kafka存儲機制

@(KAFKA)[storm, 大數據]

• kafka存儲機制
  • 一關鍵術語
  • 二topic中partition存儲分布
  • 三 partiton中文件存儲方式
  • 四 partiton中segment文件存儲結構
  • 五在partition中如何通過offset查找message
  • 六Kafka文件存儲機制實際運行效果
  • 七 總結

大部分內容參考自：http://tech.meituan.com/kafka-fs-design-theory.html

基礎知識請參考：http://www.lujinhong.com/kafka%E9%9B%86%E7%BE%A4%E5%8E%9F%E7%90%86%E4%BB%8B%E7%BB%8D.html

關于kafka中的time stamp與offset的關系，請參考：

（一）關鍵術語

復習一下幾個基本概念，詳見上面的基礎知識文章。

• Broker：消息中間件處理結點，一個Kafka節點就是一個broker，多個broker可以組成一個Kafka集群。

• Topic：一類消息，例如page view日志、click日志等都可以以topic的形式存在，Kafka集群能夠同時負責多個topic的分發。

• Partition：topic物理上的分組，一個topic可以分為多個partition，每個partition是一個有序的隊列。

• Segment：partition物理上由多個segment組成，下面有詳細說明。

• offset：每個partition都由一系列有序的、不可變的消息組成，這些消息被連續的追加到partition中。partition中的每個消息都有一個連續的序列號叫做offset,用于partition中唯一標識的這條消息。

分析過程分為以下4個步驟：

topic中partition存儲分布

partiton中文件存儲方式

partiton中segment文件存儲結構

在partition中如何通過offset查找message

通過上述4過程詳細分析，我們就可以清楚認識到kafka文件存儲機制的奧秘。

（二）topic中partition存儲分布

假設實驗環境中Kafka集群只有一個broker，xxx/message-folder為數據文件存儲根目錄，在Kafka broker中server.properties文件配置(參數log.dirs=xxx/message-folder)，例如創建2個topic名稱分別為report_push、launch_info, partitions數量都為partitions=4

存儲路徑和目錄規則為：

xxx/message-folder

|--report_push-0|--report_push-1|--report_push-2|--report_push-3|--launch_info-0|--launch_info-1|--launch_info-2|--launch_info-3

在Kafka文件存儲中，同一個topic下有多個不同partition，每個partition為一個目錄，partiton命名規則為topic名稱+有序序號，第一個partiton序號從0開始，序號最大值為partitions數量減1。

如果是多broker分布情況，請參考kafka集群partition分布原理分析

（三） partiton中文件存儲方式

下面示意圖形象說明了partition中文件存儲方式:

• 每個partion(目錄)相當于一個巨型文件被平均分配到多個大小相等segment(段)數據文件中。但每個段segment file消息數量不一定相等，這種特性方便old segment file快速被刪除。（默認情況下每個文件大小為1G）

• 每個partiton只需要支持順序讀寫就行了，segment文件生命周期由服務端配置參數決定。

這樣做的好處就是能快速刪除無用文件，有效提高磁盤利用率。

（四） partiton中segment文件存儲結構

讀者從上節了解到Kafka文件系統partition存儲方式，本節深入分析partion中segment file組成和物理結構。

segment file組成：由2大部分組成，分別為index file和data file，此2個文件一一對應，成對出現，后綴”.index”和“.log”分別表示為segment索引文件、數據文件.

segment文件命名規則：partion全局的第一個segment從0開始，后續每個segment文件名為上一個segment文件最后一條消息的offset值。數值最大為64位long大小，19位數字字符長度，沒有數字用0填充。

下面文件列表是筆者在Kafka broker上做的一個實驗，創建一個topicXXX包含1 partition，設置每個segment大小為500MB,并啟動producer向Kafka broker寫入大量數據,如下圖2所示segment文件列表形象說明了上述2個規則：

以上述圖2中一對segment file文件為例，說明segment中index<—->data file對應關系物理結構如下：

上述圖3中索引文件存儲大量元數據，數據文件存儲大量消息，索引文件中元數據指向對應數據文件中message的物理偏移地址。

其中以索引文件中元數據3,497為例，依次在數據文件中表示第3個message(在全局partiton表示第368772個message)、以及該消息的物理偏移地址為497。

從上述圖3了解到segment data file由許多message組成，下面詳細說明message物理結構如下：

關鍵字 解釋說明
8 byte offset 在parition(分區)內的每條消息都有一個有序的id號，這個id號被稱為偏移(offset),它可以唯一確定每條消息在parition(分區)內的位置。即offset表示partiion的第多少message
4 byte message size message大小
4 byte CRC32 用crc32校驗message
1 byte “magic” 表示本次發布Kafka服務程序協議版本號
1 byte “attributes” 表示為獨立版本、或標識壓縮類型、或編碼類型。
4 byte key length 表示key的長度,當key為-1時，K byte key字段不填
K byte key 可選
value bytes payload 表示實際消息數據。

（五）在partition中如何通過offset查找message

例如讀取offset=368776的message，需要通過下面2個步驟查找。

• 第一步查找segment file
  上述圖2為例，其中00000000000000000000.index表示最開始的文件，起始偏移量(offset)為0.第二個文件00000000000000368769.index的消息量起始偏移量為368770 = 368769 + 1.同樣，第三個文件00000000000000737337.index的起始偏移量為737338=737337 + 1，其他后續文件依次類推，以起始偏移量命名并排序這些文件，只要根據offset 二分查找文件列表，就可以快速定位到具體文件。
  當offset=368776時定位到00000000000000368769.index|log

• 第二步通過segment file查找message
  通過第一步定位到segment file，當offset=368776時，依次定位到00000000000000368769.index的元數據物理位置和00000000000000368769.log的物理偏移地址，然后再通過00000000000000368769.log順序查找直到offset=368776為止。

從上述圖3可知這樣做的優點，segment index file采取稀疏索引存儲方式，它減少索引文件大小，通過mmap可以直接內存操作，稀疏索引為數據文件的每個對應message設置一個元數據指針,它比稠密索引節省了更多的存儲空間，但查找起來需要消耗更多的時間。

（六）Kafka文件存儲機制–實際運行效果

實驗環境：

Kafka集群：由2臺虛擬機組成

cpu：4核

物理內存：8GB

網卡：千兆網卡

jvm heap: 4GB

詳細Kafka服務端配置及其優化請參考：kafka server.properties配置詳解

從上述圖5可以看出，Kafka運行時很少有大量讀磁盤的操作，主要是定期批量寫磁盤操作，因此操作磁盤很高效。這跟Kafka文件存儲中讀寫message的設計是息息相關的。Kafka中讀寫message有如下特點:

寫message

• 消息從java堆轉入page cache(即物理內存)。

• 由異步線程刷盤,消息從page cache刷入磁盤。

讀message

• 消息直接從page cache轉入socket發送出去。
• 當從page cache沒有找到相應數據時，此時會產生磁盤IO,從磁
  盤Load消息到page cache,然后直接從socket發出去

（七） 總結

Kafka高效文件存儲設計特點

• Kafka把topic中一個parition大文件分成多個小文件段，通過多個小文件段，就容易定期清除或刪除已經消費完文件，減少磁盤占用。

• 通過索引信息可以快速定位message和確定response的最大大小。

• 通過index元數據全部映射到memory，可以避免segment file的IO磁盤操作。

• 通過索引文件稀疏存儲，可以大幅降低index文件元數據占用空間大小。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的kafka存储机制的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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