在消息队列中，Kafka一直被称为是 吞吐量最大 的消息队列，那么它究竟为什么能够做到传输效率那么快呢？本文带你一探究竟
Kafka的基础架构
在介绍具体原因前，我们先来了解一下Kafka的基础架构，如下图：
如果你对其他某种类型的消费队列架构比较熟悉，那么看到这张图你应该不会觉得陌生，它只不过是吧一些组件重命名了一下，这些具体组件的含义如下：
Topic：逻辑队列，实际开发中会将一个业务中的信息放到一个Topic中进行存储
Cluster（Broker）：物理集群，相当于Broker集群，每个集群中包含多个Topic
Producer：生产者，负责将消息发送到Topic
Consumer：消费者，负责从Topic中消费已经发送过来的消息
Partition：通常topic会有多个分片，不同的分片直接消息可以 并发 来进行处理，相当于RocketMQ中Topic下面的 MessageQueue
ZooKeeper：相当于Kafka的注册中心，Kafka集群的服务节点使用信息以及注册中心会注册到ZooKeeper中，可以管理Kafka的集群节点信息
Offset：在图里并没有展现，它主要用于从分区Partition中取数据，在Kafka中，偏移量Offset是针对一个分区Partition来设置的
为了防止数据丢失，Kafka也会为一份Partition数据复制多份拷贝，这些拷贝会分散到多个Broker下面进行存储，来防止某个集群突然失效时造成数据丢失
同时这些同一份数据的拷贝也会区分 Leader节点 与 Follower节点，Leader节点主要负责 负责读写请求，Follower节点主要负责 从主节点同步数据，保持数据的完整性：
Producer投递数据
批量发送数据
一般地消息投递消费过程很简单：
这个过程很简单，对于 Producer端：Producer向Broker投递消息，如果Broker接收成功会返回ACK，对于 Consumer端，Consumer发出请求向Broker取消息，Broker将消息发送给Consumer，Consumer发送成功后会返回ACK，由此可见，单单一条消息的投递与取出就要进行 五次 网络的请求与调用，在高并发环境下这样的调用肯定很浪费时间，因此Kafka应用了 批量发送 一次发送多条数据，减少网络请求次数：
数据压缩
而在进行一次网络请求的过程中，如果网络传输携带了过多的信息数据，也会造成性能的下降，为此Kafka引入了 数据压缩 来减少网络传输过程中的信息量，从而提高网络调用的性能，常见的压缩算法有Gzip（对存储空间要求高）、Snappy（对实时性要求较好）、Zstd（新型算法，对性能要求高）等
因此，在Producer端，主要应用 批量发送 与 数据压缩 来提高消息发送效率
Broker处理消息
顺序写文件
接下来到了Broker这里对于消息的处理，我们知道在Broker中存储着多个Topic分别代表不同业务的所需消息，而消息从Producer投递过来后，首先会被存储到 日志缓冲区 后，一定时间Kafka会通过操作系统的后台进程，将日志缓冲区中的内容刷回到磁盘中：
而由于每个日志文件分处于磁盘不同的磁道上，如果每次写入文件不固定，则 读写磁头 需要一直旋转进行寻道，因此Broker对于消息的写入方式为 顺序写，以此来减少每次写入消息时磁头的旋转次数，从而减少写入时间
索引文件
可是在处理Consumer的消费请求时，Broker难免要读取磁盘的数据将来返回给Consumer，那么Broker又是如何快速从磁盘上读取数据的呢，这时就要提到上面图中的两个索引文件 偏移量索引文件 与 时间戳索引文件 了：
偏移量索引文件：存储索引值与偏移量之间的映射关系，必须是从小到大进行存储的：
时间戳索引文件：时间戳实在Kafka的0.11.0版本引入的，它实际上就是多建立了一层关于时间戳与索引之间的映射文件：
通过这两个索引文件的映射，就能够快速根据指定偏移量找到对应位置的文件了，从而满足快速查找
零拷贝技术
要想真正了解零拷贝技术，我们首先来看一般情况下消费进程从磁盘获取文件的流程：
我们可以看到，一般情况下，文件会从磁盘读取到内核空间的 Read Buffer 后，再次经过 内核态到用户态 的拷贝到应用空间中，之后再从 应用空间拷贝到内核空间，一般来说，从内核态到用户态的切换时很费时的，而零拷贝就是减少了内核态到用户态的两次无用转换，因为文件描述符会存储在内核态中，因此零拷贝的 核心思想 就是：在从磁盘读取文件后，直接将文件传递给消费者的目标文件描述符，从而减少拷贝次数，提升网络传输效率，从这里我们也能发现，零拷贝并不是真正实现了没有文件的拷贝，它只是实现了零CPU拷贝，即CPU并不参与文件的拷贝工作，而一个典型的实现就是Linux的 sendfile
正常情况下，获取并发送文件要经历一次read与一次write调用，发生 四次 文件拷贝以及 四次 用户态到内核态的切换，使用了sendfile后，只需要进行 两次 内核态与用户态的切换，而文件拷贝次数也减少为了 两次
而Kafka在进行文件传输时，就会应用零拷贝减少文件拷贝次数，从而提高消息处理效率
mmap内核文件映射
一般情况下，如果我们要操作磁盘上的文件，必须从内核态中获取页表地址来获取最终数据，如果操作系统应用的是多级页表，在计算数据所在页表地址甚至要经历好几次I/O，而 mmap 的引入就是为了很好地解决这个问题，在Kafka中，用户态映射了磁盘上的文件在内核态的页表地址，通过将文件或者设备的一部分映射到进程的页表缓存中，下次获取数据可以直接从页表缓存中获取数据，从而减少磁盘与内核态之间的I/O次数
其实不光在Kafka中应用了mmap思想，在RocketMQ中也应用了这个方法，具体可以看我的这篇文章，又从源码分析mmap映射的运用： https://study.disign.me/article/202504/11.rocketmq-introduction.md
mmap相对于sendfile方法就稍逊一筹了，它会调用一次mmap获取文件与一次write发送文件，在用户态与内核态之间会发生 四次 用户态与内核态切换，而文件拷贝次数也减少了一次用户态到内核态的拷贝，变为了 三次
Consumer选择服务集群获取消息
在Consumer获取消息时，也不是随意选择一个服务集群来获取数据，而是每个服务集群会负责指定部分的数据，而当消费节点增多或者减少时，往往需要进行负载均衡策略来重新分配分片消息
Rebalance重新分配分片节点
一般情况下，每个Consumer服务集群负责的分片消息都是平均分配的，而在Kafka的早先版本，对于服务节点的Partition分配还需要依靠手动分配来完成，而在之后，Kafka引入了自动分配策略来实现Partition的分配，其主要思想是在Broker集群中设置消费协调者节点来分配节点，具体步骤如下：
首先如果有Consumer消费节点的加入，所有Consumer会随机向Broker节点发送 寻找协调者请求：
之后Broker会将对应的协调Broker集群告诉对应的Consumer节点，之后所有Consumer会继续向新的协调者Broker集群发送分配请求：
之后协调者Broker集群会发送回消费者节点选举出 Consumer Leader节点，它会负责进行服务节点与Partition分片信息之间的分配：
接下来消费者集群的Leader节点会根据负载均衡策略的不同将分片节点分配策略发送给Broker协调节点进行核验是否合理：
在分配方案核验通过后，Consumer节点就会持续向Broker协调者发送心跳请求，来实时更新服务节点信息了：
至此，Kafka消费者集群负载均衡的大致实现流程就介绍完毕了，其本质还是在于 Broker协调者的选举 与 消费者Leader负载均衡策略的分配
而Kafka消费如此之快的原因也介绍得差不多了，总结起来就是这几个方面：
Producer（生产者端）：批量发送消息，消息压缩
Broker（服务集群）：顺序写策略，索引文件，零拷贝，mmap策略
Consumer（消费者端）：Rebalance策略
那么我们到这里思考一下，为什么Kafka消息吞吐量最高可达17w+/s，但是参考了Kafka架构的RocketMQ吞吐量只有10w+/s，其原因就在于：
Kafka使用了senfile来减少文件拷贝次数，而RocketMQ使用mmap减少文件拷贝次数，这样的话，RocketMQ就必须要多进行 两次用户态到内核态切换 与 一次文件拷贝，也因此造成了性能的差异
好了，这就是本文的全部内容了，希望对你有所帮助！！！