4.3 Efficiency
我们在性能上已经做了很大的努力。 我们主要的使用场景是处理WEB活动数据，这个数据量非常大，因为每个页面都有可能大量的写入。此外我们假设每个发布 message 至少被一个consumer (通常很多个consumer) 消费， 因此我们尽可能的去降低消费的代价。
我们还发现，从构建和运行许多相似系统的经验上来看，性能是多租户运营的关键。如果下游的基础设施服务很轻易被应用层冲击形成瓶颈，那么一些小的改变也会造成问题。通过非常快的(缓存)技术，我们能确保应用层冲击基础设施之前，将负载稳定下来。
当尝试去运行支持集中式集群上成百上千个应用程序的集中式服务时，这一点很重要，因为应用层使用方式几乎每天都会发生变化。
我们在上一节讨论了磁盘性能。 一旦消除了磁盘访问模式不佳的情况，该类系统性能低下的主要原因就剩下了两个：大量的小型 I/O 操作，以及过多的字节拷贝。
小型的 I/O 操作发生在客户端和服务端之间以及服务端自身的持久化操作中。
为了避免这种情况，我们的协议是建立在一个 “消息块” 的抽象基础上，合理将消息分组。 这使得网络请求将多个消息打包成一组，而不是每次发送一条消息，从而使整组消息分担网络中往返的开销。Consumer 每次获取多个大型有序的消息块，并由服务端
依次将消息块一次加载到它的日志中。
这个简单的优化对速度有着数量级的提升。批处理允许更大的网络数据包，更大的顺序读写磁盘操作，连续的内存块等等，所有这些都使 KafKa 将随机流消息顺序写入到磁盘， 再由 consumers 进行消费。
另一个低效率的操作是字节拷贝，在消息量少时，这不是什么问题。但是在高负载的情况下，影响就不容忽视。为了避免这种情况，我们使用 producer ，broker 和 consumer 都共享的标准化的二进制消息格式，这样数据块不用修改就能在他们之间传递。
broker 维护的消息日志本身就是一个文件目录，每个文件都由一系列以相同格式写入到磁盘的消息集合组成，这种写入格式被 producer 和 consumer 共用。保持这种通用格式可以对一些很重要的操作进行优化: 持久化日志块的网络传输。
现代的unix 操作系统提供了一个高度优化的编码方式，用于将数据从 pagecache 转移到 socket 网络连接中；在 Linux 中系统调用 sendfile 做到这一点。
为了理解 sendfile 的意义，了解数据从文件到套接字的常见数据传输路径就非常重要：
- 操作系统从磁盘读取数据到内核空间的 pagecache
- 应用程序读取内核空间的数据到用户空间的缓冲区
- 应用程序将数据(用户空间的缓冲区)写回内核空间到套接字缓冲区(内核空间)
- 操作系统将数据从套接字缓冲区(内核空间)复制到通过网络发送的 NIC 缓冲区
这显然是低效的，有四次 copy 操作和两次系统调用。使用 sendfile 方法，可以允许操作系统将数据从 pagecache 直接发送到网络，这样避免重新复制数据。所以这种优化方式，只需要最后一步的copy操作，将数据复制到 NIC 缓冲区。
我们期望一个普遍的应用场景，一个 topic 被多消费者消费。使用上面提交的 zero-copy（零拷贝）优化，数据在使用时只会被复制到 pagecache 中一次，节省了每次拷贝到用户空间内存中，再从用户空间进行读取的消耗。这使得消息能够以接近网络连接速度的
上限进行消费。
pagecache 和 sendfile 的组合使用意味着，在一个kafka集群中，大多数 consumer 消费时，您将看不到磁盘上的读取活动，因为数据将完全由缓存提供。
JAVA 中更多有关 sendfile 方法和 zero-copy （零拷贝）相关的资料，可以参考这里的 文章。
端到端的批量压缩
在某些情况下，数据传输的瓶颈不是 CPU ，也不是磁盘，而是网络带宽。对于需要通过广域网在数据中心之间发送消息的数据管道尤其如此。当然，用户可以在不需要 Kakfa 支持下一次一个的压缩消息。但是这样会造成非常差的压缩比和消息重复类型的冗余，比如
JSON 中的字段名称或者是或 Web 日志中的用户代理或公共字符串值。高性能的压缩是一次压缩多个消息，而不是压缩单个消息。
Kafka 以高效的批处理格式支持一批消息可以压缩在一起发送到服务器。这批消息将以压缩格式写入，并且在日志中保持压缩，只会在 consumer 消费时解压缩。
Kafka 支持 GZIP，Snappy 和 LZ4 压缩协议，更多有关压缩的资料参看 这里。