Kafka的性能快这是大厂Java面试经常问的一个话题，下面我就重点讲解Kafka为什么性能这么快的4大核心原因@mikechen
Kafka 是基于操作系统 的页缓存(page cache)来实现文件写入的，我们也可以称之为 os cache，意思就是操作系统自己管理的缓存。
Kafka 在写入磁盘文件的时候，可以直接写入这个 os cache 里，也就是仅仅写入内存中，接下来由操作系统自己决定什么时候把 os cache 里的数据真的刷入磁盘文件中。
通过这一个步骤，就可以将磁盘文件写性能提升很多了，因为其实这里相当于是在写内存，不是在写磁盘，原理图如下：
另一个主要功能是 kafka 写数据的时候，是以磁盘顺序写的方式来写的，也就是说仅仅将数据追加到文件的末尾，不是在文件的随机位置来修改数据。
为什么要采用磁盘顺序写？
完成一次磁盘 IO，需要经过寻道、旋转和数据传输三个步骤：
首先必须找到柱面，即磁头需要移动对准相应磁道，这个过程叫做寻道，所耗费时间叫做寻道时间，然后目标扇区旋转到磁头下,这个过程耗费的时间叫做旋转时间。
怎么样才能提高磁盘的读写效率呢?
即采用磁盘顺序写，这样就不需要寻道时间，只需很少的旋转时间，将数据追加到文件的末尾，不是在文件的随机位置来修改数据。
基于上面两点，kafka 就实现了写入数据的超高性能。
先来看看非零拷贝的情况，如下图所示：
可以看到数据的拷贝从内存拷贝到 Kafka 服务进程那块，又拷贝到 Socket 缓存那块，整个过程耗费的时间比较高。
Kafka 利用了 Linux 的 sendFile 技术（NIO），省去了进程切换和一次数据拷贝，让性能变得更好，如下图所示：
通过 零拷贝技术，就不需要把 os cache 里的数据拷贝到应用缓存，再从应用缓存拷贝到 Socket 缓存了，两次拷贝都省略了，所以叫做零拷贝。
Kafka 的 message 是按 topic分 类存储的，topic 中的数据又是按照一个一个的 partition 即分区存储到不同 broker 节点。每个 partition 对应了操作系统上的一个文件夹，partition 实际上又是按照segment分段存储的。
通过这种分区分段的设计，Kafka 的 message 消息实际上是分布式存储在一个一个小的 segment 中的，每次文件操作也是直接操作的 segment。为了进一步的查询优化，Kafka 又默认为分段后的数据文件建立了索引文件，就是文件系统上的.index文件。这种分区分段+索引的设计，不仅提升了数据读取的效率，同时也提高了数据操作的并行度。
以上
陈睿|mikechen,10年+大厂架构经验,《BAT架构技术500期》系列文章作者，分享十余年BAT架构经验以及面试心得!
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