零拷贝

引言：顺序写的魔力 CommitLog 是 RocketMQ 高性能的核心秘密。它用顺序写实现了： 单机 10 万+ TPS：远超数据库的随机写 亚毫秒级延迟：消息写入延迟 < 1ms 零拷贝读取：MMAP 直接访问磁盘文件 今天我们从源码级别剖析 CommitLog 的实现细节。 一、为什么顺序写这么快？ 1.1 随机写 vs 顺序写 ┌──────────────────────────────────────────┐ │ 磁盘写入性能对比 │ ├──────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 随机写（数据库）: │ │ ┌───┐ ┌───┐ ┌───┐ │ │ │ A │ → │ C │ → │ B │ │ │ └───┘ └───┘ └───┘ │ │ 磁盘块100 磁盘块500 磁盘块200 │ │ │ │ 问题： │ │ - 磁头需要频繁移动 │ │ - IOPS 约 100-200/s │ │ │ ├──────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 顺序写（RocketMQ）: │ │ ┌───┬───┬───┬───┬───┐ │ │ │ A │ B │ C │ D │ E │ ... │ │ └───┴───┴───┴───┴───┘ │ │ CommitLog 文件 │ │ │ │ 优势： │ │ - 磁头连续移动 │ │ - 吞吐量 约 600MB/s（机械硬盘） │ │ - 吞吐量 约 2GB/s（SSD） │ │ │ └──────────────────────────────────────────┘ 性能差距： ...

为什么Kafka能达到百万级TPS？为什么Kafka使用分区而不是队列？为什么Kafka适合大数据场景？ 本文深度拆解Kafka的核心设计，揭示高性能的秘密。 一、Kafka核心架构 1.1 核心概念 Producer → Broker (Partition 0, 1, 2...) → Consumer Group ↓ 磁盘存储（Segment文件） 核心组件： Producer（生产者）：发送消息到Topic的Partition Broker（代理服务器）：Kafka集群的节点，存储消息 Topic（主题）：消息的逻辑分类 Partition（分区）：Topic的物理分片，提升并行度 Consumer Group（消费者组）：多个Consumer组成的组，负载均衡消费 Offset（偏移量）：消息在Partition中的位置 1.2 为什么Kafka使用分区？ 对比设计： // RabbitMQ模型：Queue（单队列） Queue: order.queue ├─ Message 1 ├─ Message 2 ├─ Message 3 ... 限制： - 单队列吞吐量受限（单机磁盘IO） - 无法水平扩展 // Kafka模型：Topic + Partition（分区） Topic: order ├─ Partition 0 → Broker 1 │ ├─ Message 1 │ ├─ Message 4 │ ... ├─ Partition 1 → Broker 2 │ ├─ Message 2 │ ├─ Message 5 │ ... └─ Partition 2 → Broker 3 ├─ Message 3 ├─ Message 6 ... 优势： - 并行处理：多个Partition可以并行读写 - 水平扩展：增加Partition可以提升吞吐量 - 负载均衡：Partition分布在不同Broker 核心洞察： ...