一文详解消息队列——Kafka如何实现高性能IO？

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Kafka 是一个高性能的消息队列，在众多消息队列产品中，Kafka 的性能绝对是处于第一梯队的。我曾经在一台配置比较好的服务器上，对 Kafka 作过极限的性能压测，Kafka 单个节点的极限处理能力接近每秒钟 2000 万条消息，吞吐量达到每秒钟 600MB。

你可能会问，Kafka 是如何作到这么高的性能的？

以前就曾探讨过：怎么开发一个高性能的网络应用程序。其中提到了像全异步化的线程模型、高性能的异步网络传输、自定义的私有传输协议和序列化、反序列化等等，这些方法和优化技巧，你均可以在 Kafka 的源代码中找到对应的实现。

在性能优化方面，除了这些通用的性能优化手段以外，Kafka 还有哪些“独门绝技”呢？

使用批量消息提高服务端处理能力

咱们知道，批量处理是一种很是有效的提高系统吞吐量的方法。在 Kafka 内部，消息都是以“批”为单位处理的。一批消息从发送端到接收端，是如何在 Kafka 中流转的呢？

咱们先来看发送端，也就是 Producer 这一端。

在 Kafka 的客户端 SDK（软件开发工具包）中，Kafka 的 Producer 只提供了单条发送的send() 方法，并无提供任何批量发送的接口。缘由是，Kafka 根本就没有提供单条发送的功能，是的，你没有看错，虽然它提供的 API 每次只能发送一条消息，但实际上，Kafka的客户端 SDK 在实现消息发送逻辑的时候，采用了异步批量发送的机制。

当你调用 send() 方法发送一条消息以后，不管你是同步发送仍是异步发送，Kafka 都不会当即就把这条消息发送出去。它会先把这条消息，存放在内存中缓存起来，而后选择合适的时机把缓存中的全部消息组成一批，一次性发给 Broker。简单地说，就是攒一波一块儿发。在 Kafka 的服务端，也就是 Broker 这一端，又是如何处理这一批一批的消息呢？

在服务端，Kafka 不会把一批消息再还原成多条消息，再一条一条地处理，这样太慢了。

Kafka 这块儿处理的很是聪明，每批消息都会被当作一个“批消息”来处理。也就是说，在Broker 整个处理流程中，不管是写入磁盘、从磁盘读出来、仍是复制到其余副本这些流程中，批消息都不会被解开，一直是做为一条“批消息”来进行处理的。

在消费时，消息一样是以批为单位进行传递的，Consumer 从 Broker 拉到一批消息后，在客户端把批消息解开，再一条一条交给用户代码处理。

好比说，你在客户端发送 30 条消息，在业务程序看来，是发送了 30 条消息，而对于Kafka 的 Broker 来讲，它其实就是处理了 1 条包含 30 条消息的“批消息”而已。显然处理 1 次请求要比处理 30 次请求要快得多。

构建批消息和解开批消息分别在发送端和消费端的客户端完成，不只减轻了 Broker 的压力，最重要的是减小了 Broker 处理请求的次数，提高了整体的处理能力。

这就是 Kafka 用批量消息提高性能的方法。

咱们知道，相比于网络传输和内存，磁盘 IO 的速度是比较慢的。对于消息队列的服务端来讲，性能的瓶颈主要在磁盘 IO 这一块。接下来咱们看一下，Kafka 在磁盘 IO 这块儿作了哪些优化。

使用顺序读写提高磁盘IO性能

对于磁盘来讲，它有一个特性，就是顺序读写的性能要远远好于随机读写。在 SSD（固态硬盘）上，顺序读写的性能要比随机读写快几倍，若是是机械硬盘，这个差距会达到几十倍。为何呢？

操做系统每次从磁盘读写数据的时候，须要先寻址，也就是先要找到数据在磁盘上的物理位置，而后再进行数据读写。若是是机械硬盘，这个寻址须要比较长的时间，由于它要移动磁头，这是个机械运动，机械硬盘工做的时候会发出咔咔的声音，就是移动磁头发出的声音。

顺序读写相比随机读写省去了大部分的寻址时间，它只要寻址一次，就能够连续地读写下去，因此说，性能要比随机读写要好不少。

Kafka 就是充分利用了磁盘的这个特性。它的存储设计很是简单，对于每一个分区，它把从Producer 收到的消息，顺序地写入对应的 log 文件中，一个文件写满了，就开启一个新的文件这样顺序写下去。消费的时候，也是从某个全局的位置开始，也就是某一个 log 文件中的某个位置开始，顺序地把消息读出来。

这样一个简单的设计，充分利用了顺序读写这个特性，极大提高了 Kafka 在使用磁盘时的IO 性能。

接下来咱们说一下 Kafka 是如何实现缓存的。

利用PageCache加速消息读写

在 Kafka 中，它会利用 PageCache 加速消息读写。PageCache 是现代操做系统都具备的一项基本特性。通俗地说，PageCache 就是操做系统在内存中给磁盘上的文件创建的缓存。不管咱们使用什么语言编写的程序，在调用系统的 API 读写文件的时候，并不会直接去读写磁盘上的文件，应用程序实际操做的都是 PageCache，也就是文件在内存中缓存的副本。

应用程序在写入文件的时候，操做系统会先把数据写入到内存中的 PageCache，而后再一批一批地写到磁盘上。读取文件的时候，也是从 PageCache 中来读取数据，这时候会出现两种可能状况。

一种是 PageCache 中有数据，那就直接读取，这样就节省了从磁盘上读取数据的时间；另外一种状况是，PageCache 中没有数据，这时候操做系统会引起一个缺页中断，应用程序的读取线程会被阻塞，操做系统把数据从文件中复制到 PageCache 中，而后应用程序再从PageCache 中继续把数据读出来，这时会真正读一次磁盘上的文件，这个读的过程就会比较慢。

用户的应用程序在使用完某块 PageCache 后，操做系统并不会马上就清除这个PageCache，而是尽量地利用空闲的物理内存保存这些 PageCache，除非系统内存不够用，操做系统才会清理掉一部分 PageCache。清理的策略通常是 LRU 或它的变种算法，这个算法咱们不展开讲，它保留 PageCache 的逻辑是：优先保留最近一段时间最常使用的那些 PageCache。

Kafka 在读写消息文件的时候，充分利用了 PageCache 的特性。通常来讲，消息刚刚写入到服务端就会被消费，按照 LRU 的“优先清除最近最少使用的页”这种策略，读取的时候，对于这种刚刚写入的 PageCache，命中的概率会很是高。

也就是说，大部分状况下，消费读消息都会命中 PageCache，带来的好处有两个：一个是读取的速度会很是快，另一个是，给写入消息让出磁盘的 IO 资源，间接也提高了写入的性能。

ZeroCopy：零拷贝技术

Kafka 的服务端在消费过程当中，还使用了一种“零拷贝”的操做系统特性来进一步提高消费
的性能。

咱们知道，在服务端，处理消费的大体逻辑是这样的：

• 首先，从文件中找到消息数据，读到内存中；
• 而后，把消息经过网络发给客户端。

这个过程当中，数据实际上作了 2 次或者 3 次复制：

1. 从文件复制数据到 PageCache 中，若是命中 PageCache，这一步能够省掉；
2. 从 PageCache 复制到应用程序的内存空间中，也就是咱们能够操做的对象所在的内存；
3. 从应用程序的内存空间复制到 Socket 的缓冲区，这个过程就是咱们调用网络应用框架的 API 发送数据的过程。

Kafka 使用零拷贝技术能够把这个复制次数减小一次，上面的 二、3 步骤两次复制合并成一次复制。直接从 PageCache 中把数据复制到 Socket 缓冲区中，这样不只减小一次数据复制，更重要的是，因为不用把数据复制到用户内存空间，DMA 控制器能够直接完成数据复制，不须要 CPU 参与，速度更快。

下面是这个零拷贝对应的系统调用：

#include <sys/socket.h>
ssize_t sendfile(int out_fd, int in_fd, off_t *offset, size_t count);

它的前两个参数分别是目的端和源端的文件描述符，后面两个参数是源端的偏移量和复制数据的长度，返回值是实际复制数据的长度。

若是你遇到这种从文件读出数据后再经过网络发送出去的场景，而且这个过程当中你不须要对这些数据进行处理，那必定要使用这个零拷贝的方法，能够有效地提高性能。

总结

咱们总结了 Kafka 的高性能设计中的几个关键的技术点：

• 使用批量处理的方式来提高系统吞吐能力。
• 基于磁盘文件高性能顺序读写的特性来设计的存储结构。
• 利用操做系统的 PageCache 来缓存数据，减小 IO 并提高读性能。
• 使用零拷贝技术加速消费流程。

以上这些，就是 Kafka 之因此能作到如此高性能的关键技术点。你能够看到，要真正实现一个高性能的消息队列，是很是不容易的，你须要熟练掌握很是多的编程语言和操做系统的底层技术。这些优化的方法和技术，一样能够用在其余适合的场景和应用程序中。我但愿你能充分理解这几项优化技术的原理，知道它们在什么状况下适用，什么状况下不适用。这样，当你遇到合适场景的时候，再深刻去学习它的细节用法，最终就能把它真正地用到你开发的程序中。