根据kafka的零拷贝机制来确定集群需要多大内存

1、首先要大概知道非0拷贝机制

传统的读取文件数据并发送到网络的步骤如下：
（1）操作系统将数据从磁盘文件中读取到内核空间的页面缓存；
（2）应用程序将数据从内核空间读入用户空间缓冲区；
（3）应用程序将读到数据写回内核空间并放入socket缓冲区；
（4）操作系统将数据从socket缓冲区复制到网卡接口，此时数据才能通过网络发送。

很明显，传统非0拷贝读取磁盘一次，经过4次网络拷贝（IO）；

如果读取10亿次，意味经过40亿次频繁的IO处理

2、kafka的0拷贝技术

kafka的0拷贝技术充分利用了操作系统内核OSCache

只用将磁盘文件的数据复制到页面缓存中一次，然后将数据从页面缓存直接发送到网络中（发送给不同的订阅者时，都可以使用同一个页面缓存），避免了重复复制操作

这样原来的一次读取操作，只经历了2次拷贝（IO）；

假如现在有5个消费者 ， 要读取10亿次磁盘文件：

原来的非0拷贝：5 * 10亿 * 4 = 200亿次网络拷贝（IO）

0拷贝技术：1 次 + 10亿次

很明显，随着消费者次数的增多，读取次数的增多，占用IO的频繁是很明显的

3、估算kafka服务器需要的内存

通过0拷贝，可以知道，kafka快速的主要原因是利用了内核缓冲区OScache ， 意味着 kafka本身的JVM要求其实并不是特别大的；

因为很多数据结构并不在JVM内部使用，而是在OSCache内部；

所以，一般我们给kafka服务的jvm内存几个G就可以了，比如一个kafka服务给5G

 

每天全量日志100亿条 , 根据2-8原则 。高峰期大概会产生约80亿条数据量
一般的高峰期是在早上8-10点 下午的6-7点 晚上的9-10点 这个时间大概就是4个小时
意味着80亿/4*3600秒 = 55万/秒 ， 每条数据大概在1KB大小 也就是每秒大概约5G大小的日志

假如线上一共100个topic 来对接这个日质量， 每个topic有5个分区，2个副本,那意味着总共要存储1000份 ;
kafka的每一个分区是一个目录,目录里面存储的是segment（默认1G）;
那么高峰期每秒5G日志，假如均摊到100个topic上 ， 意味着kafka集群在高峰期大概每秒产生了：5G/100 = 0.05G(每个topic上要分摊这些), 每个topic5个分区2个副本 那就是说,其实最终要存储的大概是 : 0.05*5*2 = 0.5G(每个topic每秒存储的 数据大小)

意味着2s就会产生一个segment文件（1G）

kafka在读取数据使用的是0拷贝技术，是通过linux的OSCache内核缓冲区来完成的;所以说要想让你的kafka性能达到最好，那么只要给OSCache足够大的内存,KAFKA性能就会达到非常好
当然真实情况是考虑你们能承受的最大延迟是多少. 比如：5s的 延迟
那意味着5s内每个topic会产生：5s*0.5G = 2.5G大小
100个topic * 每个topic延迟5s的量2.5G（5s后，缓存区数据刷盘） = 250G

现在7台机器，那么250G/7 大概每台机器用在OSCache上的内存36G.
然后在算上给kafka的JVM使用的内存（5G~10G足够了）
终上所述每天全量日志100亿条数据量情况下, 每台机器给kafka预留的内存大概：41G ~ 46G