Kafka文件存储机制

1.Kafka文件存储机制
Kafka部分名词解释如下：
• 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组成，下面2.2和2.3有详细说明。
• 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个步骤：
• 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
通过上述4过程详细分析，我们就可以清楚认识到kafka文件存储机制的奥秘。
1.1 topic中partition存储分布
假设实验环境中Kafka集群只有一个broker，xxx/message-folder为数据文件存储根目录，在Kafka broker中server.properties文件配置(参数log.dirs=xxx/message-folder)，例如创建2个topic名 称分别为report_push、launch_info, partitions数量都为partitions=4
存储路径和目录规则为：
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文件存储中，同一个topic下有多个不同partition，每个partition为一个目录，partiton命名规则为topic名称+有序序号，第一个partiton序号从0开始，序号最大值为partitions数量减1。
如果是多broker分布情况，请参考kafka集群partition分布原理分析
1.2 partiton中文件存储方式
下面示意图形象说明了partition中文件存储方式:

图1
• 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。
这样做的好处就是能快速删除无用文件，有效提高磁盘利用率。
1.3 partiton中segment文件存储结构
读者从1.2节了解到Kafka文件系统partition存储方式，本节深入分析partion中segment file组成和物理结构。
• 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。
下面文件列表是笔者在Kafka broker上做的一个实验，创建一个topicXXX包含1 partition，设置每个segment大小为500MB,并启动producer向Kafka broker写入大量数据,如下图2所示segment文件列表形象说明了上述2个规则：

图2
以上述图2中一对segment file文件为例，说明segment中index<—->data file对应关系物理结构如下：

图3
上述图3中索引文件存储大量元数据，数据文件存储大量消息，索引文件中元数据指向对应数据文件中message的物理偏移地址。
其中以索引文件中元数据3,497为例，依次在数据文件中表示第3个message(在全局partiton表示第368772个message)、以及该消息的物理偏移地址为497。
从上述图3了解到segment data file由许多message组成，下面详细说明message物理结构如下：

图4
参数说明：
关键字 解释说明
8 byte offset 在parition(分区)内的每条消息都有一个有序的id号，这个id号被称为偏移(offset),它可以唯一确定每条消息在parition(分区)内的位置。即offset表示partiion的第多少message
4 byte message size message大小
4 byte CRC32 用crc32校验message
1 byte “magic” 表示本次发布Kafka服务程序协议版本号
1 byte “attributes” 表示为独立版本、或标识压缩类型、或编码类型。
4 byte key length 表示key的长度,当key为-1时，K byte key字段不填
K byte key 可选
value bytes payload 表示实际消息数据。
1.4 在partition中如何通过offset查找message
例如读取offset=368776的message，需要通过下面2个步骤查找。
• 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。
从上述图3可知这样做的优点，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。
2Kafka文件存储机制–实际运行效果
实验环境：
• Kafka集群：由2台虚拟机组成
• cpu：4核
• 物理内存：8GB
• 网卡：千兆网卡
• jvm heap: 4GB
• 详细Kafka服务端配置及其优化请参考：kafka server.properties配置详解

图5
从上述图5可以看出，Kafka运行时很少有大量读磁盘的操作，主要是定期批量写磁盘操作，因此操作磁盘很高效。这跟Kafka文件存储中读写message的设计是息息相关的。Kafka中读写message有如下特点:
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
3.总结
Kafka高效文件存储设计特点
• 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。
• 通过索引信息可以快速定位message和确定response的最大大小。
• 通过index元数据全部映射到memory，可以避免segment file的IO磁盘操作。
• 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。
参考
1.Linux Page Cache机制
2.Kafka官方文档