检验一款消息队列的核心性能指标是 系统吞吐量 和 系统延迟 。
吞吐量：Kafka 在三个系统中的吞吐量最高，是 RabbitMQ 的 15 倍，Pulsar 的 2 倍。
系统延迟：Kafka 在较高的吞吐量下提供了最低的延迟，同时还提供了强大的持久性和高可用性。RabbitMQ 可以实现比 Kafka 更低的端到端延迟（在吞吐量低很多的情况下）
Kafka的消息数据是写在硬盘上的，保证了消息数据的可靠性，但写硬盘还能保证几十万条/秒的消息处理速度，是怎么做到的？答案是基于操作系统的页缓存和磁盘顺序写来实现的。
页缓存Page Cache—操作系统自己管理的内存缓存（os cache）。Kafka在写入消息时是直接写入页缓存，然后由操作系统决定什么时候把页缓存里的数据刷入磁盘文件中。这样一来，消息写入性能就变成了写内存，不是在写磁盘，请看下图。
常规的磁盘写入都是随机写，随便找到文件的某个位置来写数据，这样的性能非常差，但是追加文件末尾按照顺序的方式来写数据的话，其写入性能跟写内存的性能都相差无几的。Kafak就是采用顺序写的方案，再加上页缓存的应用，才能做到在普通服务器上每秒写入几十万条消息，实现了数据写入的超高性能 。
2.零拷贝技术
解决了写入问题，那消息读取呢？频繁的从磁盘读数据然后发给消费者，性能又是如何保证的？Kafka为了解决这个问题，在读数据的时候是引入零拷贝技术。
先看下图是常规的硬盘读写流程，操作系统读取硬盘数据后放在OS Cache，然后需要拷贝一次到Kafka进程，然后Kafka再将数据拷贝到Socket缓存才能发送到网卡，这样流程的性能当然没有保障。
再看下图， Kafka的设计为直接将操作系统OS Cache中的数据发送到网卡，跳过了两次拷贝数据的步骤，Socket缓存中仅仅会拷贝一个描述符过去，不会拷贝数据到Socket缓存，大大提升了数据读取性能。
