一文理解Kafka如何做到高吞吐
如果对Kafka不了解的话，可以先看这篇博客《一文快速了解Kafka》。
其余有关Kakfa的文章如下：
Kafka高吞吐量的原因
kafka高效文件存储设计特点
Kafka把topic中一个Parition大文件分成多个小文件segment，通过多个小文件segment，就容易定期清除或删除已经消费完的文件，减少磁盘占用。
为了进一步的查询优化，Kafka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。
索引文件通过稀疏存储，降低index文件元数据占用的空间大小。
每个Partition分为多个Segment，每个Segment有.log和.index两个文件。每个log文件记录具体的数据，每条消息都有一个递增的offset；Index文件是对log文件的索引。Consumer查找offset时使用的是二分法根据文件名去定位到Segment，然后解析msg，匹配到对应的offset的msg。
顺序写入
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。
因为顺序写入的特性，所以Kafka是无法删除数据的，它会将所有数据都保留下来。
Page Cache
为了优化读写性能，Kafka使用操作系统缓存——Page Cache，而不是JVM空间内存。
这样做的优势：
避免Broker内存消耗。如果使用Java堆，Java对象的内存消耗会比较大；操作系统层面的缓存利用率会更高，因为存储的都是紧凑的字节结构而不是独立的对象。
避免GC问题。随着JVM中数据不断增多，垃圾回收将会变得复杂与缓慢，使用Page Cache就不会存在GC问题。
应用重启，系统缓存不会消失。
通过操作系统的Page Cache，Kafka的读写操作基本上是基于内存的，读写速度得到了极大的提升。
Page Cache配合mmap技术(直接内存映射)，实现了用户态和内核态对指定内存区域的共享。
零拷贝
kafka基于sendfile实现零拷贝，数据不需要在应用程序做业务处理，仅仅是从一个DMA设备传输到另一个DMA设备。此时数据只需要复制到内核态，用户态不需要复制数据，然后发送网卡。
sendfile是Linux 2.1开始引入的，在Linux 2.4又做了一些优化：上图中磁盘页缓存中的数据，不需要复制到Socket缓冲区，而将数据的位置和长度信息存储到Socket缓冲区。实际数据是由DMA设备直接发送给对应的协议引擎，从而又减少了一次数据复制。
零拷贝并不是Kafka特有的机制，而是一种操作系统的底层支持，在NIO和Netty中都有应用，可以查看博客《NIO效率高的原理之零拷贝与直接内存映射》与《彻底搞懂Netty高性能之零拷贝》
批量压缩
Kafka支持多种压缩协议(包括Gzip和Snappy压缩协议)，将消息进行批量压缩。
效果与Nginx压缩类似，都是牺牲部分CPU性能换取IO吞吐量的提升。
批量发送
生产者发送多个消息到同一个分区的时候，为了减少网络带来的系能开销，kafka会对消息进行批量发送：
batch.size：通过这个参数来设置批量提交的数据大小，默认是16k。当积压的同一分区的消息达到这个值的时候就会统一发送。linger.ms：这个设置是配合batch.size一起来设置，可避免消息长时间凑不满单位的Batch，导致消息一直积压在内存里发送不出去的情况。默认大小是0ms（就是有消息就立即发送）。
上面两个参数条件，只要满足一个就会发送消息。
补充
消息写的过程
生产者发送批量压缩的数据到broker。
broker通过直接内存映射，直接将数据写入Page Cache中。
过一段时间之后，由os的线程异步将Page Cache数据刷入磁盘中。
消息读的过程
读取数据的时候，broker会先判断Page Cache中是否存在数据：存在就可以直接从Page Cache中消费，所以消费实时数据就会速度快很多。
消费历史数据就需要将历史数据从磁盘重新加载到Page Cache。Page Cache在加载历史数据的时候，会将加载的数据块临近的其他数据块一起加载到Page Cache里去，这是一个预读过程，对于需要连续读取历史数据的，也是不小的性能优化。