上篇文章我们讨论了生产端的高吞吐设计，这节课我们讨论服务端的高吞吐设计。
服务端针对高吞吐有几个设计特点：
- 网络层的 Reactor 设计模式、
- 顺序写、
- 页缓存
- 零拷贝。
接下来我会按照顺序分别为你详细讲解。
网络层的 Reactor 设计模式
网络层的设计图如下：
这里我就结合该图解释一下网络层的架构设计。
整个服务端的网络架构分为 4 个层次：
- Acceptor 线程构成的连接创建层，负责创建和客户端的连接；
- Processor 线程类构成的网络事件处理层；
- 由 RequestChannel 构成的请求和响应的缓冲层；
- 由 KafkaRequestHandler 和 KafkaApis 构成的真正的业务处理层。
这样的设计有什么优势呢？
第一，我们先思考为什么要把 Acceptor 线程和 Processor 线程分开。
如果不分开，网络读写的量很大势必造成大量线程阻塞，导致服务端对 OP_ACCEPT 事件响应不及时，进而连接失败。同时，如果服务端刚启动瞬时来了很多连接，大量的线程都去建立新的连接了，那么网络读写事件的处理就会慢下来，也会引起读写超时等问题。
Acceptor 线程和 Processor 线程分为两层这样的设计让连接的创建和网络读写事件的处理分开，同时还可以配置 Processor 线程的数量，这样做不会被极端场景影响到整体的响应时间，同时也是符合 Reactor 设计模式的。（Reactor 模式又被称为反应器模式或应答者模式，是基于事件驱动的设计模式，如有需要你可以查阅相关的资料来学习，这里就不过多赘述了。）
第二，Processor 线程解析完请求后并不是直接交给业务线程处理。
解析完请求后放入 RequestChannel 的请求队列里，这样做避免在高并发场景下业务线程（即调用底层组件的线程）工作过于饱和而造成超时的情况出现。
第三，KafkaRequestHandlerPool 线程池先消费 RequestChannel 类里的请求队列，然后通过调用 KafkaApis 实现对底层组件的调用。
这样做既可以实现网络处理和调用底层组件的解耦，也可以根据实际请求，随时调整 KafkaRequestHandlerPool 线程池的线程数，调整调用底层组件的能力。
第四，KafkaApis 类会把响应放入对应的 Processor 线程里的响应集合里。
而不是直接让 Processor 把响应发送给客户端，这样做实现了业务线程和网络操作线程的解耦，避免了高并发时线程工作过于饱和而造成的延迟问题。
顺序写
Kafka 写日志文件的时候用的是追加消息的形式，只在文件尾部顺序写消息，同时在文件头部顺序读取消息。消息队列不涉及修改消息，所以不需要随机写。这样的设计即使用的是传统的磁盘，吞吐量也会很大。主要原因是操作系统对于顺序写和顺序读有优化，具体采用的是后写（对于写消息优化）和预读（对于读消息优化）。生产环境上经过测试，顺序写比随机写快 3 个数量级。
页缓存
页缓存简单说就是把缓存当磁盘用，这样就避免了频繁地读写磁盘。
当一个进程要读取或写入磁盘文件的时候，系统会判断数据是否在内存中，如果在，就直接把内存中的数据返回给进程；如果不在，就读取磁盘文件，同时会多读一些连续的磁盘页放到内存中。这样下次再读取或写入时，系统会判断数据是否在内存中，只要是顺序地读写消息，命中率会很高的，大大减少了磁盘访问的次数，提高了服务端的吞吐量。
零拷贝
这里我们以消费者读取消息为例，服务端要从磁盘拷贝数据然后网络发送，如果不采用零拷贝的话，会发生什么样的事情呢？如下图所示：
非零拷贝过程图
首先，应用程序调用 read() 方法时需要从用户态切换到内核态，将数据从磁盘上取出来保存到内核缓冲区中；然后，内核缓冲区中的数据传输到应用程序，此时 read() 方法调用结束，从内核态切换到用户态。之后，应用程序执行 send() 方法，需要从用户态切换到内核态，将数据传输给 Socket Buffer；最后，内核会将 Socket Buffer 中的数据发送到网卡，再发送到远程节点，此时 send() 方法结束，从内核态切换到用户态。
可以看到，这个过程共涉及四次 CPU 上下文切换和四次数据复制，并且有两次复制操作是由 CPU 完成的，另外两次由 DMA 完成。在这个过程中，数据本身没有任何修改，仅仅是从磁盘复制到了网卡缓冲区中，于是会浪费大量的 CPU 周期。
那采用零拷贝又会发生什么呢？如下过程图：
零拷贝过程图
首先，应用程序调用 transferTo() 方法，从用户态转换为内核态，DMA 会将文件数据发送到内核缓冲区；然后，Socket Buffer 追加数据的描述信息；最后，DMA 将内核缓冲区的数据发送到网卡缓冲区，这样就完全解放了 CPU，实现了零拷贝。
也就是说，所谓“零拷贝”是 CPU 不参与拷贝数据的工作，可以节省大量的 CPU 周期，同时减少了两次 CPU 在用户态和内核态的切换。这样大大减少了 CPU 的负载，从而提升了吞吐量。
如果想详细学习请看 掘金小册《Kafka 源码精讲》 你将获得：
- 全面学 Kafka 各个组件，系统掌握 Kafka 的原理；
- 系统学习 Kafak 的轮子组件，如内存缓冲池，基于 NIO 的通信模块；
- Kafka 高可靠分布式设计；
- Kafka 底层文件存储设计；
