在 Kafka 的数据传输过程中，零拷贝为数据传输的高性能扮演着至关重要的角色，今天就让我们来揭开零拷贝的神秘面纱。
一、数据读写
1. 传统方式
首先让我们看一下不做任何特殊处理的数据流读取方式，以文件下载请求为例，其大致流程如下：
- 用户端发送
read()请求读取数据； CPU在接收到该请求后向磁盘发出IO请求；- 磁盘接收到
CPU发出的IO请求后读取数据并存入磁盘缓存区，并在完成后向CPU发送响应； CPU接收到响应后读取磁盘缓存区数据至Page Cache;- 读取至
Page Cache后需要再次拷贝至用户缓存区；
了解大致流程之后你可能会疑惑，为什么数据读取至磁盘缓冲区之后 CPU 不直接拷贝至用户缓存区，而是要先拷贝到 Page Cache？原因其实也很简单，因为用户缓存区权限相对较低，无法直接与磁盘交互，必须通过内核层进行中转，而 Page Cache 则是内核态的一种缓存优化方式。
2. DMA技术
在上述的流程中可以看到，在整个数据的拷贝过程中 CPU 都占据着主导地位，即干了所有的重活并一直处于阻塞状态，在此期间 CPU 将无法处理其它任务。很显然这种方式相对较为低效，因此 DMA(Direct Memory Access) 应运而生，它接替了 CPU 在 IO 操作中大部分繁重搬运任务，而 CPU 的核心任务则为确定的需要传输的数据以及数据的去向。
同样以之前的
read()读取为例，与之前的不同的区别如下：
CPU接收到IO请求后转发至DMA，由其向磁盘发出IO请求；- 磁盘读取完成后通知
DMA执行拷贝，此过程CPU不参与搬运任务；
可以看到以一次读取为例，CPU 的拷贝频次由 2 次降为 1 次，而通常读取伴随着写入操作，也就意味着一次完整的读写操作就能让 CPU 闲置出 2 两次搬运操作从而执行其它任务。
3. 数据缓冲
上述提到的两种方式中都涉及到一个概念——内核缓冲区 (Page Cache)，我们都知道内存的读取效率远超于磁盘。因此，若能够在内存中操作磁盘数据效率将大大提升，而 Page Cache 则是磁盘数据在内存中的暂存空间。
通过 Page Cache 将磁盘上的数据缓存在内存中，系统可以避免频繁地访问慢速的磁盘，从而减少了 I/O 操作的次数，加快了数据的访问速度。当进程再次访问相同的数据时，系统可以直接从 Page Cache 中读取，而不必再次从磁盘中加载，从而节省了大量的时间。
Page Cache 是一种按需加载的缓存机制，它会根据系统内存的可用情况来管理缓存。当系统内存不足时，操作系统会根据一定的策略来释放 Page Cache 中的部分数据，以确保系统的正常运行。
二、模式优化
1. 内存映射
虽然 DMA 技术降低了 CPU 负载压力，让其能够执行更多的系统任务，但针对于 IO 操作读写任务而言，整体流程上的搬运工作并没有减轻，一次完成的读写操作仍需要搬运 4 次。因此，想要提高 IO 流程的效率，需要的是减少重复数据拷贝工作。
由于用户层与内核、磁盘之间的权限问题，导致同一份数据在此期间执行了多次搬运拷贝，以之前的提到的图示为例，如果用户层能够直接读取内核层数据，那么 CPU 即可省去将数据由内核层拷贝至用户层这一操作。
而 mmap(Memory-mapped file support) 内存映射则正是实现了这一点，其将内核缓冲区里的数据映射到用户层，从而实现在用户层即可访问内核层数据，也就节省了一次 CPU 数据拷贝。
2. sendfile
在 linux 中提供了专门的文件传输函数 sendfile() 可用于替代 read() 与 write() 操作。该函数能够直接实现两个内核态的数据拷贝，从而减少了 1 次用户态层级切换，在 Java 的 NIO 中也涉及到该函数的封装调用，后面会详细介绍。
在 Nginx 的配置文件中经常可以看到下述配置，其即代表使用 sendfile 执行传输。
http {
sendfile on;
}
三、Java实现
1. NIO接口
在上述提到 linux 中提供了 sendfile() 替换了 read() 和 write() 从而减少状态的切换，在 NIO 中的 FileChannel 正利用了这一方式提高了传输效率。
在 FileChannelImpl 的 transferTo() 方法中正是封装利用这一特性执行数据的传输，通过下述图示了解其类的层级结构。
transferTo() 方法的内部实现逻辑此处不具体展开描述，感兴趣的朋友可以自行查看 JDk 源码，这里以简洁的图示描述其执行调用路径。
2. 源码解读
NIO 的 transferTo() 方法调用执行最终定格在 transferTo0() 方法，可以看到该方法为 native 关键字声明，表明其为原生 c++ 方式实现。
为了查看其具体内容，我们需要查看 openjdk 的源码，此版本为开源版本，而日常使用的并不开源也就无法查看具体 native 实现逻辑，具体的实现代码内容链接：c++源码实现。
这里为了更方便查看我截图部分关键代码，可以看到在 Linux 系统下其正是通过调用 sendfile() 实现。
四、大文件传输
1. 直接IO
之前提到了 Page Cache 技术通过内存方式提高了数据读取效率，但对于大文件的场景下，显然此方式不太合适。若在传输的大文件时仍采取 Page Cache 暂存，显然内存空间是及其有限的且不论能否完整存入，其还可能触发空间的回收导致其他任务缓存的小文件内容遭到回收。
因此，对于大文件的数据读取传输，更为高效的方式即通过 直接IO 将磁盘缓冲区文件直接拷贝至用户缓存区。而针对大文件的直接 IO 方式通常使用异步进行，当完成数据到用户缓冲区的拷贝后通知用户读取数据，在此之前 CPU 可执行其它进程任务。
参考链接
