1、Kafka的客户端缓冲机制
首先，先得给大家明确一个事情，那就是在客户端发送消息给kafka服务器的时候，一定是有一个内存缓冲机制的。
也就是说，消息会先写入一个内存缓冲中，然后多条消息组成了一个Batch，才会一次网络通信吧把Batch发送过去。
2、内存缓冲造成的频繁GC问题
那么这种内存缓冲机制的本意，其实就是把多条消息组成一个Batch，一次网络请求就是一个Batch或者多个Batch。
这样每次网络请求都可以发送很多数据过去，避免了一条消息一次网络请求。从而提升了吞吐量，即单位时间内发送的数据量。
但是问题来了，大家可以思考一下，一个Batch中的数据，会取出来然后封装在底层的网络包里，通过网络发送出去到达kafka服务器。
那么然后呢？
这个Batch里的数据都发送过去了，现在Batch里的数据应该怎么处理呢？
你要知道，这些Batch里的数据此时可还在客户端的JVM的内存里啊！！！那么此时从代码实现层面，一定会尝试避免任何变量去引用这些Batch对应的数据，然后
尝试触发JVM自动回收掉这些内存垃圾。
这样不断的让JVM回收垃圾，就可以不断地清理掉已经发送成功的Batch了，然后就可以不断的腾出来新的内存空间让后面新的数据来使用。
这种想法很好，但是实际上运行的时候一定会有问题，最大的问题，就是JVM GC的问题。
大家都知道一点，JVM GC在回收内存垃圾的时候，他会有一个"stop the world"的过程，也就是垃圾回收线程运行的时候，会导致其他工作线程短暂的停顿，这样可以便于
他自己安安静静的回收内存垃圾。
现在JVM GC是越来越先进，从CMS垃圾回收器到G1垃圾回收器，核心的目标之一就是不断的缩减垃圾回收的时候，导致其他工作线程停顿的时间。
所以现在越是新款的垃圾回收导致工作线程停顿的时间越短，但是再怎么短，他也还是存在啊！！！
如何尽可能在自己的设计上避免JVM频繁的GC就是一个非常考验水平的事情了。
3、kaka设计者实现的内存缓冲池机制
在kafka客户端内部，对这个问题实现了一个非常优秀的机制，就是缓冲池的机制了。
简单来说，就是每个Batch底层都对应一块内存空间，这个内存空间就是专门用来存放写进去的消息的。
然后呢，当一个Batch被发送到了kafka服务器，这个Batch的数据不再需要了，就意味着这个Batch的内存空间不再使用了。
此时这个Batch底层的内存空间不要交给JVM去垃圾回收，而是把这块内存空间给放入一个缓冲池里。这个缓冲池里放了很多块内存空间，下次如果你又有
一个新的Batch了，那么不就可以直接从这个缓冲池获取一块内存空间就ok了？
然后如果一个Batch发送出去了之后，再把内存空间给人家还回来不就好了？以此类推，循环往复。
一旦使用了这个缓冲池机制之后，就不涉及到频繁的大量内存的GC问题了。
为什么呢？因为他可以上来就占用固定的内存，比如32M。然后把32m内存划分为N多个内存块，比如说一个内存块是16k，这样的话这个缓冲池里就会有很多的内存块。
然后你需要创建一个新的Batch，就从缓冲池里取一个16kb的内存块就可以了，然后这个Batch就不断的写入消息，但是最多就是写16k，因为batch底层的内存块就16k。
接着如果Batch被发送到了Kafka服务器了，此时Batch底层的内存块就直接还回缓冲池就可以了。
下次别人再要构建一个Batch的时候，再次使用缓冲池里的内存块就好了。这样就可以利用有限的内存，对他不停的反复重复的利用。因为如果你的Batch使用完了以后是把
内存块还回到缓冲池中去，那么就不涉及到垃圾回收了。
如果没有垃圾回收，自然就避免了频繁导致的工作线程的停顿了，JVM GC问题是不是就得到了大幅度的优化？
没错，正是这个设计思想让kafka客户端的性能和吞吐量都非常高，这里蕴含了大量的优秀的机制。
那么此时有人说了，如果我现在把一个缓冲池里的内存资源都占满了，现在缓冲池里暂时没有内存块了，怎么办呢？
很简单，阻塞你的写入操作， 不让你继续写入消息了。把你给阻塞住，不停地等待，直到有内存块释放出来，然后再继续让你写入消息。
4、总结一下
这篇文章我们从kafka内存缓冲机制的设计思路开始，一直分析到了JVM GC问题的产生原因以及恶劣的影响。
接着谈到了kafka优秀的缓冲池机制的设计思想以及他是如何解决这个问题的，分析了很多kafka作者在设计的时候展现出的优秀的技术设计思想和能力。
希望大家多吸取这里的精华，在以后面试或者工作的时候，可以把这些优秀的思想纳为己用。
参考：https://blog.csdn.net/qq_42046105/article/details/102480406