开头
我们面试的时候 ，经常会被问这种到问题:Spring中bean的循环依赖怎么解决pring中bean的加载过程pring相关的问题一直是大厂面试常问到的一个问题,也是一直困扰这我们，不知道从哪里下手，今天举例分析大厂的一些spring相关的面试真题。和分享我学习spring相关问题所整理的一些知识点。
Kafka 如何做到支持百万级 TPS h2>
先用一张思维导图直接告诉你答案：
从图中可以看出传统硬盘或者SSD的顺序读写甚至超过了内存的随机读写，当然与内存的顺序读写对比差距还是很大。
所以Kafka选择顺序读写磁盘也不足为奇了。
下面以传统机械磁盘为例详细介绍一下什么是顺序读写和随机读写。
盘片和盘面：一块硬盘一般有多块盘片，盘片分为上下两面，其中有效面称为盘面，一般上下都有效，也就是说：盘面数 = 盘片数 * 2。
磁头：磁头切换磁道读写数据时是通过机械设备实现的，一般速度较慢；而磁头切换盘面读写数据是通过电子设备实现的，一般速度较快，因此磁头一般是先读写完柱面后才开始寻道的(不用切换磁道)，这样磁盘读写效率更快。
如果系统每次只读取一个扇区，那恐怕效率太低了，所以出现了block（块）的概念。文件读取的最小单位是block，根据不同操作系统一个block一般由多个扇区组成。
有了磁盘的背景知识我们就可以很容易理解顺序读写和随机读写了。
插播维基百科定义：顺序读写：是一种按记录的逻辑顺序进行读、写操作的存取方法 ，即按照信息在存储器中的实际位置所决定的顺序使用信息。 随机读写：指的是当存储器中的消息被读取或写入时，所需要的时间与这段信息所在的位置无关。
当读取第一个block时，要经历寻道、旋转延迟、传输三个步骤才能读取完这个block的数据。而对于下一个block，如果它在磁盘的其他任意位置，访问它会同样经历寻道、旋转、延时、传输才能读取完这个block的数据，我们把这种方式叫做随机读写。但是如果这个block的起始扇区刚好在刚才访问的block的后面，磁头就能立刻遇到，不需等待直接传输，这种就叫顺序读写。
好，我们再回到 Kafka，详细介绍Kafka如何实现顺序读写入数据。
Kafka 写入数据是顺序的，下面每一个Partition 都可以当做一个文件，每次接收到新数据后Kafka会把数据插入到文件末尾，虚框部分代表文件尾。
Memory Mapped Files(MMAP)
在文章开头我们看到硬盘的顺序读写基本能与内存随机读写速度媲美，但是与内存顺序读写相比还是太慢了，那 Kafka 如果有追求想进一步提升效率怎么办使用现代操作系统分页存储来充分利用内存提高I/O效率，这也是下面要介绍的 MMAP 技术。
MMAP也就是内存映射文件，在64位操作系统中一般可以表示 20G 的数据文件，它的工作原理是直接利用操作系统的 Page 来实现文件到物理内存的直接映射，完成映射之后对物理内存的操作会被同步到硬盘上。
第一次传输：从硬盘上将数据读到操作系统内核的缓冲区里，这个传输是通过 DMA 搬运的。
第二次传输：从内核缓冲区里面的数据复制到分配的内存里面，这个传输是通过 CPU 搬运的。
第三次传输：从分配的内存里面再写到操作系统的 Socket 的缓冲区里面去，这个传输是由 CPU 搬运的。
第四次传输：从 Socket 的缓冲区里面写到 卡的缓冲区里面去，这个传输是通过 DMA 搬运的。
实际上在kafka中只进行了两次数据传输，如下图：