kafka为什么那么快

Kafka为什么那么快

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​ 不同于Redis和MemcacheQ等内存消息队列，Kafka的设计是把所有的Message都要写入速度低容量大的硬盘，以此来换取更强的存储能力。实际上，Kafka使用硬盘并没有带来过多的性能损失，“规规矩矩”的抄了一条“近道”。

​ 首先，说“规规矩矩”是因为Kafka在磁盘上只做Sequence I/O，由于消息系统读写的特殊性，这并不存在什么问题。关于磁盘I/O的性能，引用一组Kafka官方给出的测试数据(Raid-5，7200rpm)：

Sequence I/O: 600MB/s

Random I/O: 100KB/s

所以通过只做Sequence I/O的限制，规避了磁盘访问速度低下对性能可能造成的影响。

接下来我们再聊一聊Kafka是如何“抄近道的”。

首先，Kafka重度依赖底层操作系统提供的PageCache功能。当上层有写操作时，操作系统只是将数据写入PageCache，同时标记Page属性为Dirty。

​ 当读操作发生时，先从PageCache中查找，如果发生缺页才进行磁盘调度，最终返回需要的数据。实际上PageCache是把尽可能多的空闲内存都当做了磁盘缓存来使用。同时如果有其他进程申请内存，回收PageCache的代价又很小，所以现代的OS都支持PageCache。

使用PageCache功能同时可以避免在JVM内部缓存数据，JVM为我们提供了强大的GC能力，同时也引入了一些问题不适用与Kafka的设计。

​ 如果在Heap内管理缓存，JVM的GC线程会频繁扫描Heap空间，带来不必要的开销。如果Heap过大，执行一次Full GC对系统的可用性来说将是极大的挑战。

​ 所有在在JVM内的对象都不免带有一个Object Overhead(千万不可小视)，内存的有效空间利用率会因此降低。

​ 所有的In-Process Cache在OS中都有一份同样的PageCache。所以通过将缓存只放在PageCache，可以至少让可用缓存空间翻倍。

​ 如果Kafka重启，所有的In-Process Cache都会失效，而OS管理的PageCache依然可以继续使用。

PageCache还只是第一步，Kafka为了进一步的优化性能还采用了Sendfile技术。在解释Sendfile之前，首先介绍一下传统的网络I/O操作流程，大体上分为以下4步。

OS 从硬盘把数据读到内核区的PageCache。

用户进程把数据从内核区Copy到用户区。

然后用户进程再把数据写入到Socket，数据流入内核区的Socket Buffer上。

OS 再把数据从Buffer中Copy到网卡的Buffer上，这样完成一次发送。

​ 整个过程共经历两次Context Switch，四次System Call。同一份数据在内核Buffer与用户Buffer之间重复拷贝，效率低下。其中2、3两步没有必要，完全可以直接在内核区完成数据拷贝。这也正是Sendfile所解决的问题，经过Sendfile优化后，整个I/O过程就变成了下面这个样子。

总结三点：

1. 顺序读写机制

2. pageCache功能

3. Sendfile技术