Apache Kafka 高性能的原因主要包括以下几个方面：
- 消息批处理：Kafka允许生产者将多条消息批量发送给broker，而不是一条接一条地发送。这样可以减少网络传输的开销和磁盘IO次数。
- 零拷贝技术：Kafka使用了Linux操作系统的sendfile()系统调用实现零拷贝（Zero Copy），避免了在内核空间与用户空间之间来回复制数据，大大提升了数据读写效率。
- 磁盘顺序写入：Kafka的消息是按照分区、按序持久化到磁盘上的，这种顺序写入模式充分利用了磁盘顺序读写的高效特性，相比随机写入，显著提高了I/O性能。
- 内存缓冲区：Kafka在向磁盘写入之前会先将消息暂存在内存中，当达到一定阈值或时间间隔时再批量刷盘，有效地减少了磁盘寻道时间和延迟。
- 分布式架构和分区设计：每个主题被划分为多个分区，每个分区可以在不同的broker上独立处理读写请求，实现了水平扩展能力。同时，消费者可以并行从不同分区消费，从而提升整体吞吐量。
- 高并发与异步处理：Kafka broker内部通过多线程模型处理网络请求，采用非阻塞IO以及异步处理机制，使得系统能够同时处理大量的并发连接和请求。
- 高效的副本管理：Kafka采用了多副本冗余存储机制，并且只有Leader副本负责接收写请求，其他副本通过复制日志来保持同步，保证了数据可靠性和容错性的同时，也优化了读写性能。
为了保证数据不丢失，Kafka采取了以下措施：
- 持久化策略：所有消息都被持久化到磁盘，即使在服务器宕机的情况下，重启后仍然可以从磁盘恢复数据。
- 副本机制：默认情况下，一个分区会有多个副本分布在不同的broker节点上。当Leader副本发生故障时，其他副本可以自动选举新的Leader，继续提供服务。
- acks确认机制：生产者可以设置消息发送的确认级别，例如要求至少有部分副本收到消息才返回成功（acks=0, 1 或 -1）。acks=-1表示等待ISR集合中的所有副本都完成写入才会返回确认信息，以此确保数据不会因broker单点故障而丢失。
- 事务支持：对于需要严格一致性的场景，Kafka提供了事务功能，使得生产者能以原子方式发送一批消息，并确保这些消息要么全部成功提交，要么全部失败回滚。
- Consumer端offset管理：消费者可以通过手动提交offset或者配置为自动提交offset，确保在消费过程中即使遇到异常也能从正确的点继续消费，防止数据漏掉或重复消费。
