KAFKA有哪些特性

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1、高并发
这个通常是说一个系统能承受大量的连接，已经非常高的并发；
在kafka中，主要是得益于优秀的网络通信框架设计，即前面讲到的结合Reactor设计模式实现的网络底座。
这个网络框架封装自Java的NIO库，底层的网络IO模型采用的是多路复用的网络IO，也就是通过一个selector可以管理成千上万的连接，相比于传统BIO大大的节约了服务端维护连接的开销。
其次就是结合Reactor设计模式实现的网络底座，分为三个角色，acceptor、processor、handler，将网络事件与业务逻辑进一步拆分解解耦，提升了网络事件的执行效率。

2、高吞吐
吞吐需要分为两部分讨论
2.1、写入吞吐量，主要是得益于追加写的性能极高，kafka是如何实现追加写的呢？简单的说来其实底层就是持有目标文件的channel，然后基于channel去进行追加写即可，
那么是怎么持有文件的channel的呢？在创建segment也就是日志文件的时候就已经知道对应文件在哪儿并持有对应的file引用了，因此就避免了还需要进行磁盘寻址的开销，
基于这个文件的channel就可以进行追加写入。

public static FileRecords open(File file,                               boolean mutable,                               boolean fileAlreadyExists,                               int initFileSize,                               boolean preallocate) throws IOException {// 拿到这个log文件对应的fileChannel    FileChannel channel = openChannel(file, mutable, fileAlreadyExists, initFileSize, preallocate);    int end = (!fileAlreadyExists && preallocate) ? 0 : Integer.MAX_VALUE;    return new FileRecords(file, channel, 0, end, false);}

private static FileChannel openChannel(File file,                                       boolean mutable,                                       boolean fileAlreadyExists,                                       int initFileSize,                                       boolean preallocate) throws IOException {    // 通过RandomAccessFile拿到对应的fileChannel    if (mutable) {if (fileAlreadyExists) {return new RandomAccessFile(file, "rw").getChannel();        } else {if (preallocate) {                RandomAccessFile randomAccessFile = new RandomAccessFile(file, "rw");                randomAccessFile.setLength(initFileSize);                return randomAccessFile.getChannel();            } else {return new RandomAccessFile(file, "rw").getChannel();            }
        }
    } else {return new FileInputStream(file).getChannel();    }
}

public int writeFullyTo(GatheringByteChannel channel) throws IOException {    // 这个buffermemoryRecords中的一个属性    // 在初始化的时候被赋值的    // 那么在哪里初始化的呢？这个是从ProduceRequest中被取出来的    buffer.mark();    // 经典的NIO写文件循环操作    int written = 0;    while (written < sizeInBytes())// 直接写os cache中，而不是写在磁盘文件里        written += channel.write(buffer);    buffer.reset();    return written;}

2.2、读取吞吐量，这个主要是利用网上常说的zore copy，这零拷贝简单的说来OS提供了一个系统调用，可以让网卡根据少量的元数据信息，就可以直接从OS CACHE中读取目标数据
从而避免了这部分数据拷贝到用户空间（JVM），再拷贝到socket缓冲区，几乎消除了CPU拷贝数据的开销，同时也减少了用户态/内核态切换的开销，从而在数据发送的方面，zore copy性能极高。

话又说回来，kafka是怎么利用zore copy的呢？很简单，源码如下FileRecords的writeTo函数：

public long writeTo(GatheringByteChannel destChannel, long offset, int length) throws IOException {long newSize = Math.min(channel.size(), end) - start;    int oldSize = sizeInBytes();    if (newSize < oldSize)throw new KafkaException(String.format("Size of FileRecords %s has been truncated during write: old size %d, new size %d",                file.getAbsolutePath(), oldSize, newSize));    long position = start + offset;    int count = Math.min(length, oldSize);    final long bytesTransferred;    if (destChannel instanceof TransportLayer) {
        TransportLayer tl = (TransportLayer) destChannel;        bytesTransferred = tl.transferFrom(channel, position, count);    } else {        bytesTransferred = channel.transferTo(position, count, destChannel);    }return bytesTransferred;}

3、高性能，低延时
这两个放在一起讨论呢，主要是这高性能这东西很泛，方方面面的良好设计才有了整体的高性能，举个栗子，前面提到的时间轮的设计，就是很经典的例子。
低延时主要是得益于可以写OS CACHE，如果不设置强制刷盘的话，写入OS CACHE之后就算本地写入成功了，写内存是非常快的，所以结合追加写，整个操作的时延就非常低。

4、高可靠，高可用
高可靠一般是指消息高可靠，主要是基于副本设计，让一条数据有多个副本分散到不同的机器，从而提供了不错的高可靠性。
高可用一般是指机器出现宕机等异常情况依旧能正常提供服务，在服务端的体现的话，主要是就是controller的设计，可以通过zk感知到broker的变化，从而做一系列的状态变更；
最后还有ISR的设计，以及副本的主从设计，在出现leader副本所在broker宕机的时候，可以从剩余的优先副本中选出一个leader来继续提供服务，保障服务高可用。

到此，相信大家对“KAFKA有哪些特性”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！