面试官：明天要不来聊聊音讯队列吧？我看你我的项目不少中央都写到Kafka了
候选者：嗯嗯
面试官：那你简略阐明下你应用Kafka的场景吧
候选者：应用音讯队列的目标总的来说能够有三种状况：解耦、异步和削峰
候选者：比方举我我的项目的例子吧，我当初保护一个音讯治理平台零碎，对外提供接口给各个业务方调用
候选者：他们调用接口之后，实际上『不是同步』下发了音讯。
候选者：在接口解决层只是把该条音讯放到了音讯队列上，随后就间接返回后果给接口调用者了。
候选者：这样的益处就是：
候选者：1. 接口的吞吐量会大幅度提高（因为未做真正理论调用，接口RT会非常低）【异步】
候选者：2. 即使有大批量的音讯调用接口都不会让零碎受到影响（流量由音讯队列承载）【削峰】
面试官：嗯…
候选者：又比如说，我这边还有个我的项目是广告订单归因工程，次要做的事件就是失去订单数据，给各个业务广告计算对应的佣金。
候选者：订单的数据是从音讯队列里取出的
候选者：这样设计的益处就是：
候选者：1. 交易团队的同学只有把订单音讯写到音讯队列，该订单数据的Topic由各个业务方自行生产应用【解耦】【异步】
候选者：2. 即使下单QPS猛增，对上游业务无太大的感知（因为上游业务只生产音讯队列的数据，不会间接影响到机器性能）【削峰】
面试官：嗯，那我想问下，你感觉为什么音讯队列能到削峰？
面试官：或者换个问法，为什么Kafka能承载这么大的QPS？
候选者：音讯队列「最外围」的性能就是把生产的数据存储起来，而后给各个业务把数据再读取进去。
候选者：跟咱们解决申请时不一样：在业务解决时可能会调他人的接口，可能会须要去查数据库…等等等一系列的操作才行
候选者：像Kafka在「存储」和「读取」这个过程中又做了很多的优化
候选者：举几个例子，比如说：
候选者：咱们往一个Topic发送音讯或者读取音讯时，理论外部是多个Partition在解决【并行】
候选者：在存储音讯时，Kafka外部是程序写磁盘的，并且利用了操作系统的缓冲区来进步性能【append+cache】
候选者：在读写数据中也缩小CPU拷贝文件的次数【零拷贝】
面试官：嗯，你既然提到缩小CPU拷贝文件的次数，能够给我说下这项技术吗？
候选者：嗯，能够的，其实就是零拷贝技术。
候选者：比方咱们失常调用read函数时，会产生以下的步骤:
候选者：1. DMA把磁盘的拷贝到读内核缓存区
候选者：2. CPU把读内核缓冲区的数据拷贝到用户空间
候选者：失常调用write函数时，会产生以下的步骤：
候选者: 1. CPU把用户空间的数据拷贝到Socket内核缓存区
候选者: 2. DMA把Socket内核缓冲区的数据拷贝到网卡
候选者：能够发现实现「一次读写」须要2次DMA拷贝，2次CPU拷贝。而DMA拷贝是省不了的，所谓的零拷贝技术就是把CPU的拷贝给省掉
候选者：并且为了防止用户过程间接操作内核，保障内核平安，应用程序在调用零碎函数时，会产生上下文切换（上述的过程一共会产生4次）
面试官:…..
候选者：目前零拷贝技术次要有：mmap和sendfile，这两种技术会肯定水平下缩小上下文切换和CPU的拷贝
候选者：比如说：mmap是将读缓冲区的地址和用户空间的地址进行映射，实现读内核缓冲区和利用缓冲区共享
候选者：从而缩小了从读缓冲区到用户缓冲区的一次CPU拷贝
候选者：应用mmap的后一次读写就能够简化为：
候选者：一、DMA把硬盘数据拷贝到读内核缓冲区。
候选者：二、CPU把读内核缓存区拷贝至Socket内核缓冲区。
候选者：三、DMA把Socket内核缓冲区拷贝至网卡
候选者：因为读内核缓冲区与用户空间做了映射，所以会省了一次CPU拷贝
面试官：嗯…
候选者：而sendfile+DMA Scatter/Gather则是把读内核缓存区的文件描述符/长度信息发到Socket内核缓冲区，实现CPU零拷贝
候选者：应用sendfile+DMA Scatter/Gather一次读写就能够简化为：
候选者：一、DMA把硬盘数据拷贝至读内核缓冲区。
候选者：二、CPU把读缓冲区的文件描述符和长度信息发到Socket缓冲区。
候选者：三、DMA依据文件描述符和数据长度从读内核缓冲区把数据拷贝至网卡
候选者：回到Kafka上
候选者：从Producer->Broker，Kafka是把网卡的数据长久化硬盘，用的是mmap（从2次CPU拷贝减至1次）
候选者：从Broker->Consumer，Kafka是从硬盘的数据发送至网卡，用的是sendFile（实现CPU零拷贝）
面试官：我略微打断下，我还有点事忙，我总结下你说的话吧
面试官：你用Kafka的起因是为了异步、削峰、解耦
面试官：Kafka能这么快的起因就是实现了并行、充分利用操作系统cache、程序写和零拷贝
面试官：没错吧？
候选者：嗯
面试官：ok，下次持续面吧， 我这边有点忙
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