字节一面:kafka为什么这么快?

科技   2024-11-26 17:28   河北  

前言

大家好,我是华仔

有位粉丝去字节面试。问了一道很经典的八股文:kafka为什么这么快?

其实这不就送分题嘛,哈哈~~ :

  • 批量处理思想
  • 磁盘顺序读写
  • 零拷贝技术
  • 页缓存加速消息读写
  • 分区与并行处理
  • 数据压缩

1.批量处理思想

之前写SQL优化技巧的时候,就提到批量更新SQL~~

假如你需要搬一万块砖到楼顶,你有一个电梯,电梯一次可以放适量的砖(最多放500),你可以选择一次运送一块砖,也可以一次运送500,你觉得哪个时间消耗大?

kafka为什么这么快,就是使用了批量操作思想。

Kafka支持批量发送和接收消息。生产者可以将多个消息打包成一个批次发送,消费者也可以一次性获取多个消息进行处理。这样可以减少网络开销和磁盘I/O次数,提高性能。

  • Kafka生产者send()方法看似单条发送,实则内部批量处理。消息先缓存,待数量足够或某个时间间隔,Kafka客户端将其打包成批次,一并发送给Broker。。
  • Broker服务端Kafka不会将消息分批后逐条处理,因其效率低下。Kafka智能地以批为单位处理消息,整个Broker处理流程(写入、读取、复制),批消息均保持原状不被拆分
  • 消费者从Broker拉取一批消息后,在客户端拆分这批消息,再逐条交给用户代码处理。

2. 磁盘顺序读写

Kafka大量使用磁盘进行数据存储,并采用顺序写入的方式。顺序写入磁盘的速度远远高于随机写入,因为磁盘的物理结构决定了顺序写入可以减少磁头的寻道时间,从而提高写入速度。

kafka是如何使用顺序读写提升磁盘IO性能的?

每个分区接收到的Producer消息,均按顺序被写入对应的日志文件中,当文件写满后,则开启新文件进行后续写入。在消费环节,从全局指定位置(即特定日志文件的特定偏移处)起,消息被顺序读取。

3. 零拷贝技术

Kafka使用零拷贝技术将数据从磁盘直接发送到网络,避免了在内核空间和用户空间之间的多次数据拷贝。

传统的文件传输方式通常需要将数据从磁盘读取到内核缓冲区,然后再从内核缓冲区拷贝到用户空间,最后从用户空间拷贝到网络缓冲区发送出去。而零拷贝技术可以直接将数据从磁盘的文件描述符传递给网络接口,减少了数据拷贝的次数和开销。

传统的IO流程:

  • 用户应用进程调用read函数,向操作系统发起IO调用,上下文从用户态转为内核态(切换1)
  • DMA控制器把数据从磁盘中,读取到内核缓冲区。
  • CPU把内核缓冲区数据,拷贝到用户应用缓冲区,上下文从内核态转为用户态(切换2),read函数返回
  • 用户应用进程通过write函数,发起IO调用,上下文从用户态转为内核态(切换3)
  • CPU将用户缓冲区中的数据,拷贝到socket缓冲区
  • DMA控制器把数据从socket缓冲区,拷贝到网卡设备,上下文从内核态切换回用户态(切换4),write函数返回

sendfile+DMA scatter/gather实现的零拷贝流程如下:

  • 用户进程发起sendfile系统调用,上下文(切换1)从用户态转向内核态
  • DMA控制器,把数据从硬盘中拷贝到内核缓冲区。
  • CPU把内核缓冲区中的文件描述符信息(包括内核缓冲区的内存地址和偏移量)发送到socket缓冲区
  • DMA控制器根据文件描述符信息,直接把数据从内核缓冲区拷贝到网卡
  • 上下文(切换2)从内核态切换回用户态,sendfile调用返回。

零拷贝的实现方式,大家可以看看我的这篇文章哈:看一遍就理解:零拷贝详解

Kafka 在处理大规模数据传输和存储时,采用了几种高效的零拷贝技术,主要包括:

  • sendfile:用于减少文件读取和网络传输中的内存拷贝,提高消息传输效率。
  • DMA(硬件加速):在高性能硬件环境下,Kafka 可通过硬件支持的 DMA 技术来加速数据传输。

4.页缓存加速消息读写

Kafka利用PageCache(操作系统内存中的磁盘文件缓存)来加速消息的读写。

当应用程序读写文件时,实际上操作的是PageCache中的副本。写入时,数据先写入PageCache,再批量写到磁盘;读取时,若PageCache中有数据则直接读取,否则操作系统会从磁盘加载数据到PageCache。Kafka读写消息时充分利用这一特性,由于消息通常很快被消费,按LRU策略,PageCache命中率高。这既提高了读取速度,又为写入让出了磁盘IO资源,间接提升了写入性能。

5. 分区与并行处理

Kafka的主题(Topic)可以被分成多个分区(Partition),每个分区可以分布在不同的服务器上。这样可以实现并行写入和读取,提高了吞吐量。

其实以前写接口优化的时候,就提到并行优化的方式,思想道理其实是一样的:

比如一个查询APP首页查询接口:查用户信息、查banner信息、查弹窗信息是串行的:

如果修改为并行,接口耗时将大大降低

6. 数据压缩

生产者在发送消息到Kafka集群之前,可以对消息进行压缩。这种在生产者端进行压缩的方式能够减少发送到Kafka集群的数据量,从而降低网络传输的带宽消耗,并提高数据传输的效率。

压缩传输内容,传输报文变得更小,因此传输会更快啦。10M带宽,传输10k的报文,一般比传输1M的会快呀。

打个比喻,一匹千里马,它驮着100斤的货跑得快,还是驮着10斤的货物跑得快呢?

kafka生产者端压缩算法的类型主要有:Snappy、GZIP、LZ4或zstd


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