相信各位小伙伴之前或多或少接触过消息队列，比较知名的包含 Rocket MQ 和 Kafka，在京东内部使用的是自研的消息中间件 JMQ，从 JMQ2 升级到 JMQ4 的也是带来了性能上的明显提升，并且 JMQ4 的底层也是参考 Kafka 去做的设计。在这里我会给大家展示 Kafka 它的高性能是如何设计的，大家也可以学习相关方法论将其利用在实际项目中，也许下一个顶级项目就在各位的代码中产生了。
先抛开 kafka，咱们先来谈论一下高性能设计的本质，在这里借用一下网上的一张总结高性能的思维导图：
从中可以看到，高性能设计的手段还是非常多，从” 微观设计” 上的无锁化、序列化，到” 宏观设计” 上的缓存、存储等，可以说是五花八门，令人眼花缭乱。但是在我看来本质就两点：计算和 IO。下面将从这两点来浅析一下我认为的高性能的” 道”。
计算上的优化手段无外乎两种方式：1.减少计算量 2.加快单位时间的计算量
IO 上的优化手段也可以从两个方面来体现：1.减少 IO 次数或者 IO 数据量 2.加快 IO 速度
理解了高性能设计的手段和本质之后，我们再来看看 kafka 里面使用到的性能优化方法。各类消息中间件的本质都是一个生产者 - 消费者模型，生产者发送消息给服务端进行暂存，消费者从服务端获取消息进行消费。也就是说 kafka 分为三个部分：生产者 - 服务端 - 消费者，我们可以按照这三个来分别归纳一下其关于性能优化的手段，这些手段也会涵盖在我们之前梳理的脑图里面。
之前在上面说过，高性能的” 道” 在于计算和 IO 上，咱们先来看看在 IO 上 kafka 是如何做设计的。
IO 上的优化
kafka 是一个消息中间件，数据的载体就是消息，如何将消息高效的进行传递和持久化是 kafka 高性能设计的一个重点。基于此分析 kafka 肯定是 IO 密集型应用，producer 需要通过网络 IO 将消息传递给 broker，broker 需要通过磁盘 IO 将消息持久化，consumer 需要通过网络 IO 将消息从 broker 上拉取消费。
1.kafka 负载均衡设计
Kafka 有主题（Topic）概念，他是承载真实数据的逻辑容器，主题之下还分为若干个分区，Kafka 消息组织方式实际上是三级结构：主题 - 分区 - 消息。主题下的每条消息只会在某一个分区中，而不会在多个分区中被保存多份。
Kafka 这样设计，使用分区的作用就是提供负载均衡的能力，对数据进行分区的主要目的就是为了实现系统的高伸缩性（Scalability）。不同的分区能够放在不同的节点的机器上，而数据的读写操作也都是针对分区这个粒度进行的，每个节点的机器都能独立地执行各自分区读写请求。我们还可以通过增加节点来提升整体系统的吞吐量。Kafka 的分区设计，还可以实现业务级别的消息顺序的问题。
2.具体分区策略
1.线程模型
之前已经说了 kafka 是选择批量发送消息来提升整体的 IO 性能，具体流程是 kafka 生产者使用批处理试图在内存中积累数据，主线程将多条消息通过一个 ProduceRequest 请求批量发送出去，发送的消息暂存在一个队列 (RecordAccumulator) 中，再由 sender 线程去获取一批数据或者不超过某个延迟时间内的数据发送给 broker 进行持久化。
优点:
缺点:
1.序列化的优势
Kafka 消息中的 Key 和 Value，都支持自定义类型，只需要提供相应的序列化和反序列化器即可。因此，用户可以根据实际情况选用快速且紧凑的序列化方式（比如 ProtoBuf、Avro）来减少实际的网络传输量以及磁盘存储量，进一步提高吞吐量。
2.内置的序列化器
1.压缩的目的
压缩秉承了用时间换空间的经典 trade-off 思想，即用 CPU 的时间去换取磁盘空间或网络 I/O 传输量，Kafka 的压缩算法也是出于这种目的。并且通常是：数据量越大，压缩效果才会越好。
因为有了批量发送这个前期，从而使得 Kafka 的消息压缩机制能真正发挥出它的威力（压缩的本质取决于多消息的重复性）。对比压缩单条消息，同时对多条消息进行压缩，能大幅减少数据量，从而更大程度提高网络传输率。
2.压缩的方法
想了解 kafka 消息压缩的设计，就需要先了解 kafka 消息的格式：
每条消息都含有自己的元数据信息，kafka 会将一批消息相同的元数据信息给提升到外层的消息集合里面，然后再对整个消息集合来进行压缩。批量消息在持久化到 Broker 中的磁盘时，仍然保持的是压缩状态，最终是在 Consumer 端做了解压缩操作。
压缩算法效率对比
Kafka 共支持四种主要的压缩类型：Gzip、Snappy、Lz4 和 Zstd，具体效率对比如下：
kafka 相比其他消息中间件最出彩的地方在于他的高吞吐量，那么对于服务端来说每秒的请求压力将会巨大，需要有一个优秀的网络通信机制来处理海量的请求。如果 IO 有所研究的同学，应该清楚：Reactor 模式正是采用了很经典的 IO 多路复用技术，它可以复用一个线程去处理大量的 Socket 连接，从而保证高性能。Netty 和 Redis 为什么能做到十万甚至百万并发？它们其实都采用了 Reactor 网络通信模型。
1.kafka 网络通信层架构
从图中可以看出，SocketServer 和 KafkaRequestHandlerPool 是其中最重要的两个组件：
2.请求流程
基本结构的展示
Kafka 是一个 Pub-Sub 的消息系统，无论是发布还是订阅，都须指定 Topic。Topic 只是一个逻辑的概念。每个 Topic 都包含一个或多个 Partition，不同 Partition 可位于不同节点。同时 Partition 在物理上对应一个本地文件夹 (也就是个日志对象 Log)，每个 Partition 包含一个或多个 Segment，每个 Segment 包含一个数据文件和多个与之对应的索引文件。在逻辑上，可以把一个 Partition 当作一个非常长的数组，可通过这个 “数组” 的索引（offset）去访问其数据。
2.Partition 的并行处理能力
3.过期消息的清除
1.稀疏索引
可以从上面看到，一个 segment 包含一个.log 后缀的文件和多个 index 后缀的文件。那么这些文件具体作用是干啥的呢？并且这些文件除了后缀不同文件名都是相同，为什么这么设计？
2.优化的二分查找算法
kafka 没有使用我们熟知的跳表或者 B+Tree 结构来设计索引，而是使用了一种更为简单且高效的查找算法：二分查找。但是相对于传统的二分查找，kafka 将其进行了部分优化，个人觉得设计的非常巧妙，在这里我会进行详述。
在这之前，我先补充一下 kafka 索引文件的构成：每个索引文件包含若干条索引项。不同索引文件的索引项的大小不同，比如 offsetIndex 索引项大小是 8B，timeIndex 索引项的大小是 12B。
这里以 offsetIndex 为例子来详述 kafka 的二分查找算法：
1）普通二分查找
offsetIndex 每个索引项大小是 8B，但操作系统访问内存时的最小单元是页，一般是 4KB，即 4096B，会包含了 512 个索引项。而找出在索引中的指定偏移量，对于操作系统访问内存时则变成了找出指定偏移量所在的页。假设索引的大小有 13 个页，如下图所示：
由于 Kafka 读取消息，一般都是读取最新的偏移量，所以要查询的页就集中在尾部，即第 12 号页上。根据二分查找，将依次访问 6、9、11、12 号页。
当随着 Kafka 接收消息的增加，索引文件也会增加至第 13 号页，这时根据二分查找，将依次访问 7、10、12、13 号页。
可以看出访问的页和上一次的页完全不同。之前在只有 12 号页的时候，Kafak 读取索引时会频繁访问 6、9、11、12 号页，而由于 Kafka 使用了mmap来提高速度，即读写操作都将通过操作系统的 page cache，所以 6、9、11、12 号页会被缓存到 page cache 中，避免磁盘加载。但是当增至 13 号页时，则需要访问 7、10、12、13 号页，而由于 7、10 号页长时间没有被访问（现代操作系统都是使用 LRU 或其变体来管理 page cache），很可能已经不在 page cache 中了，那么就会造成缺页中断（线程被阻塞等待从磁盘加载没有被缓存到 page cache 的数据）。在 Kafka 的官方测试中，这种情况会造成几毫秒至 1 秒的延迟。
2）kafka 优化的二分查找
Kafka 对二分查找进行了改进。既然一般读取数据集中在索引的尾部。那么将索引中最后的 8192B（8KB）划分为 “热区”(刚好缓存两页数据)，其余部分划分为 “冷区”，分别进行二分查找。这样做的好处是，在频繁查询尾部的情况下，尾部的页基本都能在 page cahce 中，从而避免缺页中断。
下面我们还是用之前的例子来看下。由于每个页最多包含 512 个索引项，而最后的 1024 个索引项所在页会被认为是热区。那么当 12 号页未满时，则 10、11、12 会被判定是热区；而当 12 号页刚好满了的时候，则 11、12 被判定为热区；当增至 13 号页且未满时，11、12、13 被判定为热区。假设我们读取的是最新的消息，则在热区中进行二分查找的情况如下：
当 12 号页未满时，依次访问 11、12 号页，当 12 号页满时，访问页的情况相同。当 13 号页出现的时候，依次访问 12、13 号页，不会出现访问长时间未访问的页，则能有效避免缺页中断。
3.mmap 的使用
利用稀疏索引，已经基本解决了高效查询的问题，但是这个过程中仍然有进一步的优化空间，那便是通过 mmap（memory mapped files）读写上面提到的稀疏索引文件，进一步提高查询消息的速度。
究竟如何理解 mmap？前面提到，常规的文件操作为了提高读写性能，使用了 Page Cache 机制，但是由于页缓存处在内核空间中，不能被用户进程直接寻址，所以读文件时还需要通过系统调用，将页缓存中的数据再次拷贝到用户空间中。
1）常规文件读写
tips：这一过程实际上发生了四次数据拷贝。首先通过系统调用将文件数据读入到内核态 Buffer（DMA 拷贝），然后应用程序将内存态 Buffer 数据读入到用户态 Buffer（CPU 拷贝），接着用户程序通过 Socket 发送数据时将用户态 Buffer 数据拷贝到内核态 Buffer（CPU 拷贝），最后通过 DMA 拷贝将数据拷贝到 NIC Buffer。同时，还伴随着四次上下文切换。
2）mmap 读写模式
tips：采用 mmap 后，它将磁盘文件与进程虚拟地址做了映射，并不会招致系统调用，以及额外的内存 copy 开销，从而提高了文件读取效率。具体到 Kafka 的源码层面，就是基于 JDK nio 包下的 MappedByteBuffer 的 map 函数，将磁盘文件映射到内存中。只有索引文件的读写才用到了 mmap。
对于我们常用的机械硬盘，其读取数据分 3 步：
前两个，即寻找数据位置的过程为机械运动。我们常说硬盘比内存慢，主要原因是这两个过程在拖后腿。不过，硬盘比内存慢是绝对的吗？其实不然，如果我们能通过顺序读写减少寻找数据位置时读写磁头的移动距离，硬盘的速度还是相当可观的。一般来讲，IO 速度层面，内存顺序 IO > 磁盘顺序 IO > 内存随机 IO > 磁盘随机 IO。这里用一张网上的图来对比一下相关 IO 性能：
Kafka 在顺序 IO 上的设计分两方面看：
为了优化读写性能，Kafka 利用了操作系统本身的 Page Cache，就是利用操作系统自身的内存而不是 JVM 空间内存。这样做的好处有：
相比于使用 JVM 或 in-memory cache 等数据结构，利用操作系统的 Page Cache 更加简单可靠。
通过操作系统的 Page Cache，Kafka 的读写操作基本上是基于内存的，读写速度得到了极大的提升。
生产者是批量发送消息，消息者也是批量拉取消息的，每次拉取一个消息 batch，从而大大减少了网络传输的 overhead。在这里 kafka 是通过 fetch.min.bytes 参数来控制每次拉取的数据大小。默认是 1 字节，表示只要 Kafka Broker 端积攒了 1 字节的数据，就可以返回给 Consumer 端，这实在是太小了。我们还是让 Broker 端一次性多返回点数据吧。
并且，在生产者高性能设计目录里面也说过，生产者其实在 Client 端对批量消息进行了压缩，这批消息持久化到 Broker 时，仍然保持的是压缩状态，最终在 Consumer 端再做解压缩操作。
1.zero-copy 定义
零拷贝并不是不需要拷贝，而是减少不必要的拷贝次数。通常是说在 IO 读写过程中。
零拷贝字面上的意思包括两个，“零” 和 “拷贝”：
实际上，零拷贝是有广义和狭义之分，目前我们通常听到的零拷贝，包括上面这个定义减少不必要的拷贝次数都是广义上的零拷贝。其实了解到这点就足够了。
我们知道，减少不必要的拷贝次数，就是为了提高效率。那零拷贝之前，是怎样的呢？
2.传统 IO 的流程
做服务端开发的小伙伴，文件下载功能应该实现过不少了吧。如果你实现的是一个 web 程序 ，前端请求过来，服务端的任务就是：将服务端主机磁盘中的文件从已连接的 socket 发出去。关键实现代码如下：
while((n = read(diskfd, buf, BUF_SIZE)) > 0)
write(sockfd, buf , n);
传统的 IO 流程，包括 read 和 write 的过程。
从流程图可以看出，传统 IO 的读写流程 ，包括了 4 次上下文切换（4 次用户态和内核态的切换），4 次数据拷贝（两次 CPU 拷贝以及两次的 DMA 拷贝 )，什么是 DMA 拷贝呢？我们一起来回顾下，零拷贝涉及的操作系统知识点。
3.零拷贝相关知识点
1）内核空间和用户空间
操作系统为每个进程都分配了内存空间，一部分是用户空间，一部分是内核空间。内核空间是操作系统内核访问的区域，是受保护的内存空间，而用户空间是用户应用程序访问的内存区域。 以 32 位操作系统为例，它会为每一个进程都分配了 4G (2 的 32 次方) 的内存空间。
2）用户态&内核态
3）上下文切换
cpu 上下文
CPU 寄存器，是 CPU 内置的容量小、但速度极快的内存。而程序计数器，则是用来存储 CPU 正在执行的指令位置、或者即将执行的下一条指令位置。它们都是 CPU 在运行任何任务前，必须的依赖环境，因此叫做 CPU 上下文。
cpu 上下文切换
它是指，先把前一个任务的 CPU 上下文（也就是 CPU 寄存器和程序计数器）保存起来，然后加载新任务的上下文到这些寄存器和程序计数器，最后再跳转到程序计数器所指的新位置，运行新任务。
一般我们说的上下文切换 ，就是指内核（操作系统的核心）在 CPU 上对进程或者线程进行切换。进程从用户态到内核态的转变，需要通过系统调用 来完成。系统调用的过程，会发生 CPU 上下文的切换 。
4）DMA 技术
DMA，英文全称是 Direct Memory Access ，即直接内存访问。DMA 本质上是一块主板上独立的芯片，允许外设设备和内存存储器之间直接进行 IO 数据传输，其过程不需要 CPU 的参与 。
我们一起来看下 IO 流程，DMA 帮忙做了什么事情。
可以发现，DMA 做的事情很清晰啦，它主要就是帮忙 CPU 转发一下 IO 请求，以及拷贝数据 。
之所以需要 DMA，主要就是效率，它帮忙 CPU 做事情，这时候，CPU 就可以闲下来去做别的事情，提高了 CPU 的利用效率。
4.kafka 消费的 zero-copy
1）实现原理
零拷贝并不是没有拷贝数据，而是减少用户态/内核态的切换次数以及 CPU 拷贝的次数。零拷贝实现有多种方式，分别是
在服务端那里，我们已经知道了 kafka 索引文件使用的 mmap 来进行零拷贝优化的，现在告诉你 kafka 消费者在读取消息的时候使用的是 sendfile 来进行零拷贝优化。
linux 2.4 版本之后，对 sendfile 做了优化升级，引入 SG-DMA 技术，其实就是对 DMA 拷贝加入了 scatter/gather 操作，它可以直接从内核空间缓冲区中将数据读取到网卡。使用这个特点搞零拷贝，即还可以多省去一次 CPU 拷贝 。
sendfile+DMA scatter/gather 实现的零拷贝流程如下：
可以发现，sendfile+DMA scatter/gather 实现的零拷贝，I/O 发生了 2 次用户空间与内核空间的上下文切换，以及 2 次数据拷贝。其中 2 次数据拷贝都是包 DMA 拷贝 。这就是真正的 零拷贝（Zero-copy) 技术，全程都没有通过 CPU 来搬运数据，所有的数据都是通过 DMA 来进行传输的。
2）底层实现
Kafka 数据传输通过 TransportLayer 来完成，其子类 PlaintextTransportLayer 通过 Java NIO 的 FileChannel 的 transferTo 和 transferFrom 方法实现零拷贝。底层就是 sendfile。消费者从 broker 读取数据，就是由此实现。
@Override
public long transferFrom(FileChannel fileChannel, long position, long count) throws IOException {
return fileChannel.transferTo(position, count, socketChannel);
}
tips： transferTo 和 transferFrom 并不保证一定能使用零拷贝。实际上是否能使用零拷贝与操作系统相关，如果操作系统提供 sendfile 这样的零拷贝系统调用，则这两个方法会通过这样的系统调用充分利用零拷贝的优势，否则并不能通过这两个方法本身实现零拷贝。
文章第一部分为大家讲解了高性能常见的优化手段，从” 秘籍” 和” 道法” 两个方面来诠释高性能设计之路该如何走，并引申出计算和 IO 两个优化方向。
文章第二部分是 kafka 内部高性能的具体设计——分别从生产者、服务端、消费者来进行全方位讲解，包括其设计、使用及相关原理。
希望通过这篇文章，能够使大家不仅学习到相关方法论，也能明白其方法论具体的落地方案，一起学习，一起成长。
作者：京东物流 李鹏
来源：京东云开发者社区
