文档章节

Kafka的Log存储解析

ivan-Zhao
 ivan-Zhao
发布于 2015/12/16 09:58
字数 1867
阅读 70
收藏 1

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。
Anatomy of a Topic

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:
FileMessageSet类图
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:
OffsetIndex类图

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:
topic_partition

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:
partition
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。
search
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的那个索引是我们要找的,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。

本文转载自:http://blog.csdn.net/jewes/article/details/42970799

ivan-Zhao
粉丝 10
博文 33
码字总数 29110
作品 0
深圳
程序员
私信 提问
【产品环境】使用ELK搭建日志系统

随着业务不断完善与发展,日志的重要性稳步上升。我们需要从日志中排查错误,以及分析用户行为,为业务发展提供参考意见。因此,需要一套专门的日志系统帮助我们收集、分析、处理日志。 以前...

Feng_Yu
2016/06/30
2.3K
7
OpenResty + Lua + Kafka 实现日志收集系统

1、Kafka 安装 官网下载 kafka_2.11-1.1.1.tgz,解压后,修改kafka的配置文件:config/server.properties broker.id=0 # 在集群内必须唯一 advertised.host.name=192.168.10.100 # 配置对外I...

云中游的鱼
2018/07/30
1K
0
Spark Streaming源码解析之容错

---title: sparkStreaming源码解析之容错subtitle: sparkStream的数据容错机制description: sparkStream的数据容错思维脑图keywords: [spark,streaming,源码,容错]date: 2018-12-09tags: [s......

freeli
2018/12/07
89
0
Kafka的Log存储解析

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...

dannyhe
2015/09/29
404
0
Kafka配置消息保存时间的方法

配置参考 然后不废话,直接贴最终的关键配置: Kafka日志存储机制分析 首先先贴一下对我帮助很大的一篇文档: https://www.zybuluo.com/jewes/note/64450 。这篇文章详细阐述了kafka的日志存储...

Feng_Yu
2016/03/11
9.2K
2

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

idea修改新的git地址

我们在项目变动中通常会遇到更换git地址情况,这里介绍一个在idea项目中简单更换git地址操作: 1、点击VCS; 2、点击Git; 3、点击Remotes; 具体步骤如图 4、点击框中链接即可在右边看到一个...

west_coast
26分钟前
6
0
将规则集传递给mixin

允许包装在mixin中定义的css块。 分离的规则集是一组CSS属性、嵌套规则集、媒体声明或者是存储在变量中的任何其他内容,我们可以将它包含在规则集中或其他结构中,并且所有属性都将复制到那里...

凌兮洛
27分钟前
4
0
玩转阿里云 Terraform(一):Terraform 是什么

从本文起,我将陆续推出一系列有关 Terraform 的文章,从概念,特点,工作机制,用法以及最佳实践等多个方面由浅入深的向大家介绍如何在阿里云上玩转 Terraform。同时也希望借此机会,与感兴...

阿里云官方博客
28分钟前
4
0
科研大数据面临的挑战

近几十年硬件的发展非常迅猛,第一台Macintosh苹果电脑的内存是128KB(0.13MB),现在很多笔记本配的是8GB的内存,硬盘1TB(1024GB),2TB的很常见。大型的数据服务器上还会有更大的储容量,...

英论阁学术院
28分钟前
5
0
python学习10.09:Python列表和元组的底层实现

有关列表(list)和元组(tuple)的底层实现,本节分别从它们的源码来进行分析。 首先来分析 list 列表,它的具体结构如下所示: typedef struct { PyObject_VAR_HEAD /* Vector o...

太空堡垒185
29分钟前
4
0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

返回顶部
顶部