大家好，我是樹義。

Kafka 作為消息隊(duì)列中的中堅(jiān)力量，基本上是每次面試必問的知識(shí)點(diǎn)。而說(shuō)到 Kafka，大家對(duì)它的印象就是快！異常地快！

因此，為什么 Kafka 這么快，也是每次面試必問的知識(shí)點(diǎn)。對(duì)于混跡 Java 技術(shù)圈多年的我來(lái)說(shuō)，Kafka 這么快的特性已經(jīng)了然于胸。今天，就讓我?guī)е蠹冶P一盤！

Kafka 寫入速度非?？?，主要得益于其系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)，包括：

• PageCache
• 批量壓縮傳輸
• 順序、批量寫磁盤
• 多 partition 分散存儲(chǔ)

PageCache

學(xué)過操作系統(tǒng)的同學(xué)都知道，內(nèi)存是易丟失的存儲(chǔ)介質(zhì)，而磁盤則是不容易丟失的存儲(chǔ)介質(zhì)。但內(nèi)存讀寫速度快，而磁盤讀寫速度慢。操作系統(tǒng)為了能提高寫磁盤的速度，于是在內(nèi)存中開辟了一小塊，用來(lái)作為寫入磁盤的緩沖，提高寫磁盤的速度，這小塊內(nèi)存叫 PageCache。

Kafka 之所以這么快，其中一個(gè)很重要的點(diǎn)就是用了 PageCache。 Kafka broker 寫入消息的時(shí)候，其實(shí)并不是直接寫入文件，而是寫入系統(tǒng)的 PageCache 內(nèi)存，后續(xù)才有操作系統(tǒng)刷入文件中。通過這種方式，Kafka broker 就不直接寫文件，而是直接寫內(nèi)存，這樣就非?？焖倭?！

因?yàn)橛?PageCache 的存在，也有了所謂的刷盤。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是同步刷盤，還是異步刷盤。同步刷盤，可以理解成寫 PageCache 之后直接寫磁盤。

這樣的好處是消息不會(huì)丟失，但是壞處就是速度慢。異步刷盤則相反，寫 PageCache 之后就結(jié)束，等待操作系統(tǒng)異步刷盤。這里說(shuō)的「盤」指的就是「磁盤」。

Kafka 因此也提供了兩個(gè)參數(shù)來(lái)控制刷盤方式，分別是：log.flush.interval.messages? 和 log.flush.interval.ms。前者表示數(shù)據(jù)達(dá)到多少條就將消息刷到磁盤，如果你希望數(shù)據(jù)不丟失，那么必須設(shè)置為 1。后者表示多久將累積的消息刷到磁盤。這兩個(gè)參數(shù)任何一個(gè)達(dá)到指定值就觸發(fā)寫入。

批量壓縮傳輸

我們都知道 Kafka 消息都是由生產(chǎn)者發(fā)送給 Kafka 服務(wù)器，再由 Kafka 服務(wù)器存儲(chǔ)起來(lái)的。在很多情況下，系統(tǒng)的瓶頸不是 CPU 或磁盤，而是網(wǎng)絡(luò)帶寬，對(duì)于需要在廣域網(wǎng)上的數(shù)據(jù)中心之間發(fā)送消息的數(shù)據(jù)流水線尤其如此。

Kafka 之所以能這么快，其中有一個(gè)很重要的原因是采用了批量壓縮傳輸。在 Kafka 提供的客戶端里，其每次發(fā)送給 Kafka 服務(wù)器的時(shí)候，并不是一條消息一條消息發(fā)送，而是一批消息一批消息發(fā)送，并且還會(huì)啟用數(shù)據(jù)壓縮算法。通過這種方式，原本可能 1 秒只能發(fā)送 1 條的能力，瞬間提升到了 1 千條，甚至一萬(wàn)條。

順序、批量寫磁盤

當(dāng)消息到了 Kafka 服務(wù)器之后，Kafka 寫入內(nèi)存，最終還是需要寫入磁盤。我們知道現(xiàn)在的磁盤大多數(shù)都還是機(jī)械結(jié)構(gòu)（SSD 不在討論的范圍內(nèi)）。

如果將消息以隨機(jī)寫的方式存入磁盤，就會(huì)按柱面、磁頭、扇區(qū)的方式進(jìn)行（尋址過程），緩慢的機(jī)械運(yùn)動(dòng)（相對(duì)內(nèi)存）會(huì)消耗大量時(shí)間，導(dǎo)致磁盤的寫入速度只能達(dá)到內(nèi)存寫入速度的幾百萬(wàn)分之一。

為了規(guī)避隨機(jī)寫帶來(lái)的時(shí)間消耗，Kafka 采取順序?qū)懙姆绞酱鎯?chǔ)數(shù)據(jù)，這樣就減少了尋址的時(shí)間，極大地提高了寫入速度。因此順序?qū)懭氪疟P，是 Kafka 之所以這么快的一個(gè)關(guān)鍵原因。 其次，Kafka 也采用消息批量寫入磁盤的方式，每次寫入一批數(shù)據(jù)，而不是只寫入一條消息，這樣就極大地提高了效率。

多 partition 分散存儲(chǔ)

我們知道磁盤的寫入是有物理極限的，如果同時(shí)有特別多的線程寫入，達(dá)到了物理極限，那么其他線程就只能等待了。而 Kafka 存儲(chǔ)的特點(diǎn)是小文件存儲(chǔ)，并且切分成多個(gè) Partition，分散在多個(gè)機(jī)器。這樣讀取的時(shí)候就可以充分利用磁盤的 IO，從而達(dá)到高效讀取的目的。

試想，如果文件太大，并且只存在一個(gè)磁盤，那么該磁盤的壓力得有多大？

總結(jié)

Kafka 的寫入流程可以分為將數(shù)據(jù)傳輸?shù)?Kafka 服務(wù)器，之后將數(shù)據(jù)寫入磁盤。在數(shù)據(jù)傳輸階段，Kafka 利用批量加壓縮的方式，極大地提升了每次能發(fā)送的數(shù)據(jù)量，從而提高了寫入速度。

而在寫入磁盤環(huán)節(jié)，通過存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)，使得 Kafka 可以批量、順序?qū)懭?，從而減少磁盤尋道的時(shí)間。并且通過小文件的存儲(chǔ)方式，提高了整體磁盤的耐受力。

批量寫入、壓縮的傳輸方式，與磁盤順序?qū)懭?、小文件?partition 造就了 Kafka 強(qiáng)悍的寫入速度！