Kafka的Log存儲解析

標簽（空格分隔）： kafka

引言

Kafka中的Message是以topic為基本單位組織的，不同的topic之間是相互獨立的。每一個topic又可以分成幾個不同的partition(每一個topic有幾個partition是在創建topic時指定的)，每一個partition存儲1部份Message。借用官方的1張圖，可以直觀地看到topic和partition的關系。

partition是以文件的情勢存儲在文件系統中，比如，創建了1個名為page_visits的topic，其有5個partition，那末在Kafka的數據目錄中(由配置文件中的log.dirs指定的)中就有這樣5個目錄: page_visits-0， page_visits⑴，page_visits⑵，page_visits⑶，page_visits⑷，其命名規則為<topic_name>-<partition_id>，里面存儲的分別就是這5個partition的數據。

接下來，本文將分析partition目錄中的文件的存儲格式和相干的代碼所在的位置。

Partition的數據文件

Partition中的每條Message由offset來表示它在這個partition中的偏移量，這個offset不是該Message在partition數據文件中的實際存儲位置，而是邏輯上1個值，它唯1肯定了partition中的1條Message。因此，可以認為offset是partition中Message的id。partition中的每條Message包括了以下3個屬性：

• offset
• MessageSize
• data

其中offset為long型，MessageSize為int32，表示data有多大，data為message的具體內容。它的格式和Kafka通訊協議中介紹的MessageSet格式是1致。

Partition的數據文件則包括了若干條上述格式的Message，按offset由小到大排列在1起。它的實現類為FileMessageSet，類圖以下：

它的主要方法以下：

• append: 把給定的ByteBufferMessageSet中的Message寫入到這個數據文件中。
• searchFor: 從指定的startingPosition開始搜索找到第1個Message其offset是大于或等于指定的offset，并返回其在文件中的位置Position。它的實現方式是從startingPosition開始讀取12個字節，分別是當前MessageSet的offset和size。如果當前offset小于指定的offset，那末將position向后移動LogOverHead+MessageSize（其中LogOverHead為offset+messagesize，為12個字節）。
• read：準確名字應當是slice，它截取其中1部份返回1個新的FileMessageSet。它不保證截取的位置數據的完全性。
• sizeInBytes: 表示這個FileMessageSet占有了多少字節的空間。
• truncateTo: 把這個文件截斷，這個方法不保證截斷位置的Message的完全性。
• readInto: 從指定的相對位置開始把文件的內容讀取到對應的ByteBuffer中。

我們來思考1下，如果1個partition只有1個數據文件會怎樣樣？

1. 新數據是添加在文件末尾（調用FileMessageSet的append方法），不論文件數據文件有多大，這個操作永久都是O(1)的。
2. 查找某個offset的Message（調用FileMessageSet的searchFor方法）是順序查找的。因此，如果數據文件很大的話，查找的效力就低。

那Kafka是如何解決查找效力的的問題呢？有兩大寶貝：1) 分段 2) 索引。

數據文件的分段

Kafka解決查詢效力的手段之1是將數據文件分段，比如有100條Message，它們的offset是從0到99。假定將數據文件分成5段，第1段為0⑴9，第2段為20⑶9，以此類推，每段放在1個單獨的數據文件里面，數據文件以該段中最小的offset命名。這樣在查找指定offset的Message的時候，用2分查找就能夠定位到該Message在哪一個段中。

為數據文件建索引

數據文件分段使得可以在1個較小的數據文件中查找對應offset的Message了，但是這仍然需要順序掃描才能找到對應offset的Message。為了進1步提高查找的效力，Kafka為每一個分段后的數據文件建立了索引文件，文件名與數據文件的名字是1樣的，只是文件擴大名為.index。
索引文件中包括若干個索引條目，每一個條目表示數據文件中1條Message的索引。索引包括兩個部份（均為4個字節的數字），分別為相對offset和position。

• 相對offset：由于數據文件分段以后，每一個數據文件的起始offset不為0，相對offset表示這條Message相對其所屬數據文件中最小的offset的大小。舉例，分段后的1個數據文件的offset是從20開始，那末offset為25的Message在index文件中的相對offset就是25⑵0 = 5。存儲相對offset可以減小索引文件占用的空間。
• position，表示該條Message在數據文件中的絕對位置。只要打開文件并移動文件指針到這個position就能夠讀取對應的Message了。

index文件中并沒有為數據文件中的每條Message建立索引，而是采取了稀疏存儲的方式，每隔1定字節的數據建立1條索引。這樣避免了索引文件占用過量的空間，從而可以將索引文件保存在內存中。但缺點是沒有建立索引的Message也不能1次定位到其在數據文件的位置，從而需要做1次順序掃描，但是這次順序掃描的范圍就很小了。

在Kafka中，索引文件的實現類為OffsetIndex，它的類圖以下：

主要的方法有：

• append方法，添加1對offset和position到index文件中，這里的offset將會被轉成相對的offset。
• lookup, 用2分查找的方式去查找小于或等于給定offset的最大的那個offset

小結

我們以幾張圖來總結1下Message是如何在Kafka中存儲的，和如何查找指定offset的Message的。

Message是依照topic來組織，每一個topic可以分成多個的partition，比如：有5個partition的名為為page_visits的topic的目錄結構為：

partition是分段的，每一個段叫LogSegment，包括了1個數據文件和1個索引文件，下圖是某個partition目錄下的文件：

可以看到，這個partition有4個LogSegment。

借用博主@lizhitao博客上的1張圖來展現是如何查找Message的。

比如：要查找絕對offset為7的Message：

1. 首先是用2分查找肯定它是在哪一個LogSegment中，自然是在第1個Segment中。
2. 打開這個Segment的index文件，也是用2分查找找到offset小于或等于指定offset的索引條目中最大的那個offset。自然offset為6的那個索引是我們要找的，通過索引文件我們知道offset為6的Message在數據文件中的位置為9807。
3. 打開數據文件，從位置為9807的那個地方開始順序掃描直到找到offset為7的那條Message。

這套機制是建立在offset是有序的。索引文件被映照到內存中，所以查找的速度還是很快的。

1句話，Kafka的Message存儲采取了分區(partition)，分段(LogSegment)和稀疏索引這幾個手段來到達了高效性。