Kafka入门介绍 - Kafka设计

目前，无论是互联网应用还是大数据平台，Kafka作为一种消息中间件已经成为一个必不可少和首选之一。本文将会以问答方式为大家简单介绍一下Kafka的一些设计实现。

Q1.在互联网应用和大数据平台海量数据场景下，Kafka是怎样保障消息的快速写入？

磁盘顺序读写，尾部写入，头部读取（read-head和write-behind技术)。数据读取与写入相互不影响，而且时间复杂度为O(1)。

Q2.同样是磁盘读写，我们能够想到MySQL InnoDB索引也是以磁盘作为存储，为何不将Kafka采用与MySQL InnoDB索引一样的磁盘存储设计，使用BTree数据结构？对于BTree查询时间复杂度O(log N)，近似O(1)，而且在使用BTree可以更好地实现各种事务性和非事务性语义？

1. BTree查询的复杂度O(log N)在海量数据场景下不并完全等于O(1)，并且在磁盘读写场景下更不成立。因为磁盘每次寻址时间大概是10ms，而且每个磁盘同时只能执行一次寻址操作，不能并行；使用BTree结构是将内存与磁盘操作相结合，当fix cache出现越多，性能就会越差；
2. Kafka作为消息队列，不需要类似MySQL这样的条件查询；

Q3.在海量消息场景下，Kafak是怎样优化大量的磁盘io、网路io和频繁的字节拷贝的？

1. Kafka中会有一个"消息块"概念，在生产消息时，produer会将多条消息合并为一个"消息块"进行发送，broker接收到"消息块"时，直接将这个"消息块"存储在磁盘，在消费消息时，consumer直接读取到"消息块"，这样实现减少网络请求开销；
2. producer、consumer、broker共享一种消息格式