Kafka 在大数据领域有极为广泛的运用，配置良好的 Kafka 集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。通常磁盘写入是一种非常缓慢的操作，Kafka 的高并发写入主要是依靠页缓存和零拷贝两种技术实现的。
在上一文中“图解Kafka消息是被怎么存储的？”，我们了解了Kafka内部是如何存储数据的，其中我们提到了Kafka之所以那么快的另外一个原因就是零拷贝（zero-copy）技术。本文我们就来了解Kafka中使用的零拷贝技术为什么那么快。
最近一位3年工作经验的小伙伴去某厂面试，被问到这样一个问题，说：”请你简单说一下Kafka的零拷贝原理“。然后，这位小伙伴突然愣住了，什么是零拷贝，零拷贝跟Kafka有关系吗？
用kafka做存储层，为什么呢？一大堆可以做数据存储的 MySQL、MongoDB、HDFS……
在当今数据驱动的时代，Apache Kafka作为一个高吞吐量的分布式流处理平台，在处理大数据和实时数据流方面扮演着关键角色。Kafka之所以能够在众多技术中脱颖而出，归功于其一系列精心设计的性能优化策略。在本文中，我们将重点探讨Kafka中两个最具影响力的设计决策：顺序I/O的运用和零拷贝原则。
除了消息顺序追加、页缓存等技术，Kafka 还使用零拷贝技术来进一步提升性能。所谓的零拷贝是指将数据直接从磁盘文件复制到网卡设备中，而不需要经由应用程序之手。零拷贝大大提高了应用程序的性能，减少了内核和用户模式之间的上下文切换。对 Linux 操作系统而言，零拷贝技术依赖于底层的 sendfile() 方法实现。对应于 Java 语言，FileChannal.transferTo() 方法的底层实现就是 sendfile() 方法。
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。
Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件，目前广泛使用在企业内部的实时数据管道，并帮助企业构建自己的流计算应用程序。Kafka虽然是基于磁盘做的数据存储，但却具有高性能、高吞吐、低延时的特点，其吞吐量动辄几万、几十上百万，这其中的原由值得我们一探究竟。本文属于Kafka知识扫盲系列，让我们一起掌握Kafka各种精巧的设计。
谈到大数据传输都会想到 Kafka，Kafka 号称大数据的杀手锏，在业界有很多成熟的应用场景并且被主流公司认可。这款为大数据而生的消息中间件，以其百万级TPS的吞吐量名声大噪，迅速成为大数据领域的宠儿，在数据采集、传输、存储的过程中发挥着举足轻重的作用。
零拷贝(英语: Zero-copy) 技术是指计算机执行操作时，CPU不需要先将数据从某处内存复制到另一个特定区域。这种技术通常用于通过网络传输文件时节省CPU周期和内存带宽。
Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有极为广泛的运用。配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。
现在只要涉及到存储，涉及到和文件相关的开源框架，几乎都不约而同的会使用零拷贝技术，因为零拷贝技术可以让速度变快。零拷贝技术并不是说完全不拷贝，而是尽可能的减少拷贝。
以上这些技术设计使 Kafka 既可以作为高吞吐的消息队列,也可以作为低延迟的发布-订阅系统,性能非常优异。
上一篇所说的micr-batch 其实主要是针对producer 来实现的，Kafka整体吞吐量高可不只是依赖于micr-batch这一点，还有broker端及consumer端。
消息队列(message queue)模型是基于队列提供消息传输服务的，多用于进程间的通信以及线程间的通信。该模式定义了消息队列queue，发送者sender，接收者receiver，提供了一种点对点的消息传递方式，即发送者发送每条消息到队列制定位置，接收者从指定位置获取消息，一旦消息被消费，会从队列移除，发送者和消费者都是点对点一一对应，不会被其他消费者处理。
有一天，小H在吃完午饭回到办公室，旁边几位同学在打《王者荣耀》，并且在挑拨匹配到的一对情侣队友分手。
前一段时间研究了大规模日志流高吞吐并行存储，通过深入研究Kafka的底层存储机制。我们发现Kafka的Zero-Copy零拷贝技术采用的是Java底层FileTransferTo方法，后期我们尝试了对TransferTo性能及其并行性能进行测试。以及后面在Kafka上面实现了并行TransferTo方法，并应有到了Apache Kafka系统中。
Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件，目前广泛使用在企业内部的实时数据管道，并帮助企业构建自己的流计算应用程序。
这个过程涉及到 4 次上下文切换以及 4 次数据的复制，并且有两次复制操作是由 CPU 完成。但是这个过程中，数据完全没有进行变化，仅仅是从磁盘复制到网卡缓冲区。
Kafka 是一个基于发布-订阅模式的消息系统，它可以在多个生产者和消费者之间传递大量的数据。Kafka 的一个显著特点是它的高吞吐率，即每秒可以处理百万级别的消息。那么 Kafka 是如何实现这样高得性能呢？本文将从七个方面来分析 Kafka 的速度优势。
今天给大家分享一个大数据里面很火的技术——Kafka，Kafka 是一个分布式的消息系统，其高性能在圈内很出名。本人阅读过多个大数据生态的开源技术的源码，个人感觉 Kafka 的源码质量是比较高的一个，如果有同学感兴趣的话，可以拿来阅读一下。网上也有不少的文章分析 Kafka 的性能为什么那么好，但是我感觉很多文章都没说到点上，所以今天借着这个机会跟大家交流一下 kafka 的性能为什么那么好？
Hello，大家好，今天给大家分享一个大数据里面很火的技术——Kafka，Kafka 是一个分布式的消息系统，其高性能在圈内很出名。本人阅读过多个大数据生态的开源技术的源码，个人感觉 Kafka 的源码质量是比较高的一个，如果有同学感兴趣的话，可以拿来阅读一下。网上也有不少的文章分析 Kafka 的性能为什么那么好，但是我感觉很多文章都没说到点上，所以今天借着这个机会跟大家交流一下 kafka 的性能为什么那么好？
Kafka 是比较常用的消息队列，我们都知道 Kafka 的吞吐量很大，即使是普通的服务器，Kafka也可以轻松支持每秒百万级的写入请求，超过了大部分的消息中间件，这种特性也使得Kafka在日志处理等海量数据场景广泛应用。
无论 kafka 作为 MQ 也好，作为存储层也罢，无非就是两个功能（好简单的样子），一是 Producer 生产的数据存到 broker，二是 Consumer 从 broker 读取数据。那 Kafka 的快也就体现在读写两个方面了，下面我们就聊聊 Kafka 快的原因。
Kafka和ActiveMQ是两种流行的消息中间件系统，都被广泛用于构建可扩展的、高性能的分布式应用。它们各自有着一些独特的优势和实现方式。
Netty 实现高性能的另一个高阶特性——零拷贝。零拷贝是一个耳熟能详的词语，在 Linux、Kafka、RocketMQ 等知名的产品中都有使用，通常用于提升 I/O 性能。而且零拷贝也是面试过程中的高频问题，那么你知道零拷贝体现在哪些地方吗？Netty 的零拷贝技术又是如何实现的呢？接下来我们就针对 Netty 零拷贝特性进行详细地分析。
零拷贝（Zero-copy）技术是一种计算机操作系统中用于提高数据传输效率的优化策略。在传统的数据传输过程中，需要将数据从一个缓冲区拷贝到另一个缓冲区，然后再传输给目标。这涉及到多次的 CPU 和内存之间的数据拷贝操作，会消耗 CPU 的时间和内存带宽。而零拷贝技术通过直接共享数据的内存地址，避免了中间的拷贝过程，从而提高了数据传输的效率。
最近一位小伙伴去某滴面试，在第二面的时候遇到了这个问题：说”请你简单说一下，Kafka为什么这么快？“，然后，这位小伙伴努力在大脑里检索了很久，没有回答上来。
因为硬盘每次读写都会寻址和写入，其中寻址是一个耗时的操作。所以为了提高读写硬盘的速度，Kafka使用顺序I/O，来减少了寻址时间：收到消息后Kafka会把数据插入到文件末尾，每个消费者（Consumer）对每个Topic都有一个offset用来表示读取的进度。
在日常开发过程中使用kafka来实限流削峰作用但是往往kafka会存放多份副本来防止数据丢失，那你知道他的机制是什么样的吗？本篇文章就带给大家讲解下。
零拷贝技术和多路复用技术是现代计算机系统和网络编程中两项重要的优化手段，旨在提高数据处理和传输的效率。如高性能框架 Netty 中，即使用了零拷贝技术又使用了多路复用技术，同时来保证 Netty 框架的高性能运行。
“这篇文章来聊一下Kafka的一些架构设计原理，这也是互联网公司面试时非常高频的技术考点。
零拷贝（Zero-copy）是一种高效的数据传输机制，在追求低延迟的传输场景中十分常用。本文先通过传统方案引出零拷贝机制，然后分析其细节，最后介绍它的部分应用。文中涉及到的操作系统理论知识都可以参考英文维基或者相关书籍，如Abraham Silberschatz著《操作系统概念》、Andrew S. Tanenbaum著《现代操作系统》等。
MQ（消息队列）是一种FIFO（先进先出）的数据结构，主要用于实现异步通信、削峰平谷和解耦等功能。它通过将生产者生成的消息发送到队列中，然后由消费者进行消费。这样，生产者和消费者之间就不存在直接的耦合关系。
Kafka之所以那么快，其中一个很大的原因就是零拷贝（Zero-copy）技术，零拷贝不是kafka的专利，而是操作系统的升级，又比如Netty，也用到了零拷贝。下面我就画图讲解零拷贝，如果对你有帮助请点个赞支持。
零拷贝是实现高速数据传输的一种协议。数据从源节点传送到目的节点的过程中不经过中间缓存。
容器、Kubernetes、DevOps、微服务、云原生，这些技术名词的频繁出现，预兆着新的互联网技术时代的到来，大数据高并发将不再遥远，而是大部分项目都必须具备的能力了，而消息队列是必备的了。成熟的消息队列产品很多，说到海量数据下高吞吐高并发，Kafka不是针对谁，毋庸置疑的首选！
Kafka集群到底需要多大的存储空间？这是一个非常经典的规划问题。Kafka需要将消息保存在底层的磁盘上，这些消息默认会被保存一段时间然后自动被删除。虽然这段时间是可以配置的，但你应该如何结合自身业务场景和存储需求来规划Kafka集群的存储容量呢？
Kafka 是一个高性能的消息队列，在众多消息队列产品中，Kafka 的性能绝对是处于第一梯队的。我曾经在一台配置比较好的服务器上，对 Kafka 做过极限的性能压测，Kafka 单个节点的极限处理能力接近每秒钟 2000 万条消息，吞吐量达到每秒钟 600MB。
以讲解性能作为 Kafka 之旅的开篇之作，让我们一起来深入了解 Kafka “快”的内部秘密。你不仅可以学习到 Kafka 性能优化的各种手段，也可以提炼出各种性能优化的方法论，这些方法论也可以应用到我们自己的项目之中，助力我们写出高性能的项目。
小菜鸡最近在疯狂面试中，就是为了能拿到一份满意的offer，这不上周又去头条受虐了。
前面博客小编向大家分享了 kafka如何保证消息不丢失？，基本是从producer和broker来分析的，producer要支持重试和acks，producer要做好副本和及时刷盘落地。
『码哥』的 Redis 系列文章有一篇讲透了 Redis 的性能优化 ——《Redis 核心篇：唯快不破的秘密》。深入地从 IO、线程、数据结构、编码等方面剖析了 Redis “快”的内部秘密。65 哥深受启发，在学习 Kafka 的过程中，发现 Kafka 也是一个性能十分优秀的中间件，遂要求『码哥』讲一讲 Kafka 性能优化方面的知识，所以『码哥』决定将这篇性能方面的博文作为 Kafka 系列的开篇之作。
前面我们讲到了使用消息队列解决了我们电商系统的各种问题，削峰填谷、异步处理以及系统间解耦合，同时也对其重复消息问题进行了详细方案讲解（你的消息队列如何保证消息不丢失，且只被消费一次，这篇就教会你，秒杀系统每秒上万次下单请求，我们该怎么去设计）。那我们在消息队列的使用过程中还有没有需要注意的地方呢？
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