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Apache Kafka是一种分布式的、基于发布/订阅的消息系统，由Scala语言编写而成。它具有快速、可扩展、可持久化的特点。Kafka最初由LinkedIn开发，并于2011年年初开源，2012年10月从Apache孵化器毕业，成为Apache基金会的顶级项目。
Kafka作为一款优秀的消息中间件，具有近乎实时的消息处理能力。它虽然基于磁盘进行消息的存储，但是基于顺序读写的方式访问磁盘，实现了数据最优的读写；此外它还对消息进行批量压缩，降低了高并发情况下的数据量，提高了网络传输的效率；Kafka同样支持消息分区，实现分区内部的消息顺序传输（跨分区不能保证），进一步提高了并发的能力。
由于以上特性，Kafka被广泛用于各种高并发、实时的应用场景中，例如日志收集、大数据实时计算等。
Kafka作为非常流行的消息中间件，与市面上主流的消息中间件产品具有很多类似的概念，了解这些概念能够帮助我们更好地理解Kafka的设计思想，也能够帮助我们理解其他类似的消息中间件产品。
总的来看，任何消息中间件从逻辑上主要分为3个角色，分别是生产者（Producer）、数据传输以及消费者（Consumer）。特定的生产者产生的消息经过特定的通道（Topic）传输到指定的消费者中，并且在这个过程中尽可能地保证消息传输的时序性。
Kafka需要部署在具体的服务器上（物理主机或者云服务器），当启动该服务器上部署的Kafka服务之后，从逻辑上来看这台服务器就构成了一个Broker，即接收生产者推送过来的消息，并按照某种规则推送到某个消费者中。如果这个Kafka是集群，那么就存在多个Broker，这个时候Broker也要处理集群内其他Broker的请求。
生产者在消息队列中的主要作用就是生产消息，并按照特定的规则推送到具体的Topic中；消费者主要负责订阅该Topic中的消息，然后进行消费；在Kafka中多个消费者可以构成一个消费者组（Consumer Group），一个消费者只能属于一个消费者组，同时一个消费者群只能订阅一个Topic，但是一个Topic可以被多个消费者组订阅。
Topic可以理解为消息的集合，一个或者多个生产者可以往同一个Topic推送消息，同理，一个Topic也可以被多个消费者同时消费。然而Topic作为Kafka中核心的概念之一，它主要是由多个分区（Partition）构成的，每个分区之间的消息是不重复的，并且Kafka只能保证同一个分区内部消息的时序性，即不同分区之间的消息并不存在统一的时序性，换句话说，局部有序而非全局有序。
分区具有跨Broker的特性，即同一个Topic下的不同分区可以属于不同的Broker。分区是Kafka实现并行处理能力的基础，即可以通过增加Broker提高整个Kafka集群的并发能力。同时每个分区都存在多个副本，来保证Kafka的高可用。
基于上述内容，一个典型的Kafka架构如图4-9所示，可以看到每个分区中都存在多个副本。由于存在多个副本就会涉及副本之间的数据同步的问题，因此Kafka引入日志（Log）的概念。一个分区对应一个Log，一个Log由多个段（Segment）构成，段对应的是磁盘上的数据文件以及索引文件。Kafka按照顺序读写的方式对Segment进行读写，并限制其大小。
图4-9 典型的Kafka架构
同时，在集群环境中，需要引入一个新的组件ZooKeeper来存储Kafka元数据信息，例如消费者消费状态、消费者组的管理等。但是考虑到ZooKeeper存在一定的单点故障，在最新的Kafka版本中已逐步弱化该作用。
Kafka作为高并发消息中间件的代表，探究背后的原理可以帮助我们更加清楚地了解Kafka的特性，它在设计层面、消息存储以及传输过程中的优化是其达到高性能的根本原因。
传统的IO都是阻塞的I/O模型，即在读写的过程中，线程是无法完成其他事情的，进而导致一些资源的浪费。而在Java NIO（Non-blocking I/O）中，一个线程从某通道发送请求读取或者写入数据时，如果暂时无数据可读或者无通道可以写入，那么它不会继续等待，而会进行其他任务，直到数据可以继续读取或者写入为止。
这里涉及一个问题，线程如何知道之前的数据可以继续读取。为了避免频繁的轮询状态，NIO采用React模式，即以事件驱动的方式去通知线程，并且通知的方式是非阻塞行为。具体的NIO模型如图4-10所示。
图4-10 NIO模型
Kafka不仅采用了NIO模型，还进行了部分优化，它将读、写请求对应的线程操作都变成多线程操作，因为在单线程操作的情况下，线程阻塞将会导致读或写的请求都无法满足高并发的要求。同时，为了将内部的业务逻辑与网络读写的逻辑进行拆分设计，Kafka内部构建了一个消息队列（Message Queue）用以将业务与网络解耦，从而实现最大的并发。
此外，为了避免单点的Selector造成时间分发过程中的单点障碍导致性能瓶颈，Kafka也将Selector进行了扩展，从而使整个Kafka具有接受高并发的数据分发能力，如图4-11所示。
图4-11 Kafka内部NIO模型
网络层面的设计使Kafka有了高并发的基础，但是作为一个消息中间件必然涉及消息的读写，所以Kafka内部也针对这部分进行了一定的优化。
传统的磁盘写入主要分为两大类：随机写和顺序写。两者的主要区别在于寻址所需花费的时间不同。根据Kafka官网的说法，寻道时间大概在10ms左右，这个时间在高并发下情况带来的性能损耗还是较大的。同时前文也已经提到，Kafka每个通道下面存在多个分区，并且每个分区下面对应的日志段都是以顺序写的方式写入日志。为了提高文件读取的效率，Kafka为每个日志段文件都创建了一个索引文件，当Kafka有消息数据产生进入分区中，日志段将会写入消息以及更新索引文件。
如果按照传统逻辑，Kafka从磁盘中将数据读出然后通过网络传输到消费端的整体流程如图4-12所示。
图4-12 传统数据文件读取与网络传输方式
一个简单的数据发送操作，共发生了4次用户空间与内核空间的上下文切换以及4次数据拷贝，这些不必要的损耗将会影响高并发系统的数据传输的效率，所以要想提高文件传输的性能，就需要减少用户空间与内核空间的上下文切换和内存拷贝的次数。
这里就得提到零拷贝技术（3.1.1节已有相关介绍，这里不再展开），该技术可以极大地减少无谓的数据复制操作，同时减少上下文切换导致的时间损耗。Kafka内部通过该技术，将磁盘的数据复制到页缓存后，在内核空间中完成数据的传输。假设当前有100个消费者需要读取同一条消息，采用传统的数据读取方式时需要复制400次（4×100），而采用零拷贝技术时只需要复制101（1+100）次，复制次数缩减到原先的四分之一，同时减少了不必要的上下文切换操作。零拷贝技术的逻辑示意图如图4-13所示。
图4-13 零拷贝技术的逻辑示意图
Kafka将消息发出，等待消费端处理完之后才会返回结果，同时对于部分存在超时参数的请求，如果超过指定时间消息还未处理完成，则Kafka需要发送消息给客户端通知它消息消费超时。针对上述场景，Kafka内部需要维护一些延迟的消息队列去定时处理这部分消息，维护消息的状态。
在Java内部存在两种比较常见的延迟队列，分别是Timer以及DelayedQueue，这两种队列的消息存储操作的时间复杂度是 O （ n log（ n ）），这种时间复杂度在高并发的情况下是不能满足性能的要求的，所以Kafka内部实现了时间轮（TimingWheel）算法，将定时任务的数据存储的复杂度降低到 O （1）。
Kafka内部实现的时间轮算法叫作基于Hash的层级时间轮算法（Hashed and Hierarchical），它主要由两部分构成，使用数组实现的环形队列以及环形双向链表。其中环形队列用于存储定时任务，而环形双向链表用于存储具体的可以被执行的定时任务。通过这两种巧妙的设计，Kafka将时间复杂度降低到 O （1），满足了高并发情况下的定时任务的存储要求。
从上面的章节可以了解到Kafka的高并发能力是从网络、存储以及消息传输等各个环节都进行优化才达到的。但是上面的这些信息并不是Kafka作为一款优秀的消息中间件的全部，例如消息的副本机制、日志管理、延迟处理等都是它较为核心的部分，由于篇幅限制，本章主要从高性能的角度去阐述Kafka所做的优化。
接下来我们针对市面上常用的消息中间件进行对比，如表4-5所示。
表4-5 不同消息中间件对比
