3.1 Kafka 工作流程及文件存储机制

本文概述了Kafka的工作流程,包括生产者发送消息机制、topic与partition的关系,以及文件存储机制,重点讲解index和log文件结构。理解这些有助于掌握Kafka高效消息传递的基础。

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3.1、Kafka 工作流程及文件存储机制

3.1.1、工作流程

kafka整体工作流程图:
img
Kafka 生产端发送消息的机制是 Kafka 高吞吐的基础,生产端的基本流程如下图所示:
请添加图片描述

Kafka 中消息是以 topic 进行分类的, producer生产消息,consumer消费消息,都是面向 topic的。(从命令行操作看出)

bin\windows\kafka-console-producer.bat --broker-list localhost:9092 --topic test

bin\windows\kafka-console-consumer.bat --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning

topic 是逻辑上的概念,而 partition 是物理上的概念。 每个 partition 对应于一个 log 文件,该 log 文件中存储的就是 producer 生产的数据。(topic = N partition,partition = log)

Producer 生产的数据会被不断追加到该log 文件末端,且每条数据都有自己的 offset。 consumer组中的每个consumer, 都会实时记录自己消费到了哪个 offset,以便出错恢复时,从上次的位置继续消费。(producer -> log with offset -> consumer(s))

3.1.2、文件存储机制

img

由于生产者生产的消息会不断追加到 log 文件末尾, 为防止 log 文件过大导致数据定位效率低下, Kafka 采取了分片索引机制,将每个 partition 分为多个 segment。

每个 segment对应两个文件“.index”文件和“.log”文件。 这些文件位于一个文件夹下, 该文件夹的命名规则为: topic 名称+分区序号。例如, first 这个 topic 有三个分区,则其对应的文件夹为 first-0,first-1,first-2。

00000000000000000000.index
00000000000000000000.log
00000000000000170410.index
00000000000000170410.log
00000000000000239430.index
00000000000000239430.log

index 和 log 文件以当前 segment 的第一条消息的 offset(偏移量) 命名。下图为 index 文件和 log文件的结构示意图。

index 文件和 log文件详解:

img

“.index”文件存储大量的索引信息,“.log”文件存储大量的数据,索引文件中的元数据指向对应数据文件中 message 的物理偏移地址。

值得注意的是:.index文件是很大的,并且其中的每一条数据的大小都是一样的(如上图所示,左边存放的是消息索引值;右边对应的是消息真实的物理偏移地址,还有消息的内存大小),这样的好处是:有利于快速定位。例如上述寻找offet=3的message,先通过二分法寻找索引存放在哪个segment中,然后(假设每条数据的大小为1k),3*1k,得到索引信息,进而找到message具体的信息。

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