討論一下kafka參數的配置
1、acks 參數配置
acks這個參數有三個值：0，1，-1，但是不用的參數對應的含義不同，那如果我們想要保證數據不丟失，acks 值應該設置為哪個參數呢？
0：代表生產者只要把消息發送出去以后就認為消息發送成功了，這種方式有可能會導致數據丟失，因為有可能消息發送到服務端以后服務端存儲失敗了。
1：代表生產者把消息發送到服務端，服務端的 leader replica 副本寫成功以后，就返回生產者消息發送成功了，這種方式也有可能導致丟數據，因為有可能剛好
數據寫入到leader replica，然后返回處理成功的響應給生產者，假如這個時候leader replica 在的服務器出問題了，follower replica 還沒來得及同步數據，這個時候是會
丟失數據的。
-1（all）：代表生產者把消息發送到服務端，服務端的ISR列表里所有的 replica都寫入成功以后，才會返回成功響應給生產者。
假設ISR列表里面有該分區的三個replica（一個leader replica，兩個follower replica ），那么acks=-1 就意味着消息要寫入到 leader replica，並且兩個 follower replica從
leader replica 上同步數據成功，服務端才會給生產者發送消息 發送成功的響應。
所以ISR列表里面的replica 就非常關鍵。如果我們想要保證數據不丟，那么acks的值設置為-1，並且還需要保證ISR列表里面是1個副本以上。
所以 acks的值要設置為-1。
2、ISR到底指的是什么東西？
既然大家已經知道了Partition的多副本同步數據的機制了，那么就可以來看看ISR是什么了。
ISR全稱是 "In-Sync Replicas"，也就是保持同步的副本，它的含義就是，跟leader 始終保持同步的 follower有哪些。
大家可以想一下，如果說某個follower所在的broker因為JVM Full GC之類的問題，導致自己卡頓了，無法及時從Leader拉取同步數據，那么是不是會導致Follower
數據被Leader要落后很多？
所以這個時候，就意味着follower已經跟leader不再處於同步的關系了。但是只要follower一直及時從leader同步數據，就可以保證他們是處於同步的關系的。
所以每個Partition 都有一個ISR，這個ISR里一定會有Leader自己，因為Leader肯定數據是最新的，然后就是那些跟Leader保持同步的follower，也會在ISR里。
3、kafka的存儲機制
由於生產者生產的消息會不斷追加到log文件末尾，為防止log文件過大導致數據定位效率低下，kafka采取了分片和索引機制。
它將每個partition 分為多個 segment，每個segment對應兩個文件：".index"索引文件和 ".log" 數據文件。（一個分區下面有多個log文件，每個log文件大概有1G）
這些文件位於同一文件下，該文件夾的命名規則為 topic 名 - 分區號。
例如：first 這個topic 有三個分區，則其對應的文件夾為 first-0，first-1，first-2。
index和log 文件以當前 segment 的第一條消息的 offset命名。下圖為 index文件和log文件的機構示意圖：
.index 文件存儲大量的索引信息， .log文件存儲大量的數據，索引文件中的元數據指向對應數據文件中 Message 的物理偏移量。
4、kafka的 zero-copy 零拷貝技術
在kafka中消息存儲模式中，數據存儲在底層文件系統中。當有Consumer訂閱了相應的topic消息，數據需要從磁盤中讀取然后將數據寫回到套接字中（socket）。
此動作看似只需較少的cpu活動，但它的效率非常低。首先內核讀出全盤數據，然后將數據跨越內核用戶推到應用程序，然后應用程序再次跨越內核用戶將數據推回，
寫出到套接字。應用程序實際上在這里擔當了一個不怎么高效的中介角色，將磁盤文件的數據轉入套接字。
數據每遍歷用戶內核一次，就要被拷貝一次，這會消耗CPU周期和內存帶寬。幸運的是，您可以通過一個 零拷貝 的技巧來消除這些拷貝。
使用零拷貝的應用程序要求內核直接將數從磁盤文件拷貝到套接字，而無需通過應用程序。零拷貝不僅大大的提高了應用程序的性能，
而且還減少了內核與用戶模式間的上下文切換。
java 類庫通過 java.nio.channels.FileChannel 中的 transferTo() 方法來在 Linux和Unix系統上支持零拷貝。可以使用transferTo() 方法直接將
字節從它被調用的通道上傳輸到另外一個可寫字節通道上，數據無需流經應用程序。