架构层面

1.利用Partition实现并行处理

       Kafka中的每个Topic都包含一个或多个Partition，且它们位于不同节点。同时，Partition在物理上对应一个本地文件夹，每个Partition包含一个或多个Segment，其中包含一个数据文件与一个索引文件。Partition像一个数组，可以通过索引（offset）去访问其数据。
       Kafka不仅可以实现机器间的并行处理，因为其Partition物理上对应一个文件夹，可以通过配置让同一节点的不同Partition置于不同的disk drive上，从而实现磁盘间的并行处理。具体方法：将不同磁盘mount到不同目录，在server.properties中，将log.dirs设置为多目录（逗号分隔），Kafka会自动将所有Partition均匀分配到不同disk上。
       一个Partition只能被一个Consumer消费，如果Consumer的个数多于Partition的个数，会有部分Consumer无法消费该Topic的数据，所以，Partition的个数决定了最大并行度。
       如果用Spark消费Kafka数据，如果Topic的Partition数为N，则有效的Spark最大并行度也为N，即使Spark的Executor数为N+M，最多也只有N个Executor可以同时处理该Topic数据。

2.ISR实现CAP中可用性与数据一致性的动态平衡

       Kafka的数据复制方案接近于Master-Slave，不同的是，Kafka既不是完全的同步复制，也不是完全的一步复制，而是基于ISR的动态复制方案。
       ISR，In-Sync Replica，每个Partition的Leader都会维护这样一个列表，其中包含了所有与之同步的Replica。每次写入数据时，只有ISR中的所有Replica都复制完，Leader才会将这条数据置为Commit，它才能被Consumer消费。
       与同步复制不同的是，这个ISR是由Leader动态维护的，如果Follower不能紧跟上Leader，它将被Leader从ISR中移除，待它重新“跟上”Leader后，会被Leader再次加入ISR中。每次改变ISR后，Leader会将最新ISR持久化到Zookeeper中。
       那么如何判断Follower是否“跟上”Leader？

• 如果Follower在replica.lag.time.max.ms时间内未向Leader发送Fetch请求（数据复制请求），则Leader将其从ISR中移除。

为什么要使用ISR方案？

• Leader可移除不能及时与之同步的Follower，所以与同步复制相比可以避免最慢的Follower拖慢整体速度，提高系统可用性。
• 从Consumer角度来看，ISR中所有Replica都始终处于同步状态，从而与异步复制相比提高了数据一致性。

ISR相关配置

• Broker的min.insync.replicas参数制定了Broker所要求的ISR最小长度，默认值为1.极限情况下ISR可以只包含Leader，但此时如果Leader宕机，则该Partition不可用，可用性不可保证。
• 只有被ISR中所有Replica同步的消息才被commit，但是Producer在写数据时，Leader不需要ISR中所有Replica同步该数据才确认收到数据。Producer可以通过acks参数指定最少需要多少个Replica确认收到该消息才视为该消息发送成功。acks默认值为1，即Leader收到该消息后立即告诉Producer收到该消息，此时如果在ISR中的消息复制完该消息前Leader宕机，那该条消息会丢失。推荐做法是：将acks设置为all或-1，此时只有ISR中的所有Replica都收到该数据（也及消息被commit），Leader才会告诉Producer该消息发送成功，这样保证了不会有未知的数据丢失。

实现层面

1.高效实用磁盘

顺序写磁盘

       将写磁盘的过程变为顺序写，可极大提高对磁盘的利用率。Consumer通过offset顺序消费这些数据，且不删除已经消费的数据，从而避免随机写磁盘的过程。
       Kafka删除旧数据的方式是删除整个Segment对应的log文件和整个index文件，而不是删除部分内容。如下代码所示：

image.png

充分利用Page Cache

Page Cache的优点：

• I/O Scheduler会将连续的小块写组装成大块的物理写从而提高性能。
• I/O Scheduler会尝试将一些写操作重新按顺序排好，从而减少磁头移动时间。
• 充分利用所有空闲内存（非JVM内存）。
• 读操作可以直接在Page Cache内进行。如果消费和生产速度相当，甚至不需要通过物理磁盘交换数据。
• 如果进程重启，JVM内的Cache会失效，但Page Cache仍然可用

零拷贝

       Kafka中存在大量网络数据持久化到磁盘（Producer到Broker）和磁盘文件通过网络发送（Broker到Consumer）的过程，这个过程中，传统模式下要进行数据的四次拷贝，但是Kafka通过零拷贝技术将其减为了一次，大大增加了效率，原理可以在另一篇文章（https://www.jianshu.com/p/835ec2d4c170）中获得。

3.减少网络开销

批处理

       批处理减少了网络传输的overhead，又提高了写磁盘的效率。
       Kafka的API做中，从send接口来看，一次只能发送一个ProducerRecord，但是send方法并不是立即将消息发送出去，而是通过batch.size和linger.ms控制实际发送频率，从而实现批量发送。

数据压缩降低网络负载

高效的序列化方式