一位5年工作經驗的小伙伴面試的時候被問到這樣一個問題，說”談談你對Kafka數據存儲原理的理解“。然后，這位小伙伴突然愣住了，什么是零拷貝，零拷貝跟Kafka有關系嗎？

那么今天，我給大家來聊一聊我對Kafka零拷貝原理的理解。

1、Topic主題

在Kafka中，這個用 來存儲消息的隊列叫做Topic，它是一個邏輯的概念，可以理解為一組消息的集合。

生產者和Topic以及Topic和消費者的關系都是多對多。一個生產者可以發送消息到多個Topic，一個消費者也可以從多個Topic獲取消息（但是不建議這么做）。

生產者發送消息時，如果Topic不存在，Kafka默認會自動創建。

2、Partition分區

首先，Kafka為了實現橫向擴展，它會把不同的數據存放在不同的Broker上，同時為了降低單臺服務器的訪問壓力，把一個Topic中的數據分隔成多個Partition。在服務器上，每個Partition都有一個物理目錄，Topic名字后面的數字標號即代表分區。比如創建一個名為mytopic的主題，數據目錄被分布到了3臺機器。

如圖所示：

mytopic-0存在A節點，mytopic-1存在B節點，mytopic-2存在C節點。

3、Replica副本

另外，Kafa為了提高分區的可靠性，又設計了副本機制。我們創建Topic的時候，通過指定replication-factor副本因子，來確定Topic的副本數。當然，副本因子數必須小于等于節點數，否則會報錯。這樣就可以保證，絕對不會有一個分區的兩個副本分布在同一個節點上，不然副本機制也失去了備份的意義了。

如圖所示，創建了一個3個分區3個副本的Topic a3part3rep，被均勻分布到了3個Broker節點上，每個Broker節點互為備份。

這些所有的副本分為兩種角色，Leader對外提供讀寫服務。Follower唯一的任務就是從Leader異步拉取數據，圖中紅色的副本為Leade，也被均勻分布在各個節點上，可以保證讀寫均勻，這樣的設計也稱為單調讀一致性。

?4、Segment分段

Kakfa為了防止Log不斷追加導致文件過大，導致檢索消息效率變低，一個Partition超出一定大小的時候，就被切割為多個Segment來組織數據。在磁盤上，每個Segment由一個log文件和2個index文件組成。

如圖所示，這三個文件是成套出現的。其中.index是用來存儲Consumer的Offset偏移量的索引文件，.timeindex是用來存儲消息時間戳的索引文件，log文件就是用來存儲具體的數據文件。

以切割時記錄的Offset值作為文件的名字。它的文件結構是這樣的，如圖所示：

?5、Index索引

前面我們講到Kafka設計了兩種索引，一種是偏移量索引文件，記錄的是Offset和消息在Log文件中的位置映射關系。一種是時間戳索引文件，記錄的是時間戳和Offset的關系。為了提高檢索效率Kafka并不會為每一條消息都會建立索引，而是采用稀疏索引。也就是說隔一批消息才產生一條索引記錄。如圖所示：