Kafka 具有很高的消息吞吐量和低延时的搜索能力,主要原因是:

1. Partition 分区
   Kafka 的 Topic 通过 Partition 进行物理分区,每个 Partition 都是一个有序的消息队列。这意味着消息被分散到多个 Partition 中,从而可以大大提高总的消息吞吐量。
2. Journal 接口
   Kafka 使用 Journal 接口将消息持久化到文件系统,这个过程是顺序写入的,写入效率非常高。并且每个 Partition 都对应自己的 Journal 文件。这使得消息的写入和搜索都可以实现较高的吞吐量。
3. Page Cache
   Kafka 利用 Page Cache 将 Journal 文件映射到内存,这样可以避免频繁的磁盘 IO,大大提高消息的读取效率。这也是 Kafka 搜索延迟很低的原因之一。
4. Index
   Kafka 会为每个 Partition 生成消息的索引文件,加快消息的查找速度。Index 记录每个消息的 offset 与 position 的对应关系,通过 Index Kafka 可以快速定位指定 offset 的消息在 Journal 文件的位置,从而实现低延迟的搜索。
5. Zero-Copy
   Kafka 的消息存储采用零拷贝机制,所谓零拷贝是指消息不需要通过用户态和内核态的内存 buffers 进行拷贝,而是直接在 Journal 文件与 Page Cache 之间共享同一个内存缓冲区。这可以减少不必要的内存复制操作,提高消息传输的效率。
   所以,Kafka 的 Partition 分区、Journal 接口、Page Cache、Index 和 Zero-Copy 等机制共同实现了 Kafka 极高的消息吞吐量以及低延时的搜索能力。这也使得 Kafka 成为大数据处理领域的首选消息中间件之一。