由 dawei “引入 Cache 层的目的是为了提高 Linux 操作系统对磁盘访问的性能。Cache 层在内存中缓存了磁盘上的部分数据。当数据的请求到达时，如果在 Cache 中存在该数据且是最新的，则直接将数据传递给用户程序，免除了对底层磁盘的操作，提高了性能。Cache 层也正是磁盘 IOPS 为什么能突破 200 的主要原因之一。在 Linux 的实现中，文件 Cache 分为两个层面，一是 Page Cache，另一个 Buffer Cache，每一个 Page Cache 包含若干 Buffer Cache。Page Cache 主要用来作为文件系统上的文件数据的缓存来用，尤其是针对当进程对文件有 read/write 操作的时候。Buffer Cache 则主要是设计用来在系统对块设备进行读写的时候，对块进行数据缓存的系统来使用。
使用 Page Cache 的好处：
I/O Scheduler 会将连续的小块写组装成大块的物理写从而提高性能
I/O Scheduler 会尝试将一些写操作重新按顺序排好，从而减少磁盘头的移动时间
充分利用所有空闲内存(非 JVM 内存)。如果使用应用层 Cache(即 JVM 堆内存)，会增加 GC 负担
读操作可直接在 Page Cache 内进行。如果消费和生产速度相当，甚至不需要通过物理磁盘(直接通过 Page Cache)交换数据
如果进程重启，JVM 内的 Cache 会失效，但 Page Cache 仍然可用
Broker 收到数据后，写磁盘时只是将数据写入 Page Cache，并不保证数据一定完全写入磁盘。从这一点看，可能会造成机器宕机时，Page Cache 内的数据未写入磁盘从而造成数据丢失。但是这种丢失只发生在机器断电等造成操作系统不工作的场景，而这种场景完全可以由 Kafka 层面的 Replication 机制去解决。如果为了保证这种情况下数据不丢失而强制将 Page Cache 中的数据 Flush 到磁盘，反而会降低性能。也正因如此，Kafka 虽然提供了 flush.messages 和 flush.ms 两个参数将 Page Cache 中的数据强制 Flush 到磁盘，但是 Kafka 并不建议使用。