1、kafka是什么？

kafka是什么？借用官网的一幅图，一段话，身为技术的舔狗，我们舔舔他的魅力。kafka，一个用来构建实时数据管道和流应用程序。它具有水平伸缩性，容错性，飞快运行，并且已经运行在上千家公司的产品中。wow。so cool，用它。

首先，他是一个分布式流数据处理平台。从这个角度来说，一个流平台需要具备三个关键能力:

发布订阅消息流，消息队列，或者消息发布系统。

高容错，持久化存储消息流。

当消息流到达时，高速处理。

毫无疑问，kafka是具备这些能力的。正如官网所说，

kafka适合用来构建几个系统之间稳定可靠获取数据的实时数据流通。

kafka适合用来构建实时数据处理的应用。

以上内容来自官网，有英语35级的小白搬运。

2、kafka的使用场景？

企业的系统运转，总是会时时刻刻地产生数据，我们都是数据马车上的工程师，企业能走得有多远，要看马车，马车很多，作用各不相同，有些内有乾坤，存住海量数据，有些思维智能，分析海量数据，相互协作，为公司红尘滚滚，策马奔腾。

一家牛逼的公司，总是会出动许许多多的马车，不，是像始皇帝那样的战车，一剑指，万马冲。那么，大家跑着跑着，数据源源不断产生，总是会成为信息孤岛，数据得流通呀。怎么获取数据，分析数据呢？

一匹战马一天产生一个亿的数据，十匹，10亿，百匹，百亿。我们的kafka这时候就闪亮登场，数据源源不断地产生，源源不断地发送给kafka，kafka就是数据流里的那座跨海大桥，把一座座孤岛串联起来。拓展疆土的战马通过kafa流转数据，提供给智能战马分析数据，创造价值，指明方向。

数据那么多，能处理过来才怪，想想挑剔又可爱的架构师们，头发能日渐残花，还不是为了做个快男吗？系统必须要快，快，快，快到看不见。那么kafka能满足要求么？基于上文我们可以知道kafka是要持久化存储到磁盘的。

kafka每次写入数据都写入磁盘，那么很明显速度肯定无法保证。我们总是用吞吐量来描述性能有多快，一秒钟能处理多少数据是检验的一个标准。而kafka单机可以支持每秒几十万消息写入，这样的性能怪兽，舔他。

那么为什么kafka的性能为什么这么快呢？高吞吐的实现，必须要依赖于低延迟，而kafka是基于磁盘存储的，这明显会使得kafka不可能这么快，那么就要提到kafka的极其牛逼的架构设计。

1.kafka自己不管理缓存，每次写入磁盘，首先写入到操作系统的page cache。

首先我们普及一下什么是操作系统的page cache。当我们的业务系统或者应用想要读取磁盘文件的时候，操作系统会先分配一些内存，将数据先加载到这些内存中，然后再由系统读取。当我们的系统要将数据写入到磁盘，也会由操作系统先分配内存，数据会先写入内存，再有操作系统写入磁盘。

而kafka就是基于这样的设计。所以说，其实每次kafka的写入并没有直接发生磁盘IO，写入的大部分数据都是停留在操作系统的page cache里面。

相应的，当需要读取数据的时候，page cache里面的数据缓存的愈多，读取的速度也会相应提升。这里说明一下，优秀的框架都会相似之处，ES也采用了类似的设计。

2.磁盘的写入是顺序写入，而不是随机写入。

kafka写磁盘文件的时候是追加写入到文件末尾，磁盘顺序写入，这样子的性能是很高的，比磁盘随机写入高了好几个level。

3.利用sendfile机制，实现零拷贝技术，优化了Kafka进程和操作系统的上下文切换的次数，减少了数据拷贝的次数。

我们这里来思考一下，当我们业务系统要从kafka中读取数据的时候，是怎么个流程?

首先Kafka进程肯定先是从page cache中去读，没有读到就会从磁盘读取，当读到数据之后就会缓存到操作系统的一个page cache里面。

上下文切换到Kafka进程，将操作系统的page cache中的缓存数据拷贝到业务系统内存中，比如jvm内存中。

上下文切换到操作系统，将Kafka进程中的内存数据拷贝到socket cache中。

最终数据拷贝到网卡的buffer，通过网卡发送给消费端业务系统。

这其中我们可以看到有多次上下文切换和内存数据拷贝的过程，内核空间和用户空间频繁进行数据拷贝，这样子来说是很浪费性能的。

第2步和第3步要是能省略，将page cache里面的数据直接发送到网卡的buffer，这样子性能能提升好多。而这个就是零拷贝的一种实现，性能相当高。

可以看到kafka本质上就是希望通过数据读写都尽可能在操作系统的内存中完成，而不是频繁进行用户态和系统内核态之间的拷贝。这样子大大提升读写的性能。