Apache Kafka是如何运作的？为什么Kafka这么快？

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图片来自 Exponent

嘿，开发者们，今天，在之前的几篇文章中我讨论了软件架构组件和系统设计概念，例如API Gateway与负载均衡的区别，水平扩展与垂直扩展以及正向代理与反向代理的区别，今天我将介绍一个有趣且热门的话题——Apache Kafka。

我曾在不同的消息传递平台上工作过，从TIBCO RV到JMS再到MQ Services和[ActiveMQ, RabbitMQ]，现在正在使用Apache Kafka进行工作。

在最近的一次采访中，有人问我 Apache Kafka是如何工作的，为什么它被认为是一个快速的消息传递平台，我无法自信地回答这个问题，所以我开始研究Kafka，更深入地了解它的内部工作原理。今天，我要跟大家分享一下我的这段经历。

如果你是做软件开发，尤其是应用程序方面，那么你可能会知道，Apache Kafka 已经成为了分布式数据流中的标准技术，以其卓越的速度和可扩展性著称。

各行各业的组织，从科技大厂（如LinkedIn）到金融机构，都用Kafka来处理海量实时数据。

之前，我讨论了Kafka、RabbitMQ和ActiveMQ之间的区别，本文将深入探讨Kafka速度如此之快的因素，并分析其背后的原理。

另外，如果你正准备系统设计面试，或者想深入学习系统设计的话，你也可以看看ByteByteGo等网站，这些网站有许多出色的系统设计课程。

在数据流的世界里，速度往往是最重要的。不论是追踪用户在网站上的行为，处理金融方面的交易，还是监控物联网中的设备，组织需要一个能以最小延迟处理连续数据流的系统。

在这方面，卡夫卡表现得特别出色，其快速度可归因于几个重要因素。

1. 分布式架构

Kafka的速度的关键在于其分布式设计。不同于传统消息队列系统，Kafka不依赖单一中心服务器处理所有数据。

反之，它将数据分散在多个节点或代理服务器。

这种并行处理能力让Kafka能够横向扩展，意味着可以通过增加机器来处理更大数据量。

在分布式Kafka设置中，每个经纪人负责一部分数据的存储，并能独立运行。

这种并行性确保了随着增加更多的消息代理，系统的整体吞吐量会增加，从而使Kafka具有高度的可扩展性。

将工作量有效地分发是Kafka快速处理的核心原因之一，使它能够在实时环境中处理大量数据。

不过，如果你是完全的新手，参加一个初学者的Kafka课程，比如这个课程：Apache Kafka Series - Learn Apache Kafka for Beginners V2，将帮助你更好地理解Kafka的架构。

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2. 分区

分区是 Kafka 中一个核心概念，大大提升了它的速度。数据被分成多个分区，并且每个分区都被分配到一个特定的Broker上。

这种数据划分方式使Kafka（一个消息队列系统）能够并行处理消息。

在消息的生产和消费时，Kafka 确保在任何给定的时间点，每个分区都只由一个消费者处理。

使用分区使得Kafka能够同时达到并行处理和顺序性的目标。在分区内部，消息会按顺序处理，从而确保事件顺序的维持。

然而，各个分区可以被不同的代理或消费者独立处理，Kafka 就能实现高度的并行处理。

这里有一个很好的图表，显示了开源流处理平台Apache Kafka中的分区方式。

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3. 编写和阅读优化

Kafka 既适用于写入也适用于读取操作，因此在处理数据方面速度极快。

说到写入时，Kafka 则得益于它的追加存储方式。消息会添加到分区的末尾，这样的顺序写入操作非常高效。

磁盘 I/O 操作最小化，最大化写入吞吐量，让 Kafka 能够低延迟处理大量数据。

在读取操作方面，Kafka 结合了内存存储和高效的磁盘存储。经常访问的数据被保存在内存中，减少了对磁盘读取的需求，从而大大提高了读取性能。

此外，Kafka 采用批量处理和压缩等手段来提升生产者和消费者之间数据传输的效率。

你可以通过像Grokking System Design Interview这样的系统设计课程，更好地理解Kafka的用法。

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4. 零拷贝技术：

Kafka技术利用了零拷贝技术，这对于实现高性能来说非常重要。零拷贝技术指的是在数据从一个缓冲区移动到另一个缓冲区的过程中，不通过操作系统进行的做法。

在传统的系统里，数据经常在用户空间和内核空间之间来回复制多次，从而带来额外的开销。

Kafka 使用零拷贝技术大大减少了这种开销。无论是读取还是写入数据时，Kafka 可以高效地在缓冲区之间移动数据而无需复制。

这使得CPU占用率较低和数据传输更快，使Kafka非常适合高吞吐量的应用场景。

zh: （省略或保密文本）

5. 批量处理和压缩

Kafka 使用批处理策略来优化消息处理。生产者不是单独发送每条消息，而是将消息分批后再发送到 broker。

批处理简化了网络通信，因为传输批量消息所需的网络往返比单独传输每个消息要少。

此外，Kafka 使用了压缩算法来压缩在传输和存储过程中的数据。

通过在消息写入磁盘或在网络中传输之前对其进行压缩过程，Kafka 减少了需要传输的数据量，从而大大提升了写入和读取的性能。

最终，卡夫卡的快速性归因于其分布式架构、有效的分区策略、对读写操作的优化、零拷贝技术（zero-copy technology）以及策略性地使用批量处理和压缩。

这些因素共同让Kafka成为一个高性能的数据处理平台，能够应对现代实时数据处理的需求。

现在再看看一些准备系统设计面试的资源

系统设计面试资料:

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1. DesignGuru的系统设计课程: 一个互动学习平台，包含实际操作练习和案例分析，帮助你提升系统设计能力。

2. 《系统设计面试》由Alex Xu著: 这本书提供了系统设计概念、策略和面试准备技巧的详细讲解。

3. 《设计数据密集型应用》 马丁·克勒帕姆 著：全面指南，涵盖了设计可扩展和可靠系统的原则和实践。这本书全面介绍了设计可扩展和可靠系统的原则和实践。

4. LeetCode 系统设计题目：LeetCode 是一个流行的技术面试准备平台。LeetCode 上的系统设计标签包含各种练习题。

5. "系统设计入门" 在 GitHub 上：精选的资源列表，涵盖文章、书籍和视频，帮助你准备系统设计面试。

6. Educative的系统设计课程: 一个互动学习平台，提供动手练习和真实场景，帮助您提高系统设计技能。

7. 高扩展性博客：专门讨论高流量网站和可扩展系统架构的文章和案例研究的博客，分享关于这些主题的内容。

8. YouTube频道：可以关注像‘Gaurav Sen’和‘Tech Dummies’这样的频道，以获取有关系统设计相关概念和面试准备的深入视频内容。

9. ByteByteGo: Alex Xu 编写的用于系统设计面试准备的书籍和课程。它涵盖了 System Design Interview 书籍第一卷和第二卷的所有内容，并将随着第三卷的发布而更新。

10. Exponent：一个专门的网站，用于面试准备，特别是针对FAANG公司如亚马逊和谷歌的面试。此外，他们还提供一个很棒的系统设计的课程以及其他资料，这些资料可以帮助你通过FAANG公司的面试。

你准备好了吗？

图片提供：ByteByteGo

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如果你喜欢视频的话，ByteByteGo也有一个关于相同主题的视频。你可以观看它，从而进一步巩固你对Apache Kafka内部工作原理及其如何提高速度的理解。

愉快学习！！