Kafka快的原因：
1、partition顺序读写，会先写入页缓存，再写入磁盘，充分利用磁盘特性，这是基础；
2、Producer生产的数据持久化到broker，采用mmap文件映射，实现顺序的快速写入；
3、页缓存技术在读取时可以实现零拷贝，减少io，加快socket传输速度
4、Customer从broker读取数据，向broke提供topic、partition、offset，找到分区index和log文件，通过二分查找定位数据，采用sendfile，将磁盘文件读到OS内核缓冲区后，直接转到socket buffer进行网络发送。
kafka配置需求：
磁盘 > jvm内存
jvm一般5G左右足够了
consumer_group提交记录定位：
kafka 默认topic __consumer_offsets下的分区对应的是Math.abs("${your.group.id}".hashCode()) % 50
记录着你这个消费组的offset
看到__consumer_offsets topic的每一日志项的格式都是：[Group, Topic, Partition]::[OffsetMetadata[Offset, Metadata], CommitTime, ExpirationTime]
Kafka安全的&高可靠配置：
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topic的配置：replication.factor>=3,即副本数至少是3个；2<=min.insync.replicas<=replication.factor
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broker的配置：leader的选举条件unclean.leader.election.enable=false
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producer的配置：request.required.acks=-1(all)，producer.type=sync
参考：https://blog.csdn.net/gxsenjoy/article/details/70904615
Kafka各场景测试总结：
- 当acks=-1时，Kafka发送端的TPS受限于topic的副本数量（ISR中），副本越多TPS越低；
- acks=0时，TPS最高，其次为1，最差为-1，即TPS：acks_0 > acks_1 > ack_-1；
- min.insync.replicas参数不影响TPS；
- partition的不同会影响TPS，随着partition的个数的增长TPS会有所增长，但并不是一直成正比关系，到达一定临界值时，partition数量的增加反而会使TPS略微降低；
- retries不为0时，在broker发生异常后，可能会存在消息重复落盘的情况