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1、客户端与服务端的交互
2、频繁网络通信带来的性能低下问题
3、batch机制：多条消息打包成一个batch
4、request机制：多个batch打包成一个request
“ 这篇文章，给大家聊一个消息中间件相关的技术话题，对于一个优秀的消息中间件而言，客户端与服务端通信的时候，对于这个网络通信的机制应该如何设计，才能保证性能最优呢？甚至通过优秀的设计，让性能提升10倍以上。
我们本文就以Kafka为例来给大家分析一下，Kafka在客户端与服务端通信的时候，底层的一些网络通信相关的机制如何设计以及如何进行优化的。
1、客户端与服务端的交互
假如我们用kafka作为消息中间件，势必会有客户端作为生产者向他发送消息，这个大家应该都可以理解。
对于Kafka来说，他本身是支持分布式的消息存储的，什么意思呢？
比如说现在你有一个“Topic”，一个“Topic”你就可以理解为一个消息数据的逻辑上的集合。
比如现在你要把所有的订单数据都发送到一个“Topic”里去，那么这个“Topic”就叫做“OrderTopic”，里面都放的是订单数据。
接着这个“Topic”的数据可能量很大很大，不可能放在一台机器上吧？
所以呢，我们就可以分散存储在多台Kafka的机器上，每台机器存储一部分的数据即可。
这就是Kafka的分布式消息存储的机制，每个Kafka服务端叫做一个Broker，负责管理一台机器上的数据。
一起来看看下面的图：
一个“Topic”可以拆分为多个“Partition”，每个“Partition”存储一部分数据，每个Partition都可以放在不同的Kafka Broker机器上，这样就实现了数据分散存储在多台机器上的效果了。
然后客户端在发送消息到Kafka Broker的时候，比如说你限定了“OrderTopic”的订单数据拆分为3个“Partition”，那么3个“Partition”分别放在一个Kafka Broker上，那么也就是要把所有的订单数据分发到三个Kafka Broker上去。
此时就会默认情况下走一个负载均衡的策略，举个例子，假设订单数据一共有3万条，就会给每个Partition分发1万条订单消息，这样订单数据均匀分散在了3台Broker机器上。
整个过程，如下图所示：
2、频繁网络通信带来的性能低下问题
好了，现在问题来了，客户端在发送消息给Kafka Broker的时候，比如说现在要发送一个订单到Kafka上去，此时他是怎么发送过去呢？
是直接一条订单消息就对应一个网络请求，发送到一台Broker上去吗？
如果是这样做的话，那势必会导致频繁的跟一台broker进行网络通信，频繁的网络通信，每次都涉及到复杂的网络连接、传输的流程，那么进而会导致客户端性能的低下。
给大家举个例子，比如说每次通过一个网络通信发送一条订单到broker，需要耗时10ms。
那么如果一个订单就一次网络通信发送到broker，每秒最多就是发送100个订单了，大家想想，是不是这个道理？
但是假如说你每秒有10000个订单要发送，此时就会造成你的发送性能远远跟不上你的需求，也就是性能的低下，看起来你的系统发送订单到kafka的速度就是特别的慢。
3、batch机制：多条消息打包成一个batch
所以首先针对这个问题，kafka做的第一个优化，就是实现了batch机制。
这个意思就是说，他会在客户端放一个内存缓冲区，每次你写一条订单先放到内存缓冲区里去，然后在内存缓冲区里，会把多个订单给打包起来成为一个batch。
比如说默认kafka规定的batch的大小是16kb，那么意思就是，你默认就是多条订单凑满16kb的大小，就会成为一个batch，然后他就会把这个batch通过网络通信发送到broker上去。
假如说一个batch发送到broker，同样也是耗费10ms而已，但是一个batch里可以放入100条订单，那么1秒是不是可以发送100个batch？
此时，1秒是不是就可以发送10000条订单出去了？
而且在打包消息形成batch的时候，是有讲究的，你必须是发送到同一个Topic的同一个Partition的消息，才会进入一个batch。
这个batch里就代表要发送到同一个Partition的多条消息，这样后续才能通过一个网络请求，就把这个batch发送到broker，对应写入一个Parititon中。
4、request机制：多个batch打包成一个request
事情到这里就结束了吗？还没有！
比如现在我们要是手头有两个Topic，每个Topic都有3个Partition，那么每个Broker是不是就会存放2个Partition？其中1个Partition是Topic01的，1个Partition是Topic02的。
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