Kafka为何如此之快？

由于Kafka遵循了一定的策略，这也是它设计的一部分，以使得它性能更好、更快。；

• 顺序写IO：现代操作系统将其大不部分可用的内存分配给磁盘缓存，并且更快的用于存储和检索顺序数据；
• 零拷贝：由于根本没有修改数据，因此将磁盘中的数据不必要的加载到应用程序内存中，因此，它没有将其加载到应用程序中，而是通过Socket字节，缓冲区以及网络从context缓存区发送了相同的数据；sendFile
• 消息批处理：为了避免多次网络交互，将多个消息分组在一起；
• 消息压缩：在通过网络传输消息之前，使用gzip、snappy等压缩算法对消息进行压缩，然后在Consumer中使用API将其解压。

Kafka和其他消息队列的区别

• Kafka操作的是序列文件I / O（序列文件的特征是按顺序写，按顺序读），为保证顺序，Kafka强制点对点的按顺序传递消息，这意味着，一个consumer在消息流（或分区）中只有一个位置。
• Kafka不保存消息的状态，即消息是否被“消费”。一般的消息系统需要保存消息的状态，并且还需要以随机访问的形式更新消息的状态。而Kafka 的做法是保存Consumer在Topic分区中的位置offset，在offset之前的消息是已被“消费”的，在offset之后则为未“消费”的，并且offset是可以任意移动的，这样就消除了大部分的随机IO。
• Kafka支持点对点的批量消息传递。
• Kafka的消息存储在OS pagecache（页缓存，page cache的大小为一页，通常为4K，在Linux读写文件时，它用于缓存文件的逻辑内容，从而加快对磁盘上映像和数据的访问）。

推拉模式的比较

推模式

• 推模式优点
  • 消息实时性高
  • 对于消费者使用来说更简单
• 推模式缺点
  • 推送速率难以适应消费速率

拉模式

• 拉模式优点
  • 拉模式下 Broker 就相对轻松了
  • 拉模式可以更合适的进行消息的批量发送
• 拉模式缺点
  • 消息延迟
  • 消息忙请求，忙请求就是比如消息隔了几个小时才有，那么在几个小时之内消费者的请求都是无效的，在做无用功。

RocketMQ和Kafka对于拉模式的优化

• Kafka的长轮询
  • 消费者去 Broker 拉消息，定义了一个超时时间，也就是说消费者去请求消息，如果有的话马上返回消息，如果没有的话消费者等着直到超时，然后再次发起拉消息请求。