✅Kafka 为什么这么快？

kafka是一个成熟的消息队列，一直以性能高著称，它之所以能够实现高吞吐量和低延迟，主要是由于以下几个方面的优化，我试着从发送端，存储端以及消费端分别介绍一下。

消息发送

1. 批量发送：Kafka 通过将多个消息打包成一个批次，减少了网络传输和磁盘写入的次数，从而提高了消息的吞吐量和传输效率。
2. 异步发送：生产者可以异步发送消息，不必等待每个消息的确认，这大大提高了消息发送的效率。
3. 消息压缩：支持对消息进行压缩，减少网络传输的数据量。
4. 并行发送：通过将数据分布在不同的分区（Partitions）中，生产者可以并行发送消息，从而提高了吞吐量。

消息存储

1. 零拷贝技术：Kafka 使用零拷贝技术来避免了数据的拷贝操作，降低了内存和 CPU 的使用率，提高了系统的性能。

✅什么是零拷贝？

2. 磁盘顺序写入：Kafka把消息存储在磁盘上，且以顺序的方式写入数据。顺序写入比随机写入速度快很多，因为它减少了磁头寻道时间。避免了随机读写带来的性能损耗，提高了磁盘的使用效率。

3. 页缓存：Kafka 将其数据存储在磁盘中，但在访问数据时，它会先将数据加载到操作系统的页缓存中，并在页缓存中保留一份副本，从而实现快速的数据访问。

4. 稀疏索引：Kafka 存储消息是通过分段的日志文件，每个分段都有自己的索引文件。这些索引文件中的条目不是对分段中的每条消息都建立索引，而是每隔一定数量的消息建立一个索引点，这就构成了稀疏索引。稀疏索引减少了索引大小，使得加载到内存中的索引更小，提高了查找特定消息的效率。

5. 分区和副本：Kafka 采用分区和副本的机制，可以将数据分散到多个节点上进行处理，从而实现了分布式的高可用性和负载均衡。

✅介绍一下Kafka的ISR机制？

消息消费

1. 消费者群组：通过消费者群组可以实现消息的负载均衡和容错处理。
2. 并行消费：不同的消费者可以独立地消费不同的分区，实现消费的并行处理。
3. 批量拉取：Kafka支持批量拉取消息，可以一次性拉取多个消息进行消费。减少网络消耗，提升性能

生产消息	存储消息	消费消息
批量发送	磁盘顺序写入	消费者群组
异步发送	页缓存	批量拉取
消息压缩	稀疏索引	并行消费
并行发送	零拷贝
	分区和副本