Kafka 是一款性能非常优秀的消息队列，每秒处理的消息体量可以达到千万级别。今天来聊一聊 Kafka 高性能背后的技术原理。

1 批量发送

Kafka 收发消息都是批量进行处理的。我们看一下 Kafka 生产者发送消息的代码：

private Future<RecordMetadata> doSend(ProducerRecord<K, V> record, Callback callback) {TopicPartition tp = null;try {//省略前面代码Callback interceptCallback = new InterceptorCallback<>(callback, this.interceptors, tp);//把消息追加到之前缓存的这一批消息上RecordAccumulator.RecordAppendResult result = accumulator.append(tp, timestamp, serializedKey,serializedValue, headers, interceptCallback, remainingWaitMs);//积累到设置的缓存大小，则发送出去if (result.batchIsFull || result.newBatchCreated) {log.trace("Waking up the sender since topic {} partition {} is either full or getting a new batch", record.topic(), partition);this.sender.wakeup();}return result.future;// handling exceptions and record the errors;// for API exceptions return them in the future,// for other exceptions throw directly} catch /**省略 catch 代码*/
}

从代码中可以看到，生产者调用 doSend 方法后，并不会直接把消息发送出去，而是把消息缓存起来，缓存消息量达到配置的批量大小后，才会发送出去。

注意：从上面 accumulator.append 代码可以看到，一批消息属于同一个 topic 下面的同一个 partition。

Broker 收到消息后，并不会把批量消息解析成单条消息后落盘，而是作为批量消息进行落盘，同时也会把批量消息直接同步给其他副本。

消费者拉取消息，也不会按照单条进行拉取，而是按照批量进行拉取，拉取到一批消息后，再解析成单条消息进行消费。

使用批量收发消息，减轻了客户端和 Broker 的交互次数，提升了 Broker 处理能力。

2 消息压缩

如果消息体比较大，Kafka 消息吞吐量要达到千万级别，网卡支持的网络传输带宽会是一个瓶颈。Kafka 的解决方案是消息压缩。发送消息时，如果增加参数 compression.type，就可以开启消息压缩：

public static void main(String[] args) {Properties props = new Properties();props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");//开启消息压缩props.put("compression.type", "gzip");Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("my_topic", "key1", "value1");producer.send(record, new Callback() {@Overridepublic void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {if (exception != null) {logger.error("sending message error: ", e);} else {logger.info("sending message successful, Offset: ", metadata.offset());}}});producer.close();
}

如果 compression.type 的值设置为 none，则不开启压缩。那消息是在什么时候进行压缩呢？前面提到过，生产者缓存一批消息后才会发送，在发送这批消息之前就会进行压缩，代码如下：

public RecordAppendResult append(TopicPartition tp,long timestamp,byte[] key,byte[] value,Header[] headers,Callback callback,long maxTimeToBlock) throws InterruptedException {// ...try {// ...buffer = free.allocate(size, maxTimeToBlock);synchronized (dq) {//...RecordAppendResult appendResult = tryAppend(timestamp, key, value, headers, callback, dq);if (appendResult != null) {// Somebody else found us a batch, return the one we waited for! Hopefully this doesn't happen often...return appendResult;}//这批消息缓存已满，这里进行压缩MemoryRecordsBuilder recordsBuilder = recordsBuilder(buffer, maxUsableMagic);ProducerBatch batch = new ProducerBatch(tp, recordsBuilder, time.milliseconds());FutureRecordMetadata future = Utils.notNull(batch.tryAppend(timestamp, key, value, headers, callback, time.milliseconds()));dq.addLast(batch);incomplete.add(batch);// Don't deallocate this buffer in the finally block as it's being used in the record batchbuffer = null;return new RecordAppendResult(future, dq.size() > 1 || batch.isFull(), true);}} finally {if (buffer != null)free.deallocate(buffer);appendsInProgress.decrementAndGet();}
}

上面的 recordsBuilder 方法最终调用了下面 MemoryRecordsBuilder 的构造方法。

public MemoryRecordsBuilder(ByteBufferOutputStream bufferStream,byte magic,CompressionType compressionType,TimestampType timestampType,long baseOffset,long logAppendTime,long producerId,short producerEpoch,int baseSequence,boolean isTransactional,boolean isControlBatch,int partitionLeaderEpoch,int writeLimit) {//省略其他代码this.appendStream = new DataOutputStream(compressionType.wrapForOutput(this.bufferStream, magic));
}

上面的 wrapForOutput 方法会根据配置的压缩算法进行压缩或者选择不压缩。目前 Kafka 支持的压缩算法包括：gzip、snappy、lz4，从 2.1.0 版本开始，Kafka 支持 Zstandard 算法。

在 Broker 端，会解压 header 做一些校验，但不会解压消息体。消息体的解压是在消费端，消费者拉取到一批消息后，首先会进行解压，然后进行消息处理。

因为压缩和解压都是耗费 CPU 的操作，所以在开启消息压缩时，也要考虑生产者和消费者的 CPU 资源情况。

有了消息批量收集和压缩，kafka 生产者发送消息的过程如下图：

3 磁盘顺序读写

顺序读写省去了寻址的时间，只要一次寻址，就可以连续读写。

在固态硬盘上，顺序读写的性能是随机读写的好几倍。而在机械硬盘上，寻址时需要移动磁头，这个机械运动会花费很多时间，因此机械硬盘的顺序读写性能是随机读写的几十倍。

Kafka 的 Broker 在写消息数据时，首先为每个 Partition 创建一个文件，然后把数据顺序地追加到该文件对应的磁盘空间中，如果这个文件写满了，就再创建一个新文件继续追加写。这样大大减少了寻址时间，提高了读写性能。

4 PageCache

在 Linux 系统中，所有文件 IO 操作都要通过 PageCache，PageCache 是磁盘文件在内存中建立的缓存。当应用程序读写文件时，并不会直接读写磁盘上的文件，而是操作 PageCache。

应用程序写文件时，都先会把数据写入 PageCache，然后操作系统定期地将 PageCache 的数据写到磁盘上。如下图：

而应用程序在读取文件数据时，首先会判断数据是否在 PageCache 中，如果在则直接读取，如果不在，则读取磁盘，并且将数据缓存到 PageCache。

Kafka 充分利用了 PageCache 的优势，当生产者生产消息的速率和消费者消费消息的速率差不多时，Kafka 基本可以不用落盘就能完成消息的传输。

5 零拷贝

Kafka Broker 将消息发送给消费端时，即使命中了 PageCache，也需要将 PageCache 中的数据先复制到应用程序的内存空间，然后从应用程序的内存空间复制到 Socket 缓存区，将数据发送出去。如下图：

Kafka 采用了零拷贝技术把数据直接从 PageCache 复制到 Socket 缓冲区中，这样数据不用复制到用户态的内存空间，同时 DMA 控制器直接完成数据复制，不需要 CPU 参与。如下图：

Java 零拷贝技术采用 FileChannel.transferTo() 方法，底层调用了 sendfile 方法。

6 mmap

Kafka 的日志文件分为数据文件(.log)和索引文件(.index)，Kafka 为了提高索引文件的读取性能，对索引文件采用了 mmap 内存映射，将索引文件映射到进程的内存空间，这样读取索引文件就不需要从磁盘进行读取。如下图：

7 总结

本文介绍了 Kafka 实现高性能用到的关键技术，这些技术可以为我们学习和工作提供参考。