一、Kafka高效读写数据
1. 顺序写磁盘
Kafka的producer生产数据，要写入到log文件中，写的过程是一直追加到文件末端，为顺序写。官网有数据表明，同样的磁盘，顺序写能到到600M/s，而随机写只有100k/s。这与磁盘的机械机构有关，顺序写之所以快，是因为其省去了大量磁头寻址的时间。
2. 应用Pagecache
Kafka数据持久化是直接持久化到Pagecache中，这样会产生以下几个好处：
- I/O Scheduler 会将连续的小块写组装成大块的物理写从而提高性能
- I/O Scheduler 会尝试将一些写操作重新按顺序排好，从而减少磁盘头的移动时间
- 充分利用所有空闲内存（非 JVM 内存）。如果使用应用层 Cache（即 JVM 堆内存），会增加 GC 负担
- 读操作可直接在 Page Cache 内进行。如果消费和生产速度相当，甚至不需要通过物理磁盘（直接通过 Page Cache）交换数据
- 如果进程重启，JVM 内的 Cache 会失效，但 Page Cache 仍然可用
尽管持久化到Pagecache上可能会造成宕机丢失数据的情况，但这可以被Kafka的Replication机制解决。如果为了保证这种情况下数据不丢失而强制将 Page Cache 中的数据 Flush 到磁盘，反而会降低性能。
3. 零复制技术
二、Zookeeper在Kafka中的作用
Kafka集群中有一个broker会被选举为Controller，负责管理集群broker的上下线，所有topic的分区副本分配和leader选举等工作。
Controller的管理工作都是依赖于Zookeeper的。
以下为partition的leader选举过程：
三、Kafka事务
Kafka从
0.11版本开始引入了事务支持。事务可以保证Kafka在Exactly Once语义的基础上，生产和消费可以跨分区和会话，要么全部成功，要么全部失败。
1. Producer事务
为了实现跨分区跨会话的事务，需要引入一个全局唯一的Transaction ID，并将Producer获得的PID和Transaction ID绑定。这样当Producer重启后就可以通过正在进行的Transaction ID获得原来的PID。
为了管理Transaction，Kafka引入了一个新的组件Transaction Coordinator。Producer就是通过和Transaction Coordinator交互获得Transaction ID对应的任务状态。Transaction Coordinator还负责将事务所有写入Kafka的一个内部Topic，这样即使整个服务重启，由于事务状态得到保存，进行中的事务状态可以得到恢复，从而继续进行。
2. Consumer事务（精准一次性消费）
上述事务机制主要是从Producer方面考虑，对于Consumer而言，事务的保证就会相对较弱，尤其时无法保证Commit的信息被精确消费。这是由于Consumer可以通过offset访问任意信息，而且不同的Segment File生命周期不同，同一事务的消息可能会出现重启后被删除的情况。
如果想完成Consumer端的精准一次性消费，那么需要kafka消费端将消费过程和提交offset过程做原子绑定。此时我们需要将kafka的offset保存到支持事务的自定义介质中（比如mysql）。这部分知识会在后续项目部分涉及。
