1： Kafka 为什么读写性能这么快
Kafka 使用了顺序读写
kafka 顺序读写 大约 600M/s ；随机读写 大约 100kb/s
随机和顺序读写，是存储器的两种输入输出方式。
随机写：存储的数据再磁盘中占据空间，对于一个新磁盘，操作系统会将数据文件依次写入磁盘，当有些数据呗删除时，就会空出改数据原来占用的存储空间，时间长了，不断的写入删除数据，就会产生很多零零散散的空间，就会造成一个较大的数据文件放在许多不连续的存储空间上，读写这部分数据时，就是随机写；
随机读写，磁头要不断的调整磁道的位置，以在不同的位置上读写数据，相对于连续空间上的顺序读写，要耗时很多。在开机时、启动大型程序时，电脑要读取大量小文件，而这些文件也不是连续存放的，也属于随机读取的范围。
改善方法 ： 做磁盘碎片整理，合并碎片文件，但随后还会再产生碎片造成磁盘的读写性能下降，而且也解决不了小文件的随机读取问题，这只是治标！ 更好的解决办法：更换电子硬盘（ssd），电子硬盘忧郁免除了机械硬盘的磁头运动，对于数据读写有极大提高。
Memory Mapped Files
即便顺序写入硬盘，硬盘的访问速度还是不可能追上内存。所以，kafka的数据并不是实时的写入硬盘，它充分利用了现代操作系统分页存储来利用内容提高I/O效率。
Memory Mapped Files 也成为内存映射文件，在64位操作系统中一般可以表示 20G 的数据文件，它的工作原理直接利用操作系统的Page来实现文件到屋里内存的映射。完成映射之后你对物理内存的操作会被同步到硬盘上。
通过 mmap ，进程像读写硬盘一样读写内存（虚拟内存），也不必关心内存的大小，有虚拟内存为我们兜底。
消费者读取数据
一个 web server 传送一个静态文件，如何优化？答案是 zero copy 。传统模式下，我们从硬盘读取一个文件如下：先复制到内核空间（read是系统调用，放到DMA,所以用内核空间），然后复制到用户空间，从用户空间重新复制到内核空间，最后发送给网卡。
Zero Copy中直接从内核空间（DMA）到内核空间 （Socket），然后发送给网卡。
总结：
Kafka 把所有的消息都放在一个一个文件中。通过mmap提高I/O速度，写入数据的时候它是末尾添加所以速度最优；读取数据的时候配合sendfile直接暴力输出。
