一批消息后才會發(fā)送，在發(fā)送這批消息之前就會進行壓縮，代碼如下：

publicRecordAppendResultappend(TopicPartitiontp,
longtimestamp,
byte[]key,
byte[]value,
Header[]headers,
Callbackcallback,
longmaxTimeToBlock)throwsInterruptedException{
//...
try{
//...
buffer=free.allocate(size,maxTimeToBlock);
synchronized(dq){
//...
RecordAppendResultappendResult=tryAppend(timestamp,key,value,headers,callback,dq);
if(appendResult!=null){
//Somebodyelsefoundusabatch,returntheonewewaitedfor!Hopefullythisdoesn'thappenoften...
returnappendResult;
}
//這批消息緩存已滿，這里進行壓縮
MemoryRecordsBuilderrecordsBuilder=recordsBuilder(buffer,maxUsableMagic);
ProducerBatchbatch=newProducerBatch(tp,recordsBuilder,time.milliseconds());
FutureRecordMetadatafuture=Utils.notNull(batch.tryAppend(timestamp,key,value,headers,callback,time.milliseconds()));

dq.addLast(batch);
incomplete.add(batch);

//Don'tdeallocatethisbufferinthefinallyblockasit'sbeingusedintherecordbatch
buffer=null;

returnnewRecordAppendResult(future,dq.size()>1||batch.isFull(),true);
}
}finally{
if(buffer!=null)
free.deallocate(buffer);
appendsInProgress.decrementAndGet();
}
}

上面的 recordsBuilder 方法最終調用了下面 MemoryRecordsBuilder 的構造方法。

publicMemoryRecordsBuilder(ByteBufferOutputStreambufferStream,
bytemagic,
CompressionTypecompressionType,
TimestampTypetimestampType,
longbaseOffset,
longlogAppendTime,
longproducerId,
shortproducerEpoch,
intbaseSequence,
booleanisTransactional,
booleanisControlBatch,
intpartitionLeaderEpoch,
intwriteLimit){
//省略其他代碼
this.appendStream=newDataOutputStream(compressionType.wrapForOutput(this.bufferStream,magic));
}

上面的 wrapForOutput 方法會根據(jù)配置的壓縮算法進行壓縮或者選擇不壓縮。目前 Kafka 支持的壓縮算法包括：gzip、snappy、lz4，從 2.1.0 版本開始，Kafka 支持 Zstandard 算法。

在 Broker 端，會解壓 header 做一些校驗，但不會解壓消息體。消息體的解壓是在消費端，消費者拉取到一批消息后，首先會進行解壓，然后進行消息處理。

因為壓縮和解壓都是耗費 CPU 的操作，所以在開啟消息壓縮時，也要考慮生產者和消費者的 CPU 資源情況。

有了消息批量收集和壓縮，kafka 生產者發(fā)送消息的過程如下圖：

3 磁盤順序讀寫

順序讀寫省去了尋址的時間，只要一次尋址，就可以連續(xù)讀寫。

在固態(tài)硬盤上，順序讀寫的性能是隨機讀寫的好幾倍。而在機械硬盤上，尋址時需要移動磁頭，這個機械運動會花費很多時間，因此機械硬盤的順序讀寫性能是隨機讀寫的幾十倍。

Kafka 的 Broker 在寫消息數(shù)據(jù)時，首先為每個 Partition 創(chuàng)建一個文件，然后把數(shù)據(jù)順序地追加到該文件對應的磁盤空間中，如果這個文件寫滿了，就再創(chuàng)建一個新文件繼續(xù)追加寫。這樣大大減少了尋址時間，提高了讀寫性能。

4 PageCache

在 Linux 系統(tǒng)中，所有文件 IO 操作都要通過 PageCache，PageCache 是磁盤文件在內存中建立的緩存。當應用程序讀寫文件時，并不會直接讀寫磁盤上的文件，而是操作 PageCache。

應用程序寫文件時，都先會把數(shù)據(jù)寫入 PageCache，然后操作系統(tǒng)定期地將 PageCache 的數(shù)據(jù)寫到磁盤上。如下圖：

而應用程序在讀取文件數(shù)據(jù)時，首先會判斷數(shù)據(jù)是否在 PageCache 中，如果在則直接讀取，如果不在，則讀取磁盤，并且將數(shù)據(jù)緩存到 PageCache。

Kafka 充分利用了 PageCache 的優(yōu)勢，當生產者生產消息的速率和消費者消費消息的速率差不多時，Kafka 基本可以不用落盤就能完成消息的傳輸。

5 零拷貝

Kafka Broker 將消息發(fā)送給消費端時，即使命中了 PageCache，也需要將 PageCache 中的數(shù)據(jù)先復制到應用程序的內存空間，然后從應用程序的內存空間復制到 Socket 緩存區(qū)，將數(shù)據(jù)發(fā)送出去。如下圖：

Kafka 采用了零拷貝技術把數(shù)據(jù)直接從 PageCache 復制到 Socket 緩沖區(qū)中，這樣數(shù)據(jù)不用復制到用戶態(tài)的內存空間，同時 DMA 控制器直接完成數(shù)據(jù)復制，不需要 CPU 參與。如下圖：

Java 零拷貝技術采用 FileChannel.transferTo() 方法，底層調用了 sendfile 方法。

6 mmap

Kafka 的日志文件分為數(shù)據(jù)文件(.log)和索引文件(.index)，Kafka 為了提高索引文件的讀取性能，對索引文件采用了 mmap 內存映射，將索引文件映射到進程的內存空間，這樣讀取索引文件就不需要從磁盤進行讀取。如下圖：

7 總結

本文介紹了 Kafka 實現(xiàn)高性能用到的關鍵技術，這些技術可以為我們學習和工作提供參考。