Kafka是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式消息系统。Kafka虽然是基于磁盘做的数据存储，但却具有高性能、高吞吐、低延时的特点
kafka 实现高吞吐量和性能，主要通过以下几点：
磁盘顺序读写，保证了消息的堆积
Kafka是将消息记录持久化到本地磁盘中的。Kafka的message是不断追加到本地磁盘文件末尾的，而不是随机的写入，这使得Kafka写入吞吐量得到了显著提升 。
这种方法有一个缺陷——没有办法删除数据 ，所以Kafka是不会删除数据的，它会把所有的数据都保留下来，每个消费者（Consumer）对每个Topic都有一个offset用来表示 读取到了第几条数据 。
- 顺序读写，磁盘会预读，预读即在读取的起始地址连续读取多个页面，主要时间花费在了传输时间，而这个时间两种读写可以认为是一样的。
- 随机读写，因为数据没有在一起，将预读浪费掉了。需要多次寻道和旋转延迟。而这个时间可能是传输时间的好多倍。
零拷贝
linux操作系统 “零拷贝” 机制使用了sendfile方法， 允许操作系统将数据从Page Cache 直接发送到网络，只需要最后一步的copy操作将数据复制到 NIC 缓冲区， 这样避免重新复制数据 。示意图如下：
大家应该都知道，从 Kafka 里经常要消费数据，那么消费的时候实际上就是要从 kafka 的磁盘文件里读取某条数据然后发送给下游的消费者，那么这里如果频繁的从磁盘读数据然后发给消费者，会增加两次没必要的拷贝。
一次是从操作系统的 cache 里拷贝到应用进程的缓存里，接着又从应用程序缓存里拷贝回操作系统的 Socket 缓存里。
而且为了进行这两次拷贝，中间还发生了好几次上下文切换，一会儿是应用程序在执行，一会儿上下文切换到操作系统来执行。所以这种方式来读取数据是比较消耗性能的。
Kafka 为了解决这个问题，在读数据的时候是引入零拷贝技术。
也就是说，直接让操作系统的 cache 中的数据发送到网卡后传输给下游的消费者，中间跳过了两次拷贝数据的步骤，Socket 缓存中仅仅会拷贝一个描述符过去，不会拷贝数据到 Socket 缓存
通过 零拷贝技术，就不需要把 os cache 里的数据拷贝到应用缓存，再从应用缓存拷贝到 Socket 缓存了，两次拷贝都省略了，所以叫做零拷贝。
对 Socket 缓存仅仅就是拷贝数据的描述符过去，然后数据就直接从 os cache 中发送到网卡上去了，这个过程大大的提升了数据消费时读取文件数据的性能。
Kafka 从磁盘读数据的时候，会先看看 os cache 内存中是否有，如果有的话，其实读数据都是直接读内存的。
kafka 集群经过良好的调优，数据直接写入 os cache 中，然后读数据的时候也是从 os cache 中读。相当于 Kafka 完全基于内存提供数据的写和读了，所以这个整体性能会极其的高。
页缓存技术
Kafka是基于 操作系统 的页缓存来实现文件写入的。
操作系统本身有一层缓存，叫做 page cache，是在内存里的缓存，我们也可以称之为 os cache，意思就是操作系统自己管理的缓存。
直接操作page cache，而不是JVM，避免GC耗时及对象创建耗时，且读写速度更高，进程重启、系统缓存也不会丢失。
分区分段 + 索引
Kafka的message是按topic分类存储的，topic中的数据又是按照一个一个的partition即分区存储到不同broker节点。每个partition对应了操作系统上的一个文件夹，partition实际上又是按照segment分段存储的。这也非常符合分布式系统分区分桶的设计思想。
通过这种分区分段的设计，Kafka的message消息实际上是分布式存储在一个一个小的segment中的，每次文件操作也是直接操作的segment。为了进一步的查询优化，Kafka又默认为分段后的数据文件建立了索引文件，就是文件系统上的.index文件。这种分区分段+索引的设计，不仅提升了数据读取的效率，同时也提高了数据操作的并行度。
批量压缩：多条消息一起压缩，降低带宽
在很多情况下，系统的瓶颈不是CPU或磁盘，而是网络IO，对于需要在广域网上的数据中心之间发送消息的数据流水线尤其如此。进行数据压缩会消耗少量的CPU资源,不过对于kafka而言,网络IO更应该需要考虑。
如果每个消息都压缩，但是压缩率相对很低，所以Kafka使用了批量压缩，即将多个消息一起压缩而不是单个消息压缩
Kafka允许使用递归的消息集合，批量的消息可以通过压缩的形式传输并且在日志中也可以保持压缩格式，直到被消费者解压缩
Kafka支持多种压缩协议，包括Gzip和Snappy压缩协议
Kafka速度的秘诀在于，它把所有的消息都变成一个批量的文件，并且进行合理的批量压缩，减少网络IO损耗，通过mmap提高I/O速度，写入数据的时候由于单个Partion是末尾添加所以速度最优；读取数据的时候配合sendfile直接暴力输出。
批量读写
Kafka数据读写也是批量的而不是单条的。
除了利用底层的技术外，Kafka还在应用程序层面提供了一些手段来提升性能。最明显的就是使用批次。在向Kafka写入数据时，可以启用批次写入，这样可以避免在网络上频繁传输单个消息带来的延迟和带宽开销。假设网络带宽为10MB/S，一次性传输10MB的消息比传输1KB的消息10000万次显然要快得多。