1. partition的持久化佇列結構：資料按先後順序依次追加在檔案末尾，讀寫操作分開，如下圖所示。
這種結構有如下優勢：
注：使用6個7200rpm、sata介面、raid-5的磁碟陣列在jbod配置下的順序寫入的效能約為600mb/秒，但隨機寫入的效能僅約為100k/秒，相差6000倍以上。2. 利用作業系統pagecache：現代作業系統都提供了 read-ahead 和 write-behind 技術，
1. 大量小型i/o操作優化
小型的 i/o 操作發生在客戶端和服務端之間以及服務端自身的持久化操作中，為了避免這種情況，網路請求將多個訊息打包成一組，而不是每次傳送一條訊息，從而使整組訊息分擔網路中往返的開銷。
這個簡單的優化對速度有著數量級的提公升。批處理允許更大的網路資料報，更大的順序讀寫磁碟操作，連續的記憶體塊等等，所有這些都使 kafka2. 檔案拷貝優化檔案拷貝主要發生在consumer消費資料時需要從磁碟讀取資料並通過網路傳送給consumer。 存在兩種拷貝方式：將隨機流訊息順序寫入到磁碟， 再由 consumers 進行消費。
對比以上兩種方式可以看出，傳統方式有四次 copy 操作和兩次系統呼叫， 而zero-copy只拷貝2次。
普遍的應用場景：乙個 topic 被多消費者消費。使用 zero-copy（零拷貝），資料只會被複製到 pagecache中一次，節省了每次拷貝到使用者空間記憶體中，再從使用者空間進行讀取的消耗，同時pagecache和zero-copy的組合使用意味著，在乙個kafka集群中，大多數consumer 消費時，將看不到磁碟上的讀取活動，因為資料將完全由快取提供。 這使得訊息能夠以接近網路連線速度的上限進行消費。使用zero-copy方式有乙個重要前提：從磁碟讀出的資料塊不用修改就可以直接傳遞，為了滿足這個條件：
3. 端到端訊息批量壓縮
在某些情況下，資料傳輸的瓶頸不是 cpu ，也不是磁碟，而是網路頻寬。使用者可以一次乙個的壓縮訊息。但是這樣會造成非常差的壓縮比和訊息重複型別的冗餘，比如 json中的欄位名稱或 web日誌中的使用者**或公共字串值。高效能的壓縮是一次壓縮多個訊息，而不是壓縮單個訊息。
kafka以高效的批處理格式（recordbatch）支援一批訊息可以壓縮在一起傳送到伺服器。這批訊息將以壓縮格式寫入，並且在日誌中保持壓縮，只會在consumer消費時解壓縮。4. nio多路復用技術同步非阻塞的接收producer推送的訊息：乙個單獨的接受執行緒和 n 個處理執行緒,每個執行緒處理固定數量的連線
1. 批量拉取資料： 批量拉取的好處在網路優化已經說明，不再介紹。
2. pull-based
broker起到蓄水池的作用,調節consumer、producer處理速率不一致的問題。
3. offset位置（跟蹤）
1. load balancing
2. asynchronous send
批處理是提公升效能的乙個主要驅動，為了允許批量處理，kafka 生產者會嘗試在記憶體中彙總資料，並用一次請求批次提交資訊。 批處理，不僅僅可以配置指定的訊息數量，也可以指定等待特定的延遲時間(如64k 或10ms)，這允許彙總更多的資料後再傳送，在伺服器端也會減少更多的io操作。
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