- 顺序读写是关键，现代操作系统提供了 read-ahead 和 write-behind 技术，read-ahead 是以大的 data block 为单位预先读取数据，而 write-behind 是将多个小型的逻辑写合并成一次大型的物理磁盘写入。关于该问题的进一步讨论可以参考 ACM Queue article，他们发现实际上顺序磁盘访问在某些情况下比随机内存访问还要快！
为了弥补这种性能差异，现代操作系统在越来越注重使用内存对磁盘进行 cache。现代操作系统主动将所有空闲内存用作 disk caching，代价是在内存回收时性能会有所降低。所有对磁盘的读写操作都会通过这个统一的 cache。如果不使用直接I/O，该功能不能轻易关闭。因此即使进程维护了 in-process cache，该数据也可能会被复制到操作系统的 pagecache 中，事实上所有内容都被存储了两份，参考linux中的mmap。
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Tree 是最通用的数据结构，可以在消息系统能够支持各种事务性和非事务性语义。 虽然 BTree 的操作复杂度是 O(log N)，但成本也相当高。通常我们认为 O(log N) 基本等同于常数时间，但这条在磁盘操作中不成立。磁盘寻址是每10ms一跳，并且每个磁盘同时只能执行一次寻址，因此并行性受到了限制。 因此即使是少量的磁盘寻址也会很高的开销。由于存储系统将非常快的cache操作和非常慢的物理磁盘操作混合在一起，当数据随着 fixed cache 增加时，可以看到树的性能通常是非线性的——比如数据翻倍时性能下降不只两倍。
所以直观来看，持久化队列可以建立在简单的读取和向文件后追加两种操作之上，这和日志解决方案相同。这种架构的优点在于所有的操作复杂度都是O(1)，而且读操作不会阻塞写操作，读操作之间也不会互相影响。 -
使用 sendfile 方法，可以允许操作系统将数据从 pagecache 直接发送到网络，这样避免重新复制数据。所以这种优化方式，只需要最后一步的copy操作，将数据复制到 NIC 缓冲区。
我们期望一个普遍的应用场景，一个 topic 被多消费者消费。使用上面提交的 zero-copy（零拷贝）优化，数据在使用时只会被复制到 pagecache 中一次，节省了每次拷贝到用户空间内存中，再从用户空间进行读取的消耗。这使得消息能够以接近网络连接速度的 上限进行消费。
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Kafka 以高效的批处理格式支持一批消息可以压缩在一起发送到服务器。这批消息将以压缩格式写入，并且在日志中保持压缩，只会在 consumer 消费时解压缩。
Kafka 支持 GZIP，Snappy 和 LZ4 压缩协议。
ps关于上述中 一些解释，磁盘的顺序读写远远大于随机读写，mmap和sendfile都是linux下的零拷贝的实现，大体就通过减少上下文切换以及个层及之前的内存copy。
参考 http://kafka.apachecn.org/documentation.html
