我先把结论写在开头，然后再一个一个说明。
- 顺序读写
- Page Cache
- 零拷贝
- 分区分段 + 索引
- 批量读写
- 批量压缩
顺序读写
Kafka是将日志记录持久化到本地磁盘中的，一般我们会认为磁盘读写性能差，可能会对Kafka性能如何保证提出质疑。实际上不管是内存还是磁盘，快或慢关键在于寻址的方式，磁盘分为顺序读写与随机读写，内存也一样分为顺序读写与随机读写。基于磁盘的随机读写确实很慢，但磁盘的顺序读写性能却很高，一般而言要高出磁盘随机读写三个数量级，一些情况下磁盘顺序读写性能甚至要高于内存随机读写。
磁盘的顺序读写是磁盘使用模式中最有规律的，并且操作系统也对这种模式做了大量优化，Kafka就是使用了磁盘顺序读写来提升的性能。Kafka的message是不断追加到本地磁盘文件末尾的，而不是随机的写入，这使得Kafka写入吞吐量得到了显著提升。
这种方法有一个缺陷—— 没有办法删除数据 ，所以Kafka是不会删除数据的，它会把所有的数据都保留下来，每个消费者（Consumer）对每个Topic都有一个offset用来表示读取到了第几条数据。
如果不删除硬盘肯定会被撑满，所以Kakfa提供了两种策略来删除数据。一是基于时间，二是基于partition文件大小。具体配置可以参看它的配置文档。
Page Cache
为了优化读写性能，Kafka利用了操作系统本身的Page Cache，就是利用操作系统自身的内存而不是JVM空间内存。这样做的好处有：
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避免Object消耗：如果是使用 Java 堆，Java对象的内存消耗比较大，通常是所存储数据的两倍甚至更多。
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避免GC问题：随着JVM中数据不断增多，垃圾回收将会变得复杂与缓慢，使用系统缓存就不会存在GC问题
相比于使用JVM或in-memory cache等数据结构，利用操作系统的Page Cache更加简单可靠。首先，操作系统层面的缓存利用率会更高，因为存储的都是紧凑的字节结构而不是独立的对象。其次，操作系统本身也对于Page Cache做了大量优化，提供了 write-behind、read-ahead以及flush等多种机制。再者，即使服务进程重启，系统缓存依然不会消失，避免了in-process cache重建缓存的过程。
通过操作系统的Page Cache，Kafka的读写操作基本上是基于内存的，读写速度得到了极大的提升。
零拷贝
想要了解清楚零拷贝，我们先来了解下传统的IO
传统IO
基于传统的IO方式，底层实际上通过调用来实现。
通过把数据从硬盘读取到内核缓冲区，再复制到用户缓冲区；然后再通过写入到socket缓冲区，最后写入网卡设备。
整个过程发生了4次用户态和内核态的上下文切换和4次拷贝
零拷贝
零拷贝技术是指计算机执行操作时，CPU不需要先将数据从某处内存复制到另一个特定区域，这种技术通常用于通过网络传输文件时节省CPU周期和内存带宽。
那么对于零拷贝而言，并非真的是完全没有数据拷贝的过程，只不过是减少用户态和内核态的切换次数以及CPU拷贝的次数。
这里，我们了解几种常见的零拷贝技术。
mmap
mmap() 就是在用户态直接引用文件句柄，也就是用户态和内核态共享内核态的数据缓冲区，此时数据不需要复制到用户态空间。当应用程序往 mmap 输出数据时，此时就直接输出到了内核态数据，如果此时输出设备是磁盘的话，会直接写盘（flush间隔是30秒）。
sendfile
对于sendfile 而言，数据不需要在应用程序做业务处理，仅仅是从一个 DMA 设备传输到另一个 DMA设备。 此时数据只需要复制到内核态，用户态不需要复制数据，并且也不需要像 mmap 那样对内核态的数据的句柄（文件引用）。如下图所示：
从上图我们可以发现（输出设备可以是网卡/磁盘驱动），内核态有 2 份数据缓存 。sendfile 是 Linux 2.1 开始引入的，在 Linux 2.4 又做了一些优化。也就是上图中磁盘页缓存中的数据，不需要复制到 Socket 缓冲区，而只是将数据的位置和长度信息存储到 Socket 缓冲区。实际数据是由DMA 设备直接发送给对应的协议引擎，从而又减少了一次数据复制。
分区分段 + 索引
Kafka的message是按topic分类存储的，topic中的数据又是按照一个一个的partition即分区存储到不同broker节点。每个partition对应了操作系统上的一个文件夹，partition实际上又是按照segment分段存储的。这也非常符合分布式系统分区分桶的设计思想。
通过这种分区分段的设计，Kafka的message消息实际上是分布式存储在一个一个小的segment中的，每次文件操作也是直接操作的segment。为了进一步的查询优化，Kafka又默认为分段后的数据文件建立了索引文件，就是文件系统上的.index文件。这种分区分段+索引的设计，不仅提升了数据读取的效率，同时也提高了数据操作的并行度。
批量压缩
在很多情况下，系统的瓶颈不是CPU或磁盘，而是网络IO，对于需要在广域网上的数据中心之间发送消息的数据流水线尤其如此。进行数据压缩会消耗少量的CPU资源,不过对于kafka而言,网络IO更应该需要考虑。
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如果每个消息都压缩，但是压缩率相对很低，所以Kafka使用了批量压缩，即将多个消息一起压缩而不是单个消息压缩
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Kafka允许使用递归的消息集合，批量的消息可以通过压缩的形式传输并且在日志中也可以保持压缩格式，直到被消费者解压缩
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Kafka支持多种压缩协议，包括Gzip和Snappy压缩协议
Kafka速度的秘诀在于，它把所有的消息都变成一个批量的文件，并且进行合理的批量压缩，减少网络IO损耗，通过mmap提高I/O速度，写入数据的时候由于单个Partition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。