如何使用异步设计提升系统性能？
异步和同步的区别：异步并不会使一个请求实际执行的时间减少，它只会让线程不要阻塞而直接返回，异步方法执行完后会自动调用回调函数。异步的实现不再需要线程等待执行结果，只需要个位数量的线程，即可实现同步场景大量线程一样的吞吐量。 由于没有了线程的数量的限制，总体吞吐量上限会大大超过同步实现，并且在服务器CPU、网络带宽资源达到极限之前，响应时延不会随着请求数量增加而显著升高，几乎可以一直保持约 100ms 的平均响应时延。
Java8 CompletableFuture 异步实现
为什么在高并发下程序会卡死？
在高并发的情况下，我们的程序会非常繁忙，短时间内就会创建大量的对象，这些对象将会迅速占满内存，这时候，由于没有内存可以使用了，垃圾回收被迫开始启动，并且，这次被迫执行的垃圾回收面临的是占满整个内存的海量对象，它执行的时间也会比较长，相应的，这个回收过程会导致进程长时间暂停。进程长时间暂停，又会导致大量的请求积压等待处理，垃圾回收刚刚结束，更多的请求立刻涌进来，迅速占满内存，再次被迫执行垃圾回收，进入了一个恶性循环。如果垃圾回收的速度跟不上创建对象的速度，还可能会产生内存溢出的现象。
高并发下的内存管理技巧
优化代码中处理请求的业务逻辑，尽量少的创建一次性对象，特别是占用内存较大的对象。比如说，我们可以把收到请求的 Request 对象在业务流程中一直传递下去，而不是每执行一个步骤，就创建一个内容和 Request 对象差不多的新对象。
对于需要频繁使用，占用内存较大的一次性对象，我们可以为这些对象建立一个对象池。
一、Kafka如何实现高性能IO？
Kafka 单个节点的极限处理能力接近每秒钟 2000 万条消息，吞吐量达到每秒钟 600MB。
使用批量消息提升服务端处理能力
当你调用 send() 方法发送一条消息之后，无论你是同步发送还是异步发送，Kafka 都不会立即就把这条消息发送出去。它会先把这条消息，存放在内存中缓存起来，然后选择合适的时机把缓存中的所有消息组成一批，一次性发给 Broker。
在服务端(broker)，Kafka 不会把一批消息再还原成多条消息。就是说，在Broker 整个处理流程中，无论是写入磁盘、从磁盘读出来、还是复制到其他副本这些流程中，批消息都不会被解开，一直是作为一条“批消息”来进行处理的。
在消费时，消息同样是以批为单位进行传递的，Consumer 从 Broker 拉到一批消息后，在客户端把批消息解开，再一条一条交给用户代码处理。
使用顺序读写提升磁盘 IO 性能
Kafka对于每个分区，它把从Producer 收到的消息，顺序地写入对应的 log 文件中，一个文件写满了，就开启一个新的文件这样顺序写下去。消费的时候，也是从某个全局的位置开始，也就是某一个 log 文件中的某个位置开始，顺序地把消息读出来。
利用 PageCache 加速消息读写
PageCache 就是操作系统在内存中给磁盘上的文件建立的缓存。无论我们使用什么语言编写的程序，在调用系统的 API 读写文件的时候，并不会直接去读写磁盘上的文件，应用程序实际操作的都是 PageCache，也就是文件在内存中缓存的副本。
应用程序在写入文件的时候，操作系统会先把数据写入到内存中的 PageCache，然后再一批一批地写到磁盘上。
读取文件的时候，也是从 PageCache 中来读取数据，这时候会出现两种可能情况。
一种是 PageCache 中有数据，那就直接读取，这样就节省了从磁盘上读取数据的时间；
另一种情况是，PageCache 中没有数据，这时候操作系统会引发一个缺页中断，应用程序的读取线程会被阻塞，操作系统把数据从文件中复制到 PageCache 中，然后应用程序再从PageCache 中继续把数据读出来， 这时会真正读一次磁盘上的文件，这个读的过程就会比较慢。
Kafka 在读写消息文件的时候，充分利用了 PageCache 的特性。一般来说，消息刚刚写入到服务端就会被消费，按照 LRU 的“优先清除最近最少使用的页”这种策略，读取的时候，对于这种刚刚写入的 PageCache，命中的几率会非常高。
ZeroCopy：零拷贝技术(DMA)
直接从 PageCache 中把数据复制到 Socket 缓冲区中， 这样不仅减少一次数据复制，更重要的是，由于不用把数据复制到用户内存空间，DMA 控制器可以直接完成数据复制，不需要 CPU 参与，速度更快。
二、Kafka 和 RocketMQ 是如何处理消息压缩的？
在开启压缩时，Kafka 选择一批消息一起压缩，每一个批消息就是一个压缩分段。使用者也可以通过参数来控制每批消息的大小。
在 Kafka 中，生产者生成一个批消息发给服务端，在服务端中是不会拆分批消息的。那按照批来压缩，意味着，在服务端也不用对这批消息进行解压，可以整批直接存储，然后整批发送给消费者。最后，批消息由消费者进行解压。
RocketMq 默认压缩大于4K的消息（可配置），压缩算法是zip，默认级别5（可配置），同样也是客户端做解压缩工作，服务端只存储；对于批量消息的压缩，目前并不支持。
