Shadowing Practice: System Design: Why is Kafka fast? - Learn English Speaking with Video

בחר מצב תרגול

כל מצב פותח חדר תרגול במסך מלא.

68 משפטים

אם המשפטים קצרים או ארוכים מדי, לחץ על ערוך כדי להתאים אותם.

Why is Kafka fast?

What is the secret?

We will talk about it in this video.

Let's dive right in.

We'll first start by acknowledging that the term fast is ambiguous.

What does it even mean that Kafka is fast?

Are we talking latency?

Are we talking throughput?

Is fast compared to what?

Kafka is optimized for high throughput.

It is designed to move a large number of records in a short amount of time.

Think of it as a very large pipe moving liquid.

The bigger the diameter of the pipe, the larger the volume of liquid that can move through it.

So when someone says Kafka is fast, they usually refer to Kafka's ability to move a lot of data efficiently.

What are some of the design decisions that help Kafka move a lot of data quickly?

There are many design decisions that contributed to Kafka's performance.

In this video, we'll focus on two.

We think these two carry the most weight.

The first one is Kafka's reliance on sequential I.O.

What is sequential I.O.?

Let's dig deeper into that.

There's a common misconception that disk access is slow compared to memory access.

But this largely depends on data access patterns.

There are two types of disk access patterns, random and sequential.

For hard drives, it takes time to physically move the arm to different locations on the magnetic disks.

This is what makes random access slow.

For sequential access though, since the arm doesn't need to jump around it is much faster to read

and write blocks of data one after the other kafka takes

advantage of this by using an append only log as its primary data structure

and the pen only log adds new data to the end

of the file this access pattern is sequential now let's bring

this idea home with some numbers on modern hardware with an

array of this hard disks sequential will write reach hundreds of megabytes per second,

while random writes are measured in hundreds of kilobytes per second.

Sequential access is several order of magnitude faster.

Using hard disks has its cost advantage too.

Compared to SSD, hard disks come as one-third of the price, but with about three times the capacity.

Giving Kafka a large pool of cheap disk space without any performance penalty, means that Kafka can cost-effectively retain messages for a long period of time,

a feature that was uncommon to messaging systems before Kafka.

The second design choice that gives Kafka its performance advantage is its focus on efficiency.

Kafka has moved a lot of data from network to disk and then from disk to network.

It is critically important to eliminate excess copy when moving pages and pages of data between the disk and the network.

This is where zero copy principle comes into the picture.

Modern Unix operating systems are highly optimized to transfer data from disk to network without copying data excessively.

Let's dive deeper to see how this is done.

First, we look at how Kafka sends a page of data on disk to the consumer

when zero copy is not used at all.

First, the data is loaded from disk to the OS cache.

Second, the data is copied from the OS cache into the Kafka application.

Third, the data is copied from Kafka to the socket buffer.

And fourth, the data is copied from the socket buffer to the network interface card buffer.

And finally, the data is sent over the network to the consumer.

Now this is clearly inefficient.

There are four copies and two system calls.

Now let's compare this to zero copy.

The first step is the same.

The data page is loaded from the disk to the OS cache.

With zero copy, the Kafka application uses a system call called send file to

tell the operating system to directly copy the data from the OS cache to the network interface card buffer.

In this optimized path, the only copy is from the OS cache into the network card buffer.

With a modern network card, this copying is done with DMA.

DMA stands for Direct Memory Access.

When DMA is used, the CPU is not involved, making it even more efficient.

To recap, sequential I.O and zero copy principle are the cornerstone to Kafka's high performance.

Kafka uses other techniques to squeeze every ounce of performance of modern hardware, but these two are the most important in our view.

If you'd like to learn more about system design, check out our books and weekly newsletter.

Please subscribe if you learned something new.

Thank you so much and we'll see you next time.

הורד אפליקציה

כל מה שאתה צריך כדי לדבר בשטף

הגיית AIציון לכל משפט

תרגול IPAשלוט בכל צליל

אוצר מיליםבנה את מאגר המילים שלך

משחק אוצר מיליםלמד תוך כדי משחק

סרוק QR

Download on theApp Store Get it onGoogle Play

אותו ערוץ

FOR YOU

המלץ על סרטון

120 משפטים

Learn Data Modeling in 8 minutes: Dimensional Data Modeling, Data Vault, and One Big Table

Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults

227 משפטים

Psychology of Intelligence: Learn Anything So Fast It's Almost Unfair

Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults

540 משפטים

Incremental Cooking in UE 5.7: A Dive Into the UE Cook Pipeline | Unreal Fest Chicago 2026

Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults

42 משפטים

System Design: How to Build an API Rate Limiter

Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults

99 משפטים

How to Answer System Design Interview Questions (Complete Guide)

Business EnglishInterview EnglishUniversity Students

195 משפטים

JavaScript Visualized - Event Loop, Web APIs, (Micro)task Queue

Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults

96 משפטים

Build a Real-Time Leaderboard on AWS with DynamoDB

Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults

80 משפטים

The Most Confused Concepts in Engineering

Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults

186 משפטים

Why Shopify Moved Inventory Reservations from Redis to MySQL

Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults

82 משפטים

The world is poorly designed. But copying nature helps.

Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults

אוצר מילים והערות הגייה לשיעור הזה

שיעור הדיבור הזה ברמה C1 מבוסס על הסרטון “System Design: Why is Kafka fast?”. המילים שחוזרות הכי הרבה: kafka, disk, network, access, sequential. בסרטון הזה יש 68 משפטים ו-782 מילים לתרגול Shadowing. הדיבור נמשך 4:56. הדובר מדבר בקצב טבעי של כ-159 מילים בדקה, קרוב לשיחה יומיומית. רק 80% מהמילים נמצאות בין 3,000 המילים הנפוצות ביותר באנגלית, כך שאוצר המילים מאתגר.

אוצר מילים מרכזי בסרטון הזה

9 המילים המתקדמות ביותר בסרטון, עם ההגייה והמשמעות שלהן:

מילה	הגייה	משמעות
disk שם עצם	/dɪsk/	דִּיסְק
cache שם עצם	/kæʃ/	מִצְבּוֹר, מַחְבּוֹא
socket שם עצם	/ˈsɑkɪt/	שֶׁקַע
cornerstone שם עצם	/ˈkɔɹ.nɚ.stoʊn/	אבן פינה
megabyte שם עצם	/ˈmɛɡəˌbaɪt/	מגה־בית
ambiguous שם תואר	/æmˈbɪɡ.ju.əs/	דו משמעי
ounce שם עצם	/aʊns/	אוּנְקִיָה
subscribe פועל	/səbˈskɹaɪb/	נִמְנָה
diameter שם עצם	/daɪˈæmɪdɚ/	קוטר

Phrasal verbs שתשמעו

מילה	משמעות
check out פועל	בדק

משפטים שכדאי לחזור עליהם

משפטים קצרים ושלמים מהסרטון שאפשר להשתמש בהם בשיחה יומיומית:

Are we talking latency?
Are we talking throughput?
In this video, we'll focus on two.
Let's dig deeper into that.
Let's dive deeper to see how this is done.

הגייה ששווה לשים לב אליה

הדובר משתמש ב-5 קיצורים וצורות מקוצרות, כמו we'll, doesn't, you'd. אמרו אותם בצורה הקצרה, כפי שאתם שומעים אותם.

הצלילים של “sh” ו-“zh”: cache /kæʃ/, inefficient /ˌɪn.ɪˈfɪʃ.ənt/, misconception /ˌmɪs.kənˈsɛp.ʃən/
מילים ארוכות — שימו לב להטעמה: excessively /ɪkˈsɛsɪvli/, inefficient /ˌɪn.ɪˈfɪʃ.ənt/, misconception /ˌmɪs.kənˈsɛp.ʃən/, ambiguous /æmˈbɪɡ.ju.əs/, critically /ˈkɹɪt.ɪ.kə.li/

צלילים שדוברי עברית מתקשים בהם:

/w/ — שפתיים מעוגלות, לא /v/: sequential /səˈkwɛntʃəl/, squeeze /skwiːz/
/æ/ — פתוח יותר מה-“אֶ” העברית, לא כמו “a” ב-“cup”: cache /kæʃ/, ambiguous /æmˈbɪɡ.ju.əs/, magnitude /ˈmæɡnɪtjuːd/, diameter /daɪˈæmɪdɚ/
/r/ — הלשון לא נוגעת בשום מקום, לא ה-“ר” הגרונית: buffer /ˈbʌfəɹ/, throughput /ˈθɹuː.pʊt/, cornerstone /ˈkɔɹ.nɚ.stoʊn/, reliance /ɹɪˈlaɪ.əns/, critically /ˈkɹɪt.ɪ.kə.li/

איך לתרגל עם הסרטון הזה

הקשיבו לכל הסרטון פעם אחת בלי לדבר, ורשמו את המילים שאתם לא מכירים.
התחילו במהירות 0.75×, תרגלו Shadowing משפט אחר משפט, וחזרו למהירות רגילה כשזה מרגיש קל.
הקליטו את עצמכם והשוו למקור, תוך תשומת לב למילים כמו disk, cache, socket.

מהי טכניקת השאדואינג?

שאדואינג היא טכניקת למידת שפה מבוססת מדע שפותחה במקור להכשרת מתורגמנים מקצועיים ופופולרית על ידי הפוליגלוט ד"ר אלכסנדר ארגואלס. השיטה פשוטה אך עוצמתית: אתה מקשיב לאודיו באנגלית ילידית וחוזר עליו בקול רם מיד — כמו צל העוקב אחרי הדובר עם עיכוב של 1–2 שניות בלבד. בניגוד להאזנה פסיבית או תרגילי דקדוק, שאדואינג מכריח את המוח והשרירים בפה לעבד ולשחזר דפוסי דיבור אמיתיים בו זמנית. מחקרים מראים שזה משפר משמעותית את דיוק ההגייה, האינטונציה, הקצב, הדיבור המחובר, הבנת השמיעה ושטף הדיבור — מה שהופך אותו לאחת השיטות היעילות ביותר להכנה לIELTS Speaking ולתקשורת באנגלית בעולם האמיתי.

טכניקת Shadowing: קרא את המדריך המלא שלב אחר שלב →

Shadowing Practice: System Design: Why is Kafka fast? - Learn English Speaking with Video

בחר מצב תרגול

הורד אפליקציה

Proxy vs Reverse Proxy (Real-world Examples)

Cache Systems Every Developer Should Know

Top 5 Redis Use Cases

Everything You Need to Know About DNS: Crash Course System Design #4

CAP Theorem Simplified

What Is REST API? Examples And How To Use It: Crash Course System Design #3

8 Most Important System Design Concepts You Should Know

The Secret Sauce Behind NoSQL: LSM Tree

What Are Microservices Really All About? (And When Not To Use It)

System Design Was HARD - Until You Knew the Trade-Offs

How Does a URL Shortener Work?

System Design: Why is Kafka Popular?

What is API Gateway?

10+ Key Memory & Storage Systems: Crash Course System Design #5

Kubernetes Explained in 6 Minutes | k8s Architecture

What Is Redis Really About? Why Is It So Popular?

How Git Works: Explained in 4 Minutes

Learn Data Modeling in 8 minutes: Dimensional Data Modeling, Data Vault, and One Big Table

Psychology of Intelligence: Learn Anything So Fast It's Almost Unfair

Incremental Cooking in UE 5.7: A Dive Into the UE Cook Pipeline | Unreal Fest Chicago 2026

System Design: How to Build an API Rate Limiter

How to Answer System Design Interview Questions (Complete Guide)

JavaScript Visualized - Event Loop, Web APIs, (Micro)task Queue

Build a Real-Time Leaderboard on AWS with DynamoDB

The Most Confused Concepts in Engineering

Why Shopify Moved Inventory Reservations from Redis to MySQL

The world is poorly designed. But copying nature helps.

אוצר מילים והערות הגייה לשיעור הזה

אוצר מילים מרכזי בסרטון הזה

Phrasal verbs שתשמעו

משפטים שכדאי לחזור עליהם

הגייה ששווה לשים לב אליה

איך לתרגל עם הסרטון הזה

מהי טכניקת השאדואינג?