实现Kafka每秒上百万的超高并发写入！

这篇文章来聊一下 Kafka 的一些架构设计原理，这也是互联网公司面试时非常高频的技术考点。

Kafka 是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有极为广泛的运用。配置良好的 Kafka 集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。

那么 Kafka 到底是如何做到这么高的吞吐量和性能的呢?这篇文章我们来详细说一下。

页缓存技术 + 磁盘顺序写
首先 Kafka 每次接收到数据都会往磁盘上去写，如下图所示：

那么在这里我们不禁有一个疑问了，如果把数据基于磁盘来存储，频繁的往磁盘文件里写数据，这个性能会不会很差?大家肯定都觉得磁盘写性能是极差的。

没错，要是真的跟上面那个图那么简单的话，那确实这个性能是比较差的。

但是实际上 Kafka 在这里有极为优秀和出色的设计，就是为了保证数据写入性能，首先 Kafka 是基于操作系统的页缓存来实现文件写入的。

操作系统本身有一层缓存，叫做 Page Cache，是在内存里的缓存，我们也可以称之为 OS Cache，意思就是操作系统自己管理的缓存。对大数据以及人工智能概念都是模糊不清的，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习扣群：数据515—269+数字485，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 。从java和linux入手，其后逐步的深入到HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK等相关知识一一分享！

你在写入磁盘文件的时候，可以直接写入这个 OS Cache 里，也就是仅仅写入内存中，接下来由操作系统自己决定什么时候把 OS Cache 里的数据真的刷入磁盘文件中。

仅仅这一个步骤，就可以将磁