Kafka消息的存储
Kafka的设计基于一种非常简单的指导思想：不是要在内存中保存尽可能多的数据，在需要时将这些数据刷新（flush）到文件系统，而是要做完全相反的事情。所有数据都要立即写入文件系统中持久化的日志中，但不进行刷新数据的任何调用。实际中这样做意味着，数据被传输到OS内核的页面缓存中了，OS随后会将这些数据刷新到磁盘。
大家普遍为“磁盘很慢”，因而人们都对持久化（persistent structure）结构能够提供说得过去的性能抱有怀疑态度。实际上，同人们的期望值相比，磁盘可以说是既很慢又很快，这取决决于磁盘的使用方式。设计的很好的磁盘结构可以和网络一样快。在一个由6个7200rpm的SATA硬盘组成的RAID-5磁盘阵列上，线性写入（linear write）的速度大约是600MB/秒，但随机写入却只有100k/秒，其中的差距接近6000倍。
Kafka并没有在内存中创建缓冲区，然后再向磁盘write的方法，而是直接使用了PageCache。
OS在文件系统的读写上已经做了太多的优化，PageCache就是其中最重要的一种方法.
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直接使用PageCache有如下几个好处：
- 减少内存开销： Java对象的内存开销（overhead）非常大，往往是对象中存储的数据所占内存的两倍以上。
- 避免GC问题：Java中的内存垃圾回收会随着堆内数据不断增长而变得越来越不明确，回收所花费的代价也会越来越大。
- 简单可靠：OS会调用所有的空闲内存作为PageCache，并在其上做了大量的优化：预读，后写，flush管理等，这些都不用应用层操心，而是由OS自动完成。
由于这些因素，使用文件系统并依赖于PageCache页面缓存要优于自己在内存中维护一个缓存或者什么其他别的结构。
读写空中接力
当写操作发生时，它只是将数据写入Page Cache中，并将该页置上dirty标志。
当读操作发生时，它会首先在Page Cache中查找内容，如果有就直接返回了，没有的话就会从磁盘读取文件再写回Page Cache。
可见，只要生产者与消费者的速度相差不大，消费者会直接读取之前生产者写入Page Cache的数据，大家在内存里完成接力，根本没有磁盘访问。而比起在内存中维护一份消息数据的传统做法，这既不会重复浪费一倍的内存，Page Cache又不需要GC(可以放心使用大把内存了)，而且即使Kafka重启了，Page Cache还依然在。
相关内核参数
不能及时flush的话，OS crash(不是应用crash) 可能引起数据丢失；
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内核线程pdflush负责将有dirty标记的页面，发送给IO调度层。内核会为每个磁盘起一条pdflush线程，每5秒（/proc/sys/vm/dirty_writeback_centisecs）唤醒一次，根据下面三个参数来决定行为：
/proc/sys/vm/dirty_expire_centiseconds：如果page dirty的时间超过了30秒(单位是10ms)，就会被刷到磁盘，所以crash时最多丢30秒左右的数据。/proc/sys/vm/dirty_background_ratio：如果dirty page的总大小已经超过了10%的可用内存(cat /proc/meminfo里 MemFree+ Cached - Mapped)，则会在后台启动pdflush 线程写盘，但不影响当前的write(2)操作。增减这个值是最主要的flush策略里调优手段。/proc/sys/vm/dirty_ratio：如果wrte(2)的速度太快，比pdflush还快，dirty page 迅速涨到 10%的总内存(cat /proc/meminfo里的MemTotal)，则此时所有应用的写操作都会被block，各自在自己的时间片里去执行flush，因为操作系统认为现在已经来不及写盘了，如果crash会丢太多数据，要让大家都冷静点。这个代价有点大，要尽量避免。在Redis2.8以前，Rewrite AOF就经常导致这个大面积阻塞，现在已经改为Redis每32Mb先主动flush()一下了。
原理分析结论
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Kafka使用文件系统来交换消息，性能是否比使用内存来交换消息的系统要低很多？
- 在Apache Kafka里，消息的读写都发生在内存中（Pagecache），真正写盘的就是那条pdflush内核线程，根本不在Kafka的主流程中，读操作大多数会命中Pagecache，同时由于预读机制存在，所以性能非常好，从原理上有保证的。
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每个分区一个文件，那么多个分区会有多个文件同时读写，是否会极大的降低性能？
- 首先，由于Kafka读写流程是发生在PageCache中，后台的flush不在主流程中触发，所以正常情况下理论上是没有影响的，除非PageCache占用内存过大，或是释放导致读写消耗Kafka进程的CPU时间。
- 再次，文件都是顺序读写，OS层面有预读和后写机制，即使一台服务器上有多个Partition文件，经过合并和排序后都能获得很好的性能，不会出现文件多了变成随机读写的情况，但是当达到相当多的数量之后，也会存在一定的影响。
- 当PageCache过大，大量触发磁盘I/O的时候，超过了/proc/sys/vm/dirty_ratio，Flush会占用各个应用自己的CPU时间，会对主流程产生影响，让主流程变慢。
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使用SSD盘并不能显著地改善 Kafka 的性能，主要有两个原因：
- Kafka写磁盘是异步的，不是同步的。就是说，除了启动、停止之外，Kafka的任何操作都不会去等待磁盘同步（sync）完成；而磁盘同步(syncs)总是在后台完成的。这就是为什么Kafka消息至少复制到三个副本是至关重要的，因为一旦单个副本崩溃，这个副本就会丢失数据无法同步写到磁盘。
- 每一个Kafka Partition被存储为一个串行的WAL（Write Ahead Log）日志文件。因此，除了极少数的数据查询，Kafka中的磁盘读写都是串行的。现代的操作系统已经对串行读写做了大量的优化工作。
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如何对Kafka Broker上持久化的数据进行加密
- 目前，Kafka不提供任何机制对Broker上持久化的数据进行加密。用户可以自己对写入到Kafka的数据进行加密，即是，生产者(Producers)在写Kafka之前加密数据，消费者(Consumers)能解密收到的消息。这就要求生产者(Producers)把加密协议(protocols)和密钥(keys)分享给消费者(Consumers)。
- 另外一种选择，就是使用软件提供的文件系统级别的加密，例如Cloudera Navigator Encrypt。Cloudera Navigator Encrypt是Cloudera企业版(Cloudera Enterprise)的一部分，在应用程序和文件系统之间提供了一个透明的加密层。
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Kafka是否支持跨数据中心的可用性
- Kafka跨数据中心可用性的推荐解决方案是使用MirrorMaker。在你的每一个数据中心都搭建一个Kafka集群，在Kafka集群之间使用MirrorMaker来完成近实时的数据复制。
- 使用MirrorMaker的架构模式是为每一个”逻辑”的topic在每一个数据中心创建一个topic：例如，在逻辑上你有一个”clicks”的topic，那么你实际上有”DC1.clicks”和“DC2.clicks”两个topic(DC1和DC2指得是你的数据中心)。DC1向DC1.clicks中写数据，DC2向DC2.clicks中写数据。MirrorMaker将复制所有的DC1 topics到DC2，并且复制所有的DC2 topics到DC1。现在每个DC上的应用程序都能够访问写入到两个DC的事件。这个应用程序能够合并信息和处理相应的冲突。
- 另一种更复杂的模式是在每一个DC都搭建本地和聚合Kafka集群。这个模式已经被Linkedin使用，Linkedin Kafka运维团队已经在 这篇Blog 中有详细的描述(参见“Tiers and Aggregation”)。
