Kafka 精妙的高性能设计（上篇）

Kafka 的高性能设计可以说是全方位的，从 Prodcuer 、到 Broker、再到 Consumer，Kafka 在掏空心思地优化每一个细节，最终才做到了这样的极致性能。

这篇文章我想先带大家建立一个高性能设计的思维模式，然后再一探究竟 Kafka 的高性能设计方案，最终让大家更体系地掌握所有知识点，并理解它的设计哲学。

1. 如何理解高性能设计？

我们暂且把 Kafka 抛在一边，先尝试理解下高性能设计的本质。

有过高并发开发经验的同学，对于线程池、多级缓存、IO 多路复用、零拷贝等技术概念早就了然于胸，但是返璞归真，这些技术手段的本质到底是什么？

这其实是一个系统性的问题，至少需要深入到操作系统层面，从 CPU 和存储入手，去了解底层的实现机制，然后再自底往上，一层一层去解密和贯穿起来。

但是站在更高的视角来看，我认为：高性能设计其实万变不离其宗，一定是从「计算和 IO」这两个维度出发，去考虑可能的优化点。

那「计算」维度的性能优化手段有哪些呢？无外乎这两种方式：

1、让更多的核来参与计算：比如用多线程代替单线程、用集群代替单机等。 2、减少计算量：比如用索引来取代全局扫描、用同步代替异步、通过限流来减少请求处理量、采用更高效的数据结构和算法等。

再看下「IO」维度的性能优化手段又有哪些? 可以通过 Linux 系统的 IO 栈图来辅助思考。

图 1：Linux 系统的 IO 栈图