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本文是我研究 Kafka 的一点心得，欢迎指出纰漏更多访问我的博客
明确 Kafka 的性能阵地
首先，明确研究问题的方向。Kafka 是一个分布式的流式数据平台
它的重要功能有：
消息系统，提供事件流的发布与订阅
持久化存储，避免消费者节点故障的容错功能
流处理，如流的聚合、连接，具象来说是处理乱序 / 延迟的数据、窗口、状态等操作
在大数据需求背景下，Kafka 必然要对以上功能进行性能优化，性能的优化要点 / 瓶颈在于：
数据流的传输效率
生产者批量发送消息，消费者拉取消息的过程，消息的实时性、可靠性、吞吐量
平台级别的持久化存储方案，高容错，多节点备份
数据流的传输效率
利用操作系统的 IO 优化技术，脱离 JVM 的内存局限。
为什么从操作系统说起呢？人们每天都在使用操作系统，反而普遍忽略的操作系统的作用，让我们回想起来，操作系统的一大作用是消除硬件差异，为用户程序提供统一标准的 API，由此，大部分人使用 IO 停留在调用系统的 read/write，后端工程师则会更多了解 NIO 的 epoll/kqueue。仅此而已了吗？让我们看看下面优化策略：
磁盘 IO 的优化策略 mmap
实际上，现代的操作系统已经对磁盘 IO 做了复杂的优化，Linux 下有一个常见的缩写名词 vfs，即虚拟文件系统(virtual file system)，它对内存与外存（磁盘）进行映射，使读写速度得到提升，比如以下且不限于：
预读(read-ahead)，提前将较大的磁盘块载入内存，用户程序读取该磁盘上数据的效率，就等同将内核的内存拷贝到用户程序分配的内存上的速度
后写(write-behind)，一定次数的小的逻辑写操作会映射到磁盘缓存(page cache)，合并为一个大的物理写操作。写入的时机一般是操作系统周期性 sync 而定，用户亦可主动调用 sync，(PS: 在 Linux 用户都该知道拔 U 盘前执行一次 sync)
以上的内存 / 磁盘映射的优化，这依赖于操作系统的预测策略，一般而言，往往是对磁盘的顺序访问，效率明显更高。
操作系统除了自动完成以上的过程，还提供 API mmap 给用户主动映射文件到 page cache，系统会将这一片 page cache 共享给用户程序的内存，用户程序不必提前 alloc memory，直接读取页面缓存即可访问数据。于是，在频繁访问一个大文件时，比起单纯的 write，mmap 是一个更好的选择，它减少了普通 write 过程中的用户态与内核态的上下文切换次数(反复复制缓存)。
socket IO 的优化策略 Zero-Copy
上面我们认识了磁盘缓存的优化策略，那么对于另一个被频繁使用的 IO 对象—— socket，如何优化呢
先认识 Linux 2.1 起引入的 sendfile 系统调用，通过 sendfile，我们可以把 page cache 的数据直接拷贝到 socket cache 中，仅仅将两者的文件描述符、数据的 offset 与 size 传参给 sendfile，DMA 引擎（Direct Memory Access，直接内存存取）会将内核缓冲区的数据拷贝到协议引擎中去，不需要经过用户态上下文，不需要用户程序准备缓存，于是用户缓存为零，这就是 Zero-Copy 技术。
#include<sys/sendfile.h>
ssize_t sendfile(int out_fd, int in_fd, off_t *offset, size_t count);
Zero-Copy 技术对 Java 程序来说无异于神兵，让缓存的大小与速度脱离了 JVM 的局限。
结合 Kafka 的使用场景——多个订阅者拉取消息，消息被多个不同的消费者拉取，使用 Zero-Copy 技术，先调用 mmap 读取磁盘数据到一份 page cache，再多次调用 sendfile 将一份 page cache 复制到不同的 socket cache，整个复制过程在系统内核态中完成，极致的利用了操作系统的性能，瓶颈近乎限于硬件条件（磁盘读写、网络速度）。
消息的实时性、可靠性、吞吐量
制衡之道
从人类实践活动，我们有一个经验是：在一项事情中需要实现多个目标时，往往得到在多个指标相互制衡的结果。
以时间换空间——实时性与吞吐量
Kafka 为了解决网络请求过多的问题，生产者会合并多条消息再提交，降低网络 IO 的频繁，以牺牲一点延迟换取更高的吞吐量。
在实践中，我们可以为生产者客户端配置这个过程的参数，例如：设置消息大小上限为 64 字节，延迟时间为 100 毫秒，它的效果是：100 毫秒内消息大小达到 64 字节就要立即发送，如果在 100 毫秒没有达到 64 字节，但是 100 毫秒时间到了，也要发送缓存中的消息。
分而治之
大数据场景下，分布式的架构设计是必然
之前分析了单机环境的策略（操作系统、通信 IO），然后，在水平拓展上，Kafka 有什么性能优化策略呢？
做一个分布式的消息系统，需要考虑什么呢？
如何利用分布式、多节点的优势，增强消息系统的吞吐量、容灾能力、灵活扩容的能力 …
让我们将思路抽象化，消息是流动的水，单机下是一条水管，多节点下是一片自来水网络，为了使消息的流动更加稳健，我们得保证在消息流动的每一个环节都有所保障
先罗列消息流动的每一个环节
消息的状态，在大多数消息队列应用中，通常有三个等级：
生产者发布消息后不管是否被消费者收到
生产者发布消息后必须有一个以上的消费者收到
生产者发布消息后确保有且只有一个消费者收到
消息的缓存
流量削峰，在单位时间内，消费者处理流量低于生产者发布流量时，消息系统需要冗余消息
消费者处理消息的事务出错，或者消费者收到消息后还未处理时出故障，那么，消息需要再次处理
消息的顺序
具体业务场景对消息的顺序有要求，需要严格按照先后顺序处理消息，要保证，消费者收到时序性的消息
Kafka 如何应对这些环节呢？
Kafka 规则一，消息存储在两个维度上，虚拟上的分区(partition) 与 物理上的节点(broker)，两者是多对一关系 Kafka 规则二，一个 Topic 的一个分区同一时间最多只有一个消费者线程拉取消息
Kafka 规则三，维护一个分区上消息缓存的消费者拉取进度
在水平拓展上，Kafka 将一个 Topic 下从生产者收集到的消息存放到多个分区 (partition) 上，分区数大于等于 Kafka 节点数(brokers)，每一个分区最多分配一个消费者
对于消息的缓存容量、流量分化的问题，Kafka 在 zookeeper 的协同下，可以灵活拓展节点(brokers)
对于消息的状态问题，Kafka 维护一个分区上的 offset 值，保存消息的消费进度，而这个进度需要由消费者提交
若消费者拉取某一个分区的消息，一直不提交最新的 offset 值，那么分区上的 offset 一直落后于消息实际拉取的进度，当分区与消费者的关联重新分配时，分区从上一次开始的地方重新把消息再发送一遍
若消费者拉取一条消息后，正常处理后，提交 offset 到分区，一直如此，到某一条消息的处理过程中，消费者意外发生故障，Kafka 可以识别到消费者的通信连接中断，会触发分区与消费者关联的 rebalance
对于消息的时序问题，每一个分区最多分配一个消费者，通过维护消费进度，就可以保证同一个分区下的消息的时序性，由此：
在生产者发布对某一个对象具有时序性的消息时，可以为该消息标记上该对象的 id，Kafka 会通过该对象 id 的哈希值，分配消息到某一个符合哈希值的分区，由此，某一个对象的时序性消息即存放在一个分区内，由一个消费者拉取该分区的消息，可以确保消息按时序被消费者收到
上面场景要求在分区没有重新分配 (rebalance) 下才生效，若是 broker 节点拓展或故障，会触发分区的重新分配，另一方面，消费者节点拓展或故障，都会触发分区与消费者关联的重新分配
直观来看，分区 (partition)、消费者(consumer) 会发生一下几种情况的 rebalance
一开始有四个分区，一个消费者，四个分区的消息都需要被拉取，只好关联同一个消费者
消费者有两个了，可以均衡分配
消费者四个了，更好了
消费者五个，为了保存消息的时序性，维护一个 offset 值，一个分区最多只能关联一个消费者，所以这里多出一个消费者空闲了
由于业务要求，消费者有两个分组了，消息的时序性是只对一个分区、一个消费者分组生效的，这里一个分区可以关联多个相互不同分组的消费者，维护多个 offset
未雨绸缪
除了水平拓展的分区，还要对总分区进行多个备份(Replicas)，对一个分区设置一个 leader 多个 follower，由一个 leader 处理该分区的事务，follower 需要处于 ISR 状态(In Sync Replicas)，一旦 leader 故障，通过在备份最新的 follower 中产生新的 leader
总结
IO 密集、大文件的操作，可以在操作系统层次上优化，善用 mmap, sendfile
重复操作密集时，可以“批量”处理，以时间换空间，获得更大的吞吐量
分布式有一个广泛使用的设计，从两个维度进行水平拓展，虚拟分区与物理节点
Reference
浅析 Linux 中的零拷贝技术
Kafka Consumers: Reading Data from Kafka