Kafka之数据存储

2018-02-01

本文主要讲述以下两部分内容:

  • kafka数据的存储方式;
  • kafka如何通过offset查找message。

1.前言

写介绍kafka的几个重要概念(可以参考之前的博文Kafka的简单介绍):

  • 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;
  • Segment:每个partition又由多个segment file组成;
  • 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;
  • message:这个算是kafka文件中最小的存储单位,即是 a commit log。

kafka的message是以topic为基本单位,不同topic之间是相互独立的。每个topic又可分为几个不同的partition,每个partition存储一部的分message。topic与partition的关系如下:

topictopic

其中,partition是以文件夹的形式存储在具体Broker本机上。

2.partition中的数据文件

有了上面的介绍,下面我们开始介绍Topic中partition的数据文件类型。

2.1.segment中的文件

对于一个partition(在Broker中以文件夹的形式存在),里面又有很多大小相等的segment数据文件(这个文件的具体大小可以在config/server.properties中进行设置),这种特性可以方便old segment file的快速删除。

下面先介绍一下partition中的segment file的组成:

  • segment file 组成:由2部分组成,分别为index file和data file,这两个文件是一一对应的,后缀”.index”和”.log”分别表示索引文件和数据文件;
  • segment file 命名规则:partition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,ofsset的数值最大为64位(long类型),20位数字字符长度,没有数字用0填充。如下图所示:

segmentsegment

关于segment file中index与data file对应关系图,这里我们选用网上的一个图片,如下所示:

indexindex

segment的索引文件中存储着大量的元数据,数据文件中存储着大量消息,索引文件中的元数据指向对应数据文件中的message的物理偏移地址。以索引文件中的3,497为例,在数据文件中表示第3个message(在全局partition表示第368772个message),以及该消息的物理偏移地址为497。

注:Partition中的每条message由offset来表示它在这个partition中的偏移量,这个offset并不是该Message在partition中实际存储位置,而是逻辑上的一个值(如上面的3),但它却唯一确定了partition中的一条Message(可以认为offset是partition中Message的id)。

2.2.message文件

message中的物理结构为:

messagemessage

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

2.3.数据文件的内部实现方法

Partition数据文件包含了若干上述格式的message,按照offset由小到大排列在一起,它实现的类是FileMessageSet,类图如下:

filemessagesetfilemessageset

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判断其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。

3.查找

3.1.遇到的问题

我们首先试想一下,如果对于Kafka的一个topic而言,如果topic的partition中只有一个数据文件的话会怎么样?

  • 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。
  • 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。

3.2.如何去解决这个问题

由上述我们知道,如果在topic的partition中只有一个数据文件的话,Kafka插入的效率虽然很高,但是查找的效率非常低,那么Kafka在内部是如何解决查找效率的的问题呢?对于这个问题,Kafka有两大法宝:分段和索引。

数据文件的分段

这个是比较好理解的,加入有100条message,它们的offset是从0到99,假设将数据文件分为5端,第一段为0-19,第二段为20-39,依次类推,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。

在kafka中,索引文件的实现类为OffsetIndex,它的类图如下:

offsetindexoffsetindex

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

3.3.通过offset查找message

假如我们想要读取offset=368776的message(见前面的第三个图),需要通过下面2个步骤查找。

  1. 查找segment file
    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
  2. 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。

segment index file并没有为数据文件中的每条message建立索引,而是采取稀疏索引存储方式,每隔一定字节的数据建立一条索引,它减少了索引文件大小,通过map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。

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。

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