缓冲区的本质
缓冲区的本质
缓冲通过对数据进行暂存，然后批量进行传输或者操作，多采用顺序方法，来缓解不同设备之间次数频繁但速度缓慢的随机读写。
文件读写流
I/O流设计，采用的是装饰者模式。
在读写和写入流的API中，BufferedInputStream和BufferedRead可以加快读取字符串的速度，BufferedOutputStream和BufferedWriter可以加快写入的速度。
那直接读写不行吗？为什么要加入一个缓冲区呢？
因为：字节流操作的对象，一般是文件或者Socket，要从这些缓慢的设备中，通过频繁的交互获取数据，效率很慢。但也不能全部数据都读取到缓冲区，需要权衡，内存的价格很高，不能无限制使用。
日志缓冲
SLFJ是标准的日志记录库，最常用的实现是LogBack，它记录日志的时候，使用了缓冲队列，当缓冲的内容达到阈值的时候，才会把缓冲区的内容写到文件里。
缓冲区优化思想
缓冲区是提高性能的，但会引入异步的问题，使得问题变得复杂。
同步操作
异步操作
Kafka缓冲区示例
生产者会把发送到同一个partition的多条消息，封装在一个batch(缓冲区)中，当batch(batch.size)满了，或者消息达到超时时间，缓冲区的消息会被发送到broker上。
这里的缓冲默认是16K，如果缓冲区突然停电，这16K的数据就会丢失。解决方法如下：
把缓冲区设置小，消息基本按单条发送，但这样会影响性能。
消息发送前记录一条日志，消息发送成功后，通过回调再记录一条日志，通过扫描生成的日志，就可以知道哪些消息丢失了。
其他做法
Stringbuilder和StringBuffer，通过要处理的字符串缓冲起来，最后完成拼接，提高字符串拼接性能。
MySQL的InnoDB引擎，通过配置buffer_pool_size的大小，减少换页，增加数据库的性能。
常见的ID生成器，会通过缓冲一部分ID段，就可以避免频繁，耗时交互。
比较严重的是缓冲区内容的丢失。所以内容在写入缓冲区之前，需要预写日志，一般采用WAL(write Ahead Logging)日志解决。
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