本文将从以下两个方面去尝试讲解Kafka的设计理念，主要参考文献在这里：

• Kafka设计背景及原因

• Kafka的设计特色

Kafka设计背景及原因

Kafka最初被LinkedIn设计来处理活动流数据(activity stream data)和系统处理数据(operaitonal data)。活动流数据是指像page view、用户搜索关键词等等通过用户操作产生的数据，它的常见场景有时间线(time line)即新鲜事提醒、用户浏览量 搜索量排名等等。系统处理数据是服务器性能相关的数据，如CPU、负载、用户请求数等，它的应用场景多数是为后台服务，如在安全方面，可以监控到恶意攻击服务器的用户，从而做出相应措施，还有监控服务器性能，在其出现问题时即时报警等。

这两种数据都属于日志数据的范畴。常见的日志系统，如scribe等都是将这些数据收集起来，然后再通过线下批处理，如hadoop集群等，获取所需的结果。线下处理的频率一般不会太高，比如一个小时甚至一天一次，这是不适合做实时应用的，如timeline这种应用。现有的消息队列系统非常适合这种实时性要求高的场景，但是由于它们都是在内存中维护消息队列，所以处理数据的大小就受到了限制。看到这里，相信聪明的读者已经知晓了Kafka出现的原因，就是要将上面讲的这两种场景整合到一个系统中，即offline的大数据分析和online的实时数据分析都可以通过该系统实现。

Kafka在设计上保留了消息队列的常用操作，而这也使得在其诞生后被越来越广泛的作为一个消息队列使用，而不仅仅局限于处理上面提到的两种数据。

Kafka的设计特色

Kafka在设计上有以下几个特色：

• 消息数据通过磁盘线性存取
• 强调吞吐率
• 消费状态由消费者自己维护
• 分布式

消息数据通过磁盘线性存取

该特性应该是Kafka最让惊叹的特性。在我们的认识中，硬盘较内存的数据处理速度(读写)是慢很多的，所以基本所有设计数据处理的程序都是尽量使用内存。然而Kafka的设计者在经过一番调研测试后，大胆地采用了全硬盘存取消息数据的方案，他们的主要依据是：

• 硬盘在线性读写的情况下性能优异。
  • 有测试表明在一个6 7200rpm 的SATA RAID-5 阵列上，线性写可以达到300MB/Sec，而随机写只有50KB/Sec。线性读写之所以可以有这么优异的表现与文件系统是分不开的，因为对写操作，操作系统一般会进行缓冲，而对于读操作，操作系统会进行预抓取的缓冲操作，这会极大地提高读取效率。又由于这一层缓存操作是在OS级的，也就意味着即便Kafka挂掉了重启，缓存也不会失效。
• 减少JVM的GC触发。
  • JVM中的对象会占用除实际数据外的较多空间（如类的信息等等），结构不够紧凑，浪费空间。而当内存中维护的消息数据逐渐增多后，GC便会被频繁触发，这会极大影响应用的响应速度。因此，舍弃内存，使用磁盘可以减少GC触发带来的影响。

Kafka论文中与ActiveMQ等消息队列的性能比较也进一步肯定了Kafka的这一设计理念。

强调吞吐率

Kafka的设计初衷便是要能处理TB级的数据，其更强调的是吞吐率。吞吐率表现在读和写两个方面，Kafka在这两个方面都做了很多优化。

写

前面的文章中我们曾经提到过kafka存储消息数据的形式，如下图： topic-partition–0000.kafka –1024.kafka –2048.kafka kafka在启动时会将该文件夹中的所有文件以channel形式打开，并且只有最后一个kafka文件以读写形式打开，其他都以只读方式打开，新到的消息都直接append到最后一个kafka文件中，这样就实现了顺序写。而前面已经提到，顺序写的性能是极高的，这样写的性能就有了保障。

读

Kafka在读方面使用了sendfile这个高级系统函数，也即zero-copy技术，感兴趣的同学可以去阅读IBM的文章。 这项技术通过减少系统拷贝次数，极大地提高了数据传输的效率。简单说明如下：

程序读文件内容，调用socket发送内容，过程涉及以下几个步骤

• 调用syscall，如read，陷入内核，读文件内容到内核缓存区pagecache

• 程序将文件内容由内核缓存区拷贝到用户空间内存

• 调用syscall，如socket write函数，陷入内核，将用户空间的内容拷贝的socket缓冲区内存，准备发送

• 将socket缓冲区内存拷贝到NIC（Network Interface Controller）缓冲区，发送数据。

其中涉及了2次syscall和4次数据拷贝。相信读者一定发现这4次数据拷贝是显然没有必要的，直接把数据从pagecache的内核缓存区读到NIC缓冲区不就可以了吗？sendfile系统函数做的就是这件事情。显然这会极大地提升数据传输的效率。在java中对应的函数调用是

FileChannle.transferTo

另外，Kafka还通过多条数据压缩传输、存取的办法来进一步提升吞吐率。

消费状态由消费者自己维护

Kafka消息数据的消费状态由消费者自己维护，原因这里不再详述了，感兴趣的同学可以去阅读文章开头的参考文献。这里简单说一下这么做的好处：

• 去除了服务端维护消费状态的压力。

• 提升了消费者存储消费状态的自由度，如存储位置，可以存在zookeeper 数据库或者HDFS中，根据消费者自身的需求即可。

• 针对特殊需求，如消息消费失败，消费者可以回滚而重新消费消息。

分布式

Kafka的broker producer和consumer都是可分布的，其实现是通过zookeeper来维护集群中这三者的信息，从而实现三者的交互，详细实现留待以后再说。

通过上面的介绍相信大家已经对Kafka的设计有了一定的了解。这样的设计完全可以整合offline大数据处理和online实时处理的需求。对于offline处理，kafka支持将数据批量的迁移到hdfs中，而对于online的实时处理，只要合理的设置consumer处理特性就可以很容易地做到。LinkedIn在其文章中曾举到一个kafka的应用案例，这里与大家分享下。使用kafka来更新索引，当用户更新了自己的数据后，producer便产生一条消息发送到broker，consumer会即时获取该数据，进而更新索引，这样也就可以做到搜索时数据”秒级更新“的特性了。

小结

本文尝试向大家讲解Kafka的由来和设计特色，但笔者能力有限，如果有理解错误的地方，欢迎读者留言交流。接下来，笔者会针对kafka源码进行简单的剖析，也希望感兴趣的读者可以参与进来。