目录

1、客户端与服务端的交互

2、频繁网络通信带来的性能低下问题

3、batch机制：多条消息打包成一个batch

4、request机制：多个batch打包成一个request

“这篇文章，给大家聊一个消息中间件相关的技术话题，对于一个优秀的消息中间件而言，客户端与服务端通信的时候，对于这个网络通信的机制应该如何设计，才能保证性能最优呢？甚至通过优秀的设计，让性能提升10倍以上。

我们本文就以Kafka为例来给大家分析一下，Kafka在客户端与服务端通信的时候，底层的一些网络通信相关的机制如何设计以及如何进行优化的。

1、客户端与服务端的交互

假如我们用kafka作为消息中间件，势必会有客户端作为生产者向他发送消息，这个大家应该都可以理解。

对于Kafka来说，他本身是支持分布式的消息存储的，什么意思呢？

比如说现在你有一个“Topic”，一个“Topic”你就可以理解为一个消息数据的逻辑上的集合。

比如现在你要把所有的订单数据都发送到一个“Topic”里去，那么这个“Topic”就叫做“OrderTopic”，里面都放的是订单数据。

接着这个“Topic”的数据可能量很大很大，不可能放在一台机器上吧？

所以呢，我们就可以分散存储在多台Kafka的机器上，每台机器存储一部分的数据即可。

这就是 Kafka的分布式消息存储的机制，每个Kafka服务端叫做一个Broker，负责管理一台机器上的数据。

一起来看看下面的图：

一个“Topic”可以拆分为多个“Partition”，每个“Partition”存储一部分数据，每个Partition都可以放在不同的Kafka Broker机器上，这样就实现了数据分散存储在多台机器上的效果了。

然后客户端在发送消息到Kafka Broker的时候，比如说你限定了“OrderTopic”的订单数据拆分为3个“Partition”，那么3个“Partition”分别放在一个Kafka Broker上，那么也就是要把所有的订单数据分发到三个Kafka Broker上去。

此时就会默认情况下走一个负载均衡的策略，举个例子，假设订单数据一共有3万条，就会给每个Partition分发1万条订单消息，这样订单数据均匀分散在了3台Broker机器上。

整个过程，如下图所示：

2、频繁网络通信带来的性能低下问题

好了，现在问题来了，客户端在发送消息给Kafka Broker的时候，比如说现在要发送一个订单到Kafka上去，此时他是怎么发送过去呢？

是直接一条订单消息就对应一个网络请求，发送到一台Broker上去吗？

如果是这样做的话，那势必会导致频繁的跟一台broker进行网络通信，频繁的网络通信，每次都涉及到复杂的网络连接、传输的流程，那么进而会导致客户端性能的低下。

给大家举个例子，比如说每次通过一个网络通信发送一条订单到broker，需要耗时10ms。

那么如果一个订单就一次网络通信发送到broker，每秒最多就是发送100个订单了，大家想想，是不是这个道理？

但是假如说你每秒有10000个订单要发送，此时就会造成你的发送性能远远跟不上你的需求，也就是性能的低下，看起来你的系统发送订单到kafka的速度就是特别的慢。

3、batch机制：多条消息打包成一个batch

所以首先针对这个问题，kafka做的第一个优化，就是实现了 batch机制。

这个意思就是说，他会在客户端放�