Kafka文件存储机制详解_简述kafka的存储方式

一、Kafka粗略解释

Kafka是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统)，常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等（注重于消息队列的使用）

二、Kafka的名词解释

• Broker：消息中间件处理结点，一个Kafka节点就是一个broker，多个broker可以组成一个Kafka集群。
• Topic：一类消息，例如page view日志、click日志等都可以以topic的形式存在，Kafka集群能够同时负责多个topic的分发。
• Partition：topic物理上的分组，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。
• Segment：partition物理上由多个segment（数据分片/段）组成，下面详细说明。
• offset：每个partition都由一系列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到partition中。partition中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset,用于partition唯一标识一条消息.

分析过程分为以下4种存储步骤说明：
topic中partition存储分布
partiton中文件存储方式
partiton中segment文件存储结构
在partition中如何通过offset查找message

三、Kafka文件存储机制

1、partiton（分区）中文件存储方式

下图展示该partition中文件存储方式的形态

每个partion(目录)相当于一个巨型文件被平均分配到多个大小相等segment(段)数据文件中。但每个段segment file消息数量不一定相等，这种特性方便old segment file（老旧数据段文件）快速被删除。
每个partiton只需要支持顺序读写就行了，segment文件生命周期由服务端配置参数决定。

优点：能快速删除无用文件，有效提高磁盘利用率。

2、partiton中segment文件存储结构

segment file组成：由2大部分组成，分别为index file和data file，此2个文件一一对应，成对出现，后缀”.index”和“.log”分别表示为segment索引文件、数据文件。
segment文件命名规则：partion全局的第一个segment从0开始，后续每个segment文件名为上一个segment文件最后一条消息的offset值。数值最大为64位long大小，19位数字字符长度，没有数字用0填充。。

segment data file由许多message组成。segment index file采取稀疏索引存储方式，它减少索引文件大小，通过mmap可以直接内存操作，稀疏索引为数据文件的每个对应message设置一个元数据指针,它比稠密索引节省了更多的存储空间，但查找起来需要消耗更多的时间。

3、消息的物理结构

a、那么如何在分区中通过offset查找消息？

实例：读取offset=368776的message

• 第一步查找segment file 上述图2为例，其中00000000000000000000.index表示最开始的文件，起始偏移量(offset)为0.第二个文件00000000000000368769.index的消息量起始偏移量为368770 = 368769 + 1.同样，第三个文件00000000000000737337.index的起始偏移量为737338=737337 + 1，其他后续文件依次类推，以起始偏移量命名并排序这些文件，只要根据offset 二分查找文件列表，就可以快速定位到具体文件。 当offset=368776时定位到00000000000000368769.index|log
• 第二步通过segment file查找message 通过第一步定位到segment file，当offset=368776时，依次定位到00000000000000368769.index的元数据物理位置和00000000000000368769.log的物理偏移地址，然后再通过00000000000000368769.log顺序查找直到offset=368776为止。

总结

通过定期批量写磁盘操作，可以提高磁盘的操作效率。该性能的提升与读写的message有关。
特点：

	- 写message
		- 消息从java堆转入page cache(即物理内存)。
		- 由异步线程刷盘,消息从page cache刷入磁盘。
	- 读message
		- 消息直接从page cache转入socket发送出去。
		- 当从page cache没有找到相应数据时，此时会产生磁盘IO,从磁 盘Load消息到page cache,然后直接从socket发出去
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Kafka高效文件存储设计特点

1. Kafka把topic中一个parition大文件分成多个小文件段，通过多个小文件段，就容易定期清除或删除已经消费完文件，减少磁盘占用。
2. 通过索引信息可以快速定位message和确定response的最大大小。
3. 通过index元数据全部映射到memory，可以避免segment file的IO磁盘操作。
4. 通过索引文件稀疏存储，可以大幅降低index文件元数据占用空间大小。