页缓存是操作系统实现的一种主要的磁盘缓存，以此用来减少对磁盘I/O的操作。具体来说，就是把磁盘中的数据缓存到内存中，把对磁盘的访问变为对内存的访问。为了弥补性能上的差异 ，现代操作系统越来越多地将内存作为磁盘缓存，甚至会将所有可用的内存用途磁盘缓存，这样当内存回收时也几乎没有性能损失，所有对于磁盘的读写也将经由统一的缓存。

当一个进程准备读取磁盘上的文件内容时，操作系统会先查看待读取的数据所在的页（page）是否在页缓存（page cache）中，如果存在（命中）则直接返回数据，从而避免了对物理磁盘I/O操作；如果没有命中，则操作系统会向磁盘发起读取请示并将读取的数据页写入页缓存，之后再将数据返回进程。同样，如果一个进程需要将数据写入磁盘，那么操作系统也会检测数据对应的页是否在页缓存中，如果不存在，则会先在页缓存中添加相应的页，最后将数据写入对应的页。被修改过后的页也就变成了脏页，操作系统会在合适的时间把脏页中的数据写入磁盘，以操作数据的一致性。

Linux操作系统中的vm.dirty_background_ratio参数用来指定当脏页数量达到系统内存的百分之多少之后就会触发pdflush/flush/kdmflush等后台回写进程的运行来处理脏页，一般设置为小于10%的值即可，但不建议设置为0.与这个参数对应的还一个vm.dirty_ratio参数，它用来指定当脏页数量达到系统内存的百分之多少之后就不得不开始对脏页进行处理，在此过程中，新的I/O请求会被阻挡直至所有脏页被冲刷到磁盘中。

对一个进程页言，它会在进程内部缓存处理所需的数据，然而这些数据有可能还缓存在操作系统的页缓存中，因此同一份数据有可能被缓存了2次。并且，除非使用Direct I/O的方式，否则页缓存很难被禁止。此外，Java对象的内存开销非常大，通常会是真实数据大小的几倍甚至更多，空间使用率你下；Java的垃圾回收会随着堆内数据的增多而变得越来越慢。基于这些因此，使用文件系统并依赖于页缓存的做法明显要优于维护一个进程内缓存或其它结构，至少可以省去一份进程内部的缓存消耗，同时还可以通过结构紧凑的字节码来替代使用对象的方式以节省更多的空间。如此，可以在32GB的机器上使用28GB至30GB的内存而不用担心GC所带来的性能问题。此外，即使Kafka服务重启，页缓存还是会保持有效，然而进程内的缓存却需要重建。这样也极大地简化了代码逻辑，因为维护页缓存和文件之间的一致性交由系统来负责，这样会比进程内维护更加安全有效。

Kafka中大量使用了页缓存，这是Kafka实现高吞吐的重要因此之一。虽然消息都是先被写入页缓存，然后由操作系统负责具体的刷盘任务，但在Kafka中同样提供了同步刷盘及间断性强制刷盘（fsync）的功能，这些功能可以通过log.flush.interval.message、log.flush.interval.ms等参数来控制。同步刷盘可以提高 消息的可行性，防止由于机器掉电等异常造成处于页缓存而没有及时写入磁盘的消息丢失。不过一般不建议这么做，刷盘任务就应交由操作系统去调配，消息的可靠性应该由多副本机制来保障，而不是由同步刷盘这种严重影响性能的行为来保障。

Linux系统会使用磁盘的一部分作为swap分区，这样可以进行进程的调度：把当前非活跃的进程调入swap分区，以此把内存空出来让给活跃的进程 。对大量使用系统页缓存的Kafka而言，应当尽量避免这种内存的交换，否则会对它各方面的性能产生很大的负面影响。可以通过修改vm.swappiness参数（Linux系统参数）来进行调节。vm.swappiness参数上限为100，它表示积极地使用swap分区，并把内存上的数据及时搬运到swap分切中；vm.swappiness参数下限为0，表示在任何情况 下都不要发生交换，这样一来，当内存耗尽时会根据一定的规则突然路上某些进程。笔者建议将这个参数的值设置为1，这样保留了swap的机制而又最大限度地限制了它对Kafka性能的影响。