资深程序员多年总结：解密Kafka吞吐量高的原因

众所周知kafka的吞吐量比一般的消息队列要高，号称the fastest，那他是如何做到的，让我们从以下几个方面分析一下原因。

生产者（写入数据）

生产者（producer）是负责向Kafka提交数据的，我们先分析这一部分。
Kafka会把收到的消息都写入到硬盘中，它绝对不会丢失数据。为了优化写入速度Kafak采用了两个技术，顺序写入和MMFile。

顺序写入

因为硬盘是机械结构，每次读写都会寻址->写入，其中寻址是一个“机械动作”，它是最耗时的。所以硬盘最“讨厌”随机I/O，最喜欢顺序I/O。为了提高读写硬盘的速度，Kafka就是使用顺序I/O。

通过mmap，进程像读写硬盘一样读写内存（当然是虚拟机内存），也不必关心内存的大小有虚拟内存为我们兜底。
使用这种方式可以获取很大的I/O提升，省去了用户

先复制到内核

Zero Copy中直接从内核空间（DMA的）到内核空间（Socket的），然后发送网卡。
这个技术非常普遍，The C10K problem 里面也有很详细的介绍，Nginx也是用的这种技术，稍微搜一下就能找到很多资料。

Java的NIO提供了FileChannle，它的transferTo、transferFrom方法就是Zero Copy。

Kafka是如何耍赖的?

想到了吗？Kafka把所有的消息都存放在一个一个的文件中，当消费者需要数据的时候Kafka直接把“文件”发送给消费者。这就是秘诀所在，比如：10W的消息组合在一起是10MB的数据量，然后Kafka用类似于发文件的方式直接扔出去了，如果消费者和生产者之间的网络非常好（只要网络稍微正常一点10MB根本不是事。。。家里上网都是100Mbps的带宽了），10MB可能只需要1s。所以答案是——10W的TPS，Kafka每秒钟处理了10W条消息。
可能你说：不可能把整个文件发出去吧？里面还有一些不需要的消息呢？是的，Kafka作为一个“高级作弊分子”自然要把作弊做的有逼格。Zero Copy对应的是sendfile这个函数（以Linux为例），这个函数接受

out_fd作为输出（一般及时socket的句柄）

in_fd作为输入文件句柄

off_t表示in_fd的偏移（从哪里开始读取）

size_t表示读取多少个

没错，Kafka是用mmap作为文件读写方式的，它就是一个文件句柄，所以直接把它传给sendfile；偏移也好解决，用户会自己保持这个offset，每次请求都会发送这个offset。（还记得吗？放在zookeeper中的）；数据量更容易解决了，如果消费者想要更快，就全部扔给消费者。如果这样做一般情况下消费者肯定直接就被压死了；所以Kafka提供了的两种方式——Push，我全部扔给你了，你死了不管我的事情；Pull，好吧你告诉我你需要多少个，我给你多少个。

总结

Kafka速度的秘诀在于，它把所有的消息都变成一个的文件。通过mmap提高I/O速度，写入数据的时候它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。阿里的RocketMQ也是这种模式，只不过是用Java写的。

单纯的去测试MQ的速度没有任何意义，Kafka这种“暴力”、“流氓”、“无耻”的做法已经脱了MQ的底裤，更像是一个暴力的“数据传送器”。所以对于一个MQ的评价只以速度论英雄，世界上没人能干的过Kafka，我们设计的时候不能听信网上的流言蜚语——“Kafka最快，大家都在用，所以我们的MQ用Kafka没错”。在这种思想的作用下，你可能根本不会关心“失败者”；而实际上可能这些“失败者”是更适合你业务的MQ。

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