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Kafka的Log存储解析

[日期:2018-01-15] 来源:csdn  作者: [字体: ]

引言

Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的,不同的topic之间是相互独立的。每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的),每个partition存储一部分Message。借用官方的一张图,可以直观地看到topic和partition的关系。

partition是以文件的形式存储在文件系统中,比如,创建了一个名为page_visits的topic,其有5个partition,那么在Kafka的数据目录中(由配置文件中的log.dirs指定的)中就有这样5个目录: page_visits-0, page_visits-1,page_visits-2,page_visits-3,page_visits-4,其命名规则为<topic_name>-<partition_id>,里面存储的分别就是这5个partition的数据。

接下来,本文将分析partition目录中的文件的存储格式和相关的代码所在的位置。

Partition的数据文件

Partition中的每条Message由offset来表示它在这个partition中的偏移量,这个offset不是该Message在partition数据文件中的实际存储位置,而是逻辑上一个值,它唯一确定了partition中的一条Message。因此,可以认为offset是partition中Message的id。partition中的每条Message包含了以下三个属性:

  • offset

  • MessageSize

  • data

其中offset为long型,MessageSize为int32,表示data有多大,data为message的具体内容。它的格式和Kafka通讯协议中介绍的MessageSet格式是一致。

Partition的数据文件则包含了若干条上述格式的Message,按offset由小到大排列在一起。它的实现类为FileMessageSet,类图如下:

它的主要方法如下:

  • append: 把给定的ByteBufferMessageSet中的Message写入到这个数据文件中。

  • searchFor: 从指定的startingPosition开始搜索找到第一个Message其offset是大于或者等于指定的offset,并返回其在文件中的位置Position。它的实现方式是从startingPosition开始读取12个字节,分别是当前MessageSet的offset和size。如果当前offset小于指定的offset,那么将position向后移动LogOverHead+MessageSize(其中LogOverHead为offset+messagesize,为12个字节)。

  • read:准确名字应该是slice,它截取其中一部分返回一个新的FileMessageSet。它不保证截取的位置数据的完整性。

  • sizeInBytes: 表示这个FileMessageSet占有了多少字节的空间。

  • truncateTo: 把这个文件截断,这个方法不保证截断位置的Message的完整性。

  • readInto: 从指定的相对位置开始把文件的内容读取到对应的ByteBuffer中。

我们来思考一下,如果一个partition只有一个数据文件会怎么样?

  1. 新数据是添加在文件末尾(调用FileMessageSet的append方法),不论文件数据文件有多大,这个操作永远都是O(1)的。

  2. 查找某个offset的Message(调用FileMessageSet的searchFor方法)是顺序查找的。因此,如果数据文件很大的话,查找的效率就低。

那Kafka是如何解决查找效率的的问题呢?有两大法宝:1) 分段 2) 索引。

数据文件的分段

Kafka解决查询效率的手段之一是将数据文件分段,比如有100条Message,它们的offset是从0到99。假设将数据文件分成5段,第一段为0-19,第二段为20-39,以此类推,每段放在一个单独的数据文件里面,数据文件以该段中最小的offset命名。这样在查找指定offset的Message的时候,用二分查找就可以定位到该Message在哪个段中。

为数据文件建索引

数据文件分段使得可以在一个较小的数据文件中查找对应offset的Message了,但是这依然需要顺序扫描才能找到对应offset的Message。为了进一步提高查找的效率,Kafka为每个分段后的数据文件建立了索引文件,文件名与数据文件的名字是一样的,只是文件扩展名为.index。
索引文件中包含若干个索引条目,每个条目表示数据文件中一条Message的索引。索引包含两个部分(均为4个字节的数字),分别为相对offset和position。

  • 相对offset:因为数据文件分段以后,每个数据文件的起始offset不为0,相对offset表示这条Message相对于其所属数据文件中最小的offset的大小。举例,分段后的一个数据文件的offset是从20开始,那么offset为25的Message在index文件中的相对offset就是25-20 = 5。存储相对offset可以减小索引文件占用的空间。

  • position,表示该条Message在数据文件中的绝对位置。只要打开文件并移动文件指针到这个position就可以读取对应的Message了。

index文件中并没有为数据文件中的每条Message建立索引,而是采用了稀疏存储的方式,每隔一定字节的数据建立一条索引。这样避免了索引文件占用过多的空间,从而可以将索引文件保留在内存中。但缺点是没有建立索引的Message也不能一次定位到其在数据文件的位置,从而需要做一次顺序扫描,但是这次顺序扫描的范围就很小了。

在Kafka中,索引文件的实现类为OffsetIndex,它的类图如下:

主要的方法有:

  • append方法,添加一对offset和position到index文件中,这里的offset将会被转成相对的offset。

  • lookup, 用二分查找的方式去查找小于或等于给定offset的最大的那个offset

小结

我们以几张图来总结一下Message是如何在Kafka中存储的,以及如何查找指定offset的Message的。

Message是按照topic来组织,每个topic可以分成多个的partition,比如:有5个partition的名为为page_visits的topic的目录结构为:

partition是分段的,每个段叫LogSegment,包括了一个数据文件和一个索引文件,下图是某个partition目录下的文件:

可以看到,这个partition有4个LogSegment。

借用博主@lizhitao博客上的一张图来展示是如何查找Message的。

比如:要查找绝对offset为7的Message:

  1. 首先是用二分查找确定它是在哪个LogSegment中,自然是在第一个Segment中。

  2. 打开这个Segment的index文件,也是用二分查找找到offset小于或者等于指定offset的索引条目中最大的那个offset。自然offset为6的那��索引是我们要找的,通过索引文件我们知道offset为6的Message在数据文件中的位置为9807。

  3. 打开数据文件,从位置为9807的那个地方开始顺序扫描直到找到offset为7的那条Message。

这套机制是建立在offset是有序的。索引文件被映射到内存中,所以查找的速度还是很快的。

一句话,Kafka的Message存储采用了分区(partition),分段(LogSegment)和稀疏索引这几个手段来达到了高效性。

出处:http://blog.csdn.net/jewes/article/details/42970799

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