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一、kafka解决的业务痛点
解决大量数据的实时传输问题。例如：
- 可能需要支持高吞吐量的实时日志聚合系统事件流
- 可能需要支持大量后台日志处理中，离线系统周期加载数据
- 低延时消息传输
这需要kafka系统支持分区，分布式，实时处理接收到的数据。此外，当数据被送到其他服务系统中时，kafka系统在机器出现问题是还必须有容错性保证。从某种程度上理解，kafka系统更像是一个日志数据库。
二、kafka持久化存储数据设计
kafka强依赖于文件系统和操作系统页缓存，摈弃java堆缓存机制，同时将磁盘随机写修改为磁盘顺序写，并且加入了数据传送到socket的“Zero-Copy”技术。
2.1 磁盘和JVM存在的问题
（1）磁盘速度“慢”
磁盘慢的主要原因是，磁盘驱动的吞吐量和磁盘搜索方式强相关。例如在7200转磁盘上，其线性写性能是随机写性能6000倍。磁盘线性读写大多情况是可预知的，能被OS优化通磁盘预读、后写技（buffer) 进行优化。
预读：从磁盘预读大块数据到buffer中。
后写：将数据放入buffer中，批次写入物理磁盘。
磁盘随机读写为何慢？
机械硬盘采用传统的磁头探针结构，随机读写时需要频繁寻道，也就需要磁头和探针频繁的转动，而机械结构的磁头和探针的位置调整是十分费时，这严重影响到硬盘的寻址速度，进而影响到随机写入速度。
（2）JVM堆缓存
- 对象中实际数据占比低
- JVM堆内存垃圾回收频率高
2.2 kafka持久化数据存储设计
存储方式： kafka将数据立即写入文件系统，刷入磁盘交给操作系统。
根据磁盘和JVM的性质，kafka使用文件系统和页缓存处理数据，而非在进程中对数据进行缓存。换句话说，kafka收到消息后立即被写入文件系统中，而后由OS内核管理的文件系统自动刷入到磁盘上。其中，数据写入文件系统这个操作意味着数据被转移到OS内核的分页缓存 中。
使用页缓存：通过自动访问所有空闲的物理内存，至少使可用的页缓存增加了一倍。
存储字节数据：仅存储一系列紧凑的数据字节而不是单个java对象，可能又会使内存有效存储比例增加一倍。
上述kafka数据存储方式的优势：
在32GB的机器上的页缓存可能达到28-30GB而不会触发GC。即使服务（进程）被重新启动，内存中的页缓存（pagecache）也依旧存在（因为物理服务器未重启），而进程中的缓存则需要在内存中重新载入（对于10GB的缓存可能需要10分钟），否则就需要从文件中重新缓存（这可能意味着糟糕的初始性能）。
这种存储方式简化了代码，因为所有维持页缓存和文件系统之间一致性的逻辑由操作系统完成，往往比在进程内维护更有效、更正确。
三、Kafka高效传输设计
- 消息批量写入减少磁盘IO操作次数。
- 统一消息格式减少消息转换时间。在producer、broker、consumer之间采用标准的二进制消息格式，这样消息块在三者之间就不需要额外修改。
- 消息到socket之间通过sendfile方式（页缓存直接到socket）避免多次拷贝。
- 提供端到端数据压缩以减少网络带宽占用。
3.1 批量消息写入
kafka消息发送（写入）并非单条发送，而是采用消息集合（批量）发送。同样，broker接收到消息集合，消费者消费消息集合。这种方式可减少broker中IO次数。
3.2 采用标准化二进制消息格式
kafka在生产者、broker和消费者之间通过标准二进制消息格式进行传输，数据块可以在他们之间不加修改即可传输。
3.3 消息文件传输到socket使用Zero-Copy优化
broker中的消息以文件方式存储在一起。Linux操作系统中，传统的文件发送到socket过程如下：
- 操作系统在内核空间将磁盘数据读入页缓存
- 应用程序从内核空间读取数据到用户空间buffer
- 应用程序将数据写入到内核空间的socket buffer
- 操作系统从socket buffer拷贝数据到NICbuffer，然后发送到网络
可以看出，传统方式发送文件到socket过程，对数据进行了四次拷贝两次系统调用，非常低效。
使用sendfile方式发送文件数据到socket，会避免上述方式中的重复拷贝。因为sendfile系统调用可以将页缓存中的数据直接传输到socket。优化后只需要最后一次将数据拷贝到网卡的缓冲区中。
3.4 压缩端到端传输的数据
批量消息压缩是为了降低因网络带宽导致跨网络数据传输效率低下。kafka支持的数据压缩格式有GZIP、Snappy、LZ4和ZStandard标准压缩协议