Kafka為什么可以這么快，相信很多沒有經(jīng)驗的人對此束手無策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

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無論 Kafka 作為 MQ 也好，還是作為存儲層也罷，無非就是兩個功能，一是 Producer 生產(chǎn)的數(shù)據(jù)存到 Broker，二是 Consumer 從  Broker 讀取數(shù)據(jù)。

那 Kafka 的快也就體現(xiàn)在讀寫兩個方面了，下面我們就聊聊 Kafka 快的原因。

利用 Partition 實現(xiàn)并行處理

我們都知道 Kafka 是一個 Pub-Sub 的消息系統(tǒng)，無論是發(fā)布還是訂閱，都要指定 Topic。

Topic 只是一個邏輯的概念。每個 Topic 都包含一個或多個 Partition，不同 Partition 可位于不同節(jié)點。

一方面，由于不同 Partition 可位于不同機器，因此可以充分利用集群優(yōu)勢，實現(xiàn)機器間的并行處理。

另一方面，由于 Partition 在物理上對應一個文件夾，即使多個 Partition 位于同一個節(jié)點，也可通過配置讓同一節(jié)點上的不同  Partition 置于不同的磁盤上，從而實現(xiàn)磁盤間的并行處理，充分發(fā)揮多磁盤的優(yōu)勢。

能并行處理，速度肯定會有提升，多個工人肯定比一個工人干的快。可以并行寫入不同的磁盤?那磁盤讀寫的速度可以控制嗎?那就先簡單扯扯磁盤 I/O  的那些事。

硬盤性能的制約因素是什么?如何根據(jù)磁盤 I/O 特性來進行系統(tǒng)設計?

硬盤內(nèi)部主要部件為磁盤盤片、傳動手臂、讀寫磁頭和主軸馬達。實際數(shù)據(jù)都是寫在盤片上，讀寫主要是通過傳動手臂上的讀寫磁頭來完成。

實際運行時，主軸讓磁盤盤片轉(zhuǎn)動，然后傳動手臂可伸展讓讀取頭在盤片上進行讀寫操作。

磁盤物理結(jié)構如下圖所示：

由于單一盤片容量有限，一般硬盤都有兩張以上的盤片，每個盤片有兩面，都可記錄信息，所以一張盤片對應著兩個磁頭。

盤片被分為許多扇形的區(qū)域，每個區(qū)域叫一個扇區(qū)。盤片表面上以盤片中心為圓心，不同半徑的同心圓稱為磁道，不同盤片相同半徑的磁道所組成的圓柱稱為柱面。

磁道與柱面都是表示不同半徑的圓，在許多場合，磁道和柱面可以互換使用。

磁盤盤片垂直視角如下圖所示：

影響磁盤的關鍵因素是磁盤服務時間，即磁盤完成一個 I/O 請求所花費的時間，它由尋道時間、旋轉(zhuǎn)延遲和數(shù)據(jù)傳輸時間三部分構成。

機械硬盤的連續(xù)讀寫性能很好，但隨機讀寫性能很差，這主要是因為磁頭移動到正確的磁道上需要時間，隨機讀寫時，磁頭需要不停的移動，時間都浪費在了磁頭尋址上，所以性能不高。衡量磁盤的重要主要指標是  IOPS 和吞吐量。

在許多的開源框架如 Kafka、HBase 中，都通過追加寫的方式來盡可能的將隨機 I/O 轉(zhuǎn)換為順序  I/O，以此來降低尋址時間和旋轉(zhuǎn)延時，從而最大限度的提高 IOPS。

感興趣的同學可以看看磁盤 I/O 那些事[1]，磁盤讀寫的快慢取決于你怎么使用它，也就是順序讀寫或者隨機讀寫。

順序?qū)懘疟P

Kafka 中每個分區(qū)是一個有序的，不可變的消息序列，新的消息不斷追加到 Partition 的末尾，這個就是順序?qū)憽?/p>

很久很久以前就有人做過基準測試：《每秒寫入 2 百萬(在三臺廉價機器上)》

http://ifeve.com/benchmarking-apache-kafka-2-million-writes-second-three-cheap-machines/

由于磁盤有限，不可能保存所有數(shù)據(jù)，實際上作為消息系統(tǒng) Kafka 也沒必要保存所有數(shù)據(jù)，需要刪除舊的數(shù)據(jù)。

又由于順序?qū)懭氲脑颍?Kafka 采用各種刪除策略刪除數(shù)據(jù)的時候，并非通過使用“讀 - 寫”模式去修改文件，而是將 Partition 分為多個  Segment。

每個 Segment 對應一個物理文件，通過刪除整個文件的方式去刪除 Partition 內(nèi)的數(shù)據(jù)。

這種方式清除舊數(shù)據(jù)的方式，也避免了對文件的隨機寫操作。

充分利用 Page Cache

引入 Cache 層的目的是為了提高 Linux 操作系統(tǒng)對磁盤訪問的性能。Cache 層在內(nèi)存中緩存了磁盤上的部分數(shù)據(jù)。

當數(shù)據(jù)的請求到達時，如果在 Cache 中存在該數(shù)據(jù)且是最新的，則直接將數(shù)據(jù)傳遞給用戶程序，免除了對底層磁盤的操作，提高了性能。Cache 層也正是磁盤  IOPS 為什么能突破 200 的主要原因之一。

在 Linux 的實現(xiàn)中，文件 Cache 分為兩個層面，一是 Page Cache，另一個 Buffer Cache，每一個 Page Cache  包含若干 Buffer Cache。

Page Cache 主要用來作為文件系統(tǒng)上的文件數(shù)據(jù)的緩存來用，尤其是針對當進程對文件有 read/write 操作的時候。

Buffer Cache 則主要是設計用來在系統(tǒng)對塊設備進行讀寫的時候，對塊進行數(shù)據(jù)緩存的系統(tǒng)來使用。

使用 Page Cache 的好處：

• I/O Scheduler 會將連續(xù)的小塊寫組裝成大塊的物理寫從而提高性能。

• I/O Scheduler 會嘗試將一些寫操作重新按順序排好，從而減少磁盤頭的移動時間。

• 充分利用所有空閑內(nèi)存(非 JVM 內(nèi)存)。如果使用應用層 Cache(即 JVM 堆內(nèi)存)，會增加 GC 負擔。

• 讀操作可直接在 Page Cache 內(nèi)進行。如果消費和生產(chǎn)速度相當，甚至不需要通過物理磁盤(直接通過 Page Cache)交換數(shù)據(jù)。

• 如果進程重啟，JVM 內(nèi)的 Cache 會失效，但 Page Cache 仍然可用。

Broker 收到數(shù)據(jù)后，寫磁盤時只是將數(shù)據(jù)寫入 Page Cache，并不保證數(shù)據(jù)一定完全寫入磁盤。從這一點看，可能會造成機器宕機時，Page  Cache 內(nèi)的數(shù)據(jù)未寫入磁盤從而造成數(shù)據(jù)丟失。

但是這種丟失只發(fā)生在機器斷電等造成操作系統(tǒng)不工作的場景，而這種場景完全可以由 Kafka 層面的 Replication 機制去解決。

如果為了保證這種情況下數(shù)據(jù)不丟失而強制將 Page Cache 中的數(shù)據(jù) Flush 到磁盤，反而會降低性能。

也正因如此，Kafka 雖然提供了 flush.messages 和 flush.ms 兩個參數(shù)將 Page Cache 中的數(shù)據(jù)強制 Flush  到磁盤，但是 Kafka 并不建議使用。

零拷貝技術

Kafka 中存在大量的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)持久化到磁盤(Producer 到 Broker)和磁盤文件通過網(wǎng)絡發(fā)送(Broker 到  Consumer)的過程。這一過程的性能直接影響 Kafka 的整體吞吐量。

操作系統(tǒng)的核心是內(nèi)核，獨立于普通的應用程序，可以訪問受保護的內(nèi)存空間，也有訪問底層硬件設備的權限。

為了避免用戶進程直接操作內(nèi)核，保證內(nèi)核安全，操作系統(tǒng)將虛擬內(nèi)存劃分為兩部分，一部分是內(nèi)核空間(Kernel-space)，一部分是用戶空間(User-space)。

傳統(tǒng)的 Linux 系統(tǒng)中，標準的 I/O 接口(例如 read，write)都是基于數(shù)據(jù)拷貝操作的，即 I/O  操作會導致數(shù)據(jù)在內(nèi)核地址空間的緩沖區(qū)和用戶地址空間的緩沖區(qū)之間進行拷貝，所以標準 I/O 也被稱作緩存 I/O。

這樣做的好處是，如果所請求的數(shù)據(jù)已經(jīng)存放在內(nèi)核的高速緩沖存儲器中，那么就可以減少實際的 I/O 操作，但壞處就是數(shù)據(jù)拷貝的過程，會導致 CPU  開銷。

我們把 Kafka 的生產(chǎn)和消費簡化成如下兩個過程來看[2]：

• 網(wǎng)絡數(shù)據(jù)持久化到磁盤 (Producer 到 Broker)

• 磁盤文件通過網(wǎng)絡發(fā)送(Broker 到 Consumer)

①網(wǎng)絡數(shù)據(jù)持久化到磁盤 (Producer 到 Broker)

傳統(tǒng)模式下，數(shù)據(jù)從網(wǎng)絡傳輸?shù)轿募枰?4 次數(shù)據(jù)拷貝、4 次上下文切換和兩次系統(tǒng)調(diào)用。

data = socket.read()// 讀取網(wǎng)絡數(shù)據(jù)  File file = new File()  file.write(data)// 持久化到磁盤  file.flush()

這一過程實際上發(fā)生了四次數(shù)據(jù)拷貝：

• 首先通過 DMA copy 將網(wǎng)絡數(shù)據(jù)拷貝到內(nèi)核態(tài) Socket Buffer。

• 然后應用程序?qū)?nèi)核態(tài) Buffer 數(shù)據(jù)讀入用戶態(tài)(CPU copy)。

• 接著用戶程序?qū)⒂脩魬B(tài) Buffer 再拷貝到內(nèi)核態(tài)(CPU copy)。

• 最后通過 DMA copy 將數(shù)據(jù)拷貝到磁盤文件。

DMA(Direct Memory Access)：直接存儲器訪問。DMA 是一種無需 CPU  的參與，讓外設和系統(tǒng)內(nèi)存之間進行雙向數(shù)據(jù)傳輸?shù)挠布C制。

使用 DMA 可以使系統(tǒng) CPU 從實際的 I/O 數(shù)據(jù)傳輸過程中擺脫出來，從而大大提高系統(tǒng)的吞吐率。

同時，還伴隨著四次上下文切換，如下圖所示：

數(shù)據(jù)落盤通常都是非實時的，Kafka 生產(chǎn)者數(shù)據(jù)持久化也是如此。Kafka 的數(shù)據(jù)并不是實時的寫入硬盤，它充分利用了現(xiàn)代操作系統(tǒng)分頁存儲來利用內(nèi)存提高  I/O 效率，就是上一節(jié)提到的 Page Cache。

對于 Kafka 來說，Producer 生產(chǎn)的數(shù)據(jù)存到 Broker，這個過程讀取到 socket buffer  的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)，其實可以直接在內(nèi)核空間完成落盤。

并沒有必要將 socket buffer 的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)，讀取到應用進程緩沖區(qū);在這里應用進程緩沖區(qū)其實就是 Broker，Broker  收到生產(chǎn)者的數(shù)據(jù)，就是為了持久化。

在此特殊場景下：接收來自 socket buffer 的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)，應用進程不需要中間處理、直接進行持久化時。可以使用 mmap 內(nèi)存文件映射。

Memory Mapped Files：簡稱 mmap，也有叫 MMFile 的，使用 mmap 的目的是將內(nèi)核中讀緩沖區(qū)(read  buffer)的地址與用戶空間的緩沖區(qū)(user buffer)進行映射。

從而實現(xiàn)內(nèi)核緩沖區(qū)與應用程序內(nèi)存的共享，省去了將數(shù)據(jù)從內(nèi)核讀緩沖區(qū)(read buffer)拷貝到用戶緩沖區(qū)(user buffer)的過程。

它的工作原理是直接利用操作系統(tǒng)的 Page 來實現(xiàn)文件到物理內(nèi)存的直接映射。完成映射之后你對物理內(nèi)存的操作會被同步到硬盤上。

使用這種方式可以獲取很大的 I/O 提升，省去了用戶空間到內(nèi)核空間復制的開銷。

mmap 也有一個很明顯的缺陷：不可靠，寫到 mmap 中的數(shù)據(jù)并沒有被真正的寫到硬盤，操作系統(tǒng)會在程序主動調(diào)用 Flush  的時候才把數(shù)據(jù)真正的寫到硬盤。

Kafka 提供了一個參數(shù) producer.type 來控制是不是主動 Flush;如果 Kafka 寫入到 mmap 之后就立即  Flush，然后再返回 Producer 叫同步(sync)。

寫入 mmap 之后立即返回 Producer 不調(diào)用 Flush 就叫異步(async)，默認是 sync。

零拷貝(Zero-copy)技術指在計算機執(zhí)行操作時，CPU 不需要先將數(shù)據(jù)從一個內(nèi)存區(qū)域復制到另一個內(nèi)存區(qū)域，從而可以減少上下文切換以及 CPU  的拷貝時間。

它的作用是在數(shù)據(jù)報從網(wǎng)絡設備到用戶程序空間傳遞的過程中，減少數(shù)據(jù)拷貝次數(shù)，減少系統(tǒng)調(diào)用，實現(xiàn) CPU 的零參與，徹底消除 CPU 在這方面的負載。

目前零拷貝技術主要有三種類型[3]：

• 直接 I/O：數(shù)據(jù)直接跨過內(nèi)核，在用戶地址空間與 I/O 設備之間傳遞，內(nèi)核只是進行必要的虛擬存儲配置等輔助工作。

• 避免內(nèi)核和用戶空間之間的數(shù)據(jù)拷貝：當應用程序不需要對數(shù)據(jù)進行訪問時，則可以避免將數(shù)據(jù)從內(nèi)核空間拷貝到用戶空間，mmap，sendfile，splice  && tee，sockmap。

• copy on write：寫時拷貝技術，數(shù)據(jù)不需要提前拷貝，而是當需要修改的時候再進行部分拷貝。

②磁盤文件通過網(wǎng)絡發(fā)送(Broker 到 Consumer)

傳統(tǒng)方式實現(xiàn)：先讀取磁盤、再用 Socket 發(fā)送，實際也是進過四次 Copy。

buffer = File.read  Socket.send(buffer)

這一過程可以類比上邊的生產(chǎn)消息：

• 首先通過系統(tǒng)調(diào)用將文件數(shù)據(jù)讀入到內(nèi)核態(tài) Buffer(DMA 拷貝)。

• 然后應用程序?qū)?nèi)存態(tài) Buffer 數(shù)據(jù)讀入到用戶態(tài) Buffer(CPU 拷貝)。

• 接著用戶程序通過 Socket 發(fā)送數(shù)據(jù)時將用戶態(tài) Buffer 數(shù)據(jù)拷貝到內(nèi)核態(tài) Buffer(CPU 拷貝)。

• 最后通過 DMA 拷貝將數(shù)據(jù)拷貝到 NIC Buffer。

Linux 2.4+ 內(nèi)核通過 Sendfile 系統(tǒng)調(diào)用，提供了零拷貝。數(shù)據(jù)通過 DMA 拷貝到內(nèi)核態(tài) Buffer 后，直接通過 DMA 拷貝到  NIC Buffer，無需 CPU 拷貝。這也是零拷貝這一說法的來源。

除了減少數(shù)據(jù)拷貝外，因為整個讀文件，網(wǎng)絡發(fā)送由一個 Sendfile 調(diào)用完成，整個過程只有兩次上下文切換，因此大大提高了性能。

Kafka 在這里采用的方案是通過 NIO 的 transferTo/transferFrom 調(diào)用操作系統(tǒng)的 Sendfile 實現(xiàn)零拷貝。

總共發(fā)生 2 次內(nèi)核數(shù)據(jù)拷貝、2 次上下文切換和一次系統(tǒng)調(diào)用，消除了 CPU 數(shù)據(jù)拷貝。

批處理

在很多情況下，系統(tǒng)的瓶頸不是 CPU 或磁盤，而是網(wǎng)絡IO。

因此，除了操作系統(tǒng)提供的低級批處理之外，Kafka 的客戶端和 Broker 還會在通過網(wǎng)絡發(fā)送數(shù)據(jù)之前，在一個批處理中累積多條記錄  (包括讀和寫)。

記錄的批處理分攤了網(wǎng)絡往返的開銷，使用了更大的數(shù)據(jù)包從而提高了帶寬利用率。

數(shù)據(jù)壓縮

Producer 可將數(shù)據(jù)壓縮后發(fā)送給  Broker，從而減少網(wǎng)絡傳輸代價，目前支持的壓縮算法有：Snappy、Gzip、LZ4。數(shù)據(jù)壓縮一般都是和批處理配套使用來作為優(yōu)化手段的。

下次面試官問我 Kafka 為什么快，我就這么說：

• Partition 并行處理。

• 順序?qū)懘疟P，充分利用磁盤特性。

• 利用了現(xiàn)代操作系統(tǒng)分頁存儲 Page Cache 來利用內(nèi)存提高 I/O 效率。

• 采用了零拷貝技術：Producer 生產(chǎn)的數(shù)據(jù)持久化到 Broker，采用 mmap 文件映射，實現(xiàn)順序的快速寫入;Customer 從 Broker  讀取數(shù)據(jù)，采用 Sendfile，將磁盤文件讀到 OS 內(nèi)核緩沖區(qū)后，轉(zhuǎn)到 NIO buffer進行網(wǎng)絡發(fā)送，減少 CPU 消耗。

看完上述內(nèi)容，你們掌握Kafka為什么可以這么快的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內(nèi)容，歡迎關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！