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Kafka是什么

Kafka是最初由Linkedin公司開發(fā)，是一個(gè)分布式、分區(qū)的、多副本的、多訂閱者，基于zookeeper協(xié)調(diào)的分布式日志系統(tǒng)(也可以當(dāng)做MQ系統(tǒng))，常見可以用于web/nginx日志、訪問日志，消息服務(wù)等等，Linkedin于2010年貢獻(xiàn)給了Apache基金會(huì)并成為頂級(jí)開源項(xiàng)目。

一個(gè)商業(yè)化消息隊(duì)列的性能好壞，其文件存儲(chǔ)機(jī)制設(shè)計(jì)是衡量一個(gè)消息隊(duì)列服務(wù)技術(shù)水平和最關(guān)鍵指標(biāo)之一。 下面將從Kafka文件存儲(chǔ)機(jī)制和物理結(jié)構(gòu)角度，分析Kafka是如何實(shí)現(xiàn)高效文件存儲(chǔ)，及實(shí)際應(yīng)用效果。

Kafka部分名詞解釋如下：

• Broker：消息中間件處理結(jié)點(diǎn)，一個(gè)Kafka節(jié)點(diǎn)就是一個(gè)broker，多個(gè)broker可以組成一個(gè)Kafka集群。
• Topic：一類消息，例如page view日志、click日志等都可以以topic的形式存在，Kafka集群能夠同時(shí)負(fù)責(zé)多個(gè)topic的分發(fā)。
• Partition：topic物理上的分組，一個(gè)topic可以分為多個(gè)partition，每個(gè)partition是一個(gè)有序的隊(duì)列。
• Segment：partition物理上由多個(gè)segment組成，下面2.2和2.3有詳細(xì)說明。
• offset：每個(gè)partition都由一系列有序的、不可變的消息組成，這些消息被連續(xù)的追加到partition中。partition中的每個(gè)消息都有一個(gè)連續(xù)的序列號(hào)叫做offset,用于partition唯一標(biāo)識(shí)一條消息.

分析過程分為以下4個(gè)步驟：

• topic中partition存儲(chǔ)分布
• partiton中文件存儲(chǔ)方式
• partiton中segment文件存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)
• 在partition中如何通過offset查找message

通過上述4過程詳細(xì)分析，我們就可以清楚認(rèn)識(shí)到kafka文件存儲(chǔ)機(jī)制的奧秘。

2.1 topic中partition存儲(chǔ)分布

假設(shè)實(shí)驗(yàn)環(huán)境中Kafka集群只有一個(gè)broker，xxx/message-folder為數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)根目錄，在Kafka broker中server.properties文件配置(參數(shù)log.dirs=xxx/message-folder)，例如創(chuàng)建2個(gè)topic名稱分別為report_push、launch_info, partitions數(shù)量都為partitions=4 存儲(chǔ)路徑和目錄規(guī)則為： 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文件存儲(chǔ)中，同一個(gè)topic下有多個(gè)不同partition，每個(gè)partition為一個(gè)目錄，partiton命名規(guī)則為topic名稱+有序序號(hào)，第一個(gè)partiton序號(hào)從0開始，序號(hào)最大值為partitions數(shù)量減1。 如果是多broker分布情況，請(qǐng)參考kafka集群partition分布原理分析

2.2 partiton中文件存儲(chǔ)方式

下面示意圖形象說明了partition中文件存儲(chǔ)方式:

• 每個(gè)partion(目錄)相當(dāng)于一個(gè)巨型文件被平均分配到多個(gè)大小相等segment(段)數(shù)據(jù)文件中。但每個(gè)段segment file消息數(shù)量不一定相等，這種特性方便old segment file快速被刪除。
• 每個(gè)partiton只需要支持順序讀寫就行了，segment文件生命周期由服務(wù)端配置參數(shù)決定。

這樣做的好處就是能快速刪除無用文件，有效提高磁盤利用率。

2.3 partiton中segment文件存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)

讀者從2.2節(jié)了解到Kafka文件系統(tǒng)partition存儲(chǔ)方式，本節(jié)深入分析partion中segment file組成和物理結(jié)構(gòu)。

• segment file組成：由2大部分組成，分別為index file和data file，此2個(gè)文件一一對(duì)應(yīng)，成對(duì)出現(xiàn)，后綴”.index”和“.log”分別表示為segment索引文件、數(shù)據(jù)文件.
• segment文件命名規(guī)則：partion全局的第一個(gè)segment從0開始，后續(xù)每個(gè)segment文件名為上一個(gè)segment文件最后一條消息的offset值。數(shù)值最大為64位long大小，19位數(shù)字字符長(zhǎng)度，沒有數(shù)字用0填充。

下面文件列表是筆者在Kafka broker上做的一個(gè)實(shí)驗(yàn)，創(chuàng)建一個(gè)topicXXX包含1 partition，設(shè)置每個(gè)segment大小為500MB,并啟動(dòng)producer向Kafka broker寫入大量數(shù)據(jù),如下圖2所示segment文件列表形象說明了上述2個(gè)規(guī)則：

以上述圖2中一對(duì)segment file文件為例，說明segment中index<—->data file對(duì)應(yīng)關(guān)系物理結(jié)構(gòu)如下：

上述圖3中索引文件存儲(chǔ)大量元數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)大量消息，索引文件中元數(shù)據(jù)指向?qū)?yīng)數(shù)據(jù)文件中message的物理偏移地址。 其中以索引文件中元數(shù)據(jù)3,497為例，依次在數(shù)據(jù)文件中表示第3個(gè)message(在全局partiton表示第368772個(gè)message)、以及該消息的物理偏移地址為497。

從上述圖3了解到segment data file由許多message組成，下面詳細(xì)說明message物理結(jié)構(gòu)如下：

2.4 在partition中如何通過offset查找message

例如讀取offset=368776的message，需要通過下面2個(gè)步驟查找。

• 第一步查找segment file 上述圖2為例，其中00000000000000000000.index表示最開始的文件，起始偏移量(offset)為0.第二個(gè)文件00000000000000368769.index的消息量起始偏移量為368770 = 368769 + 1.同樣，第三個(gè)文件00000000000000737337.index的起始偏移量為737338=737337 + 1，其他后續(xù)文件依次類推，以起始偏移量命名并排序這些文件，只要根據(jù)offset **二分查找**文件列表，就可以快速定位到具體文件。 當(dāng)offset=368776時(shí)定位到00000000000000368769.index|log
• 第二步通過segment file查找message 通過第一步定位到segment file，當(dāng)offset=368776時(shí)，依次定位到00000000000000368769.index的元數(shù)據(jù)物理位置和00000000000000368769.log的物理偏移地址，然后再通過00000000000000368769.log順序查找直到offset=368776為止。

從上述圖3可知這樣做的優(yōu)點(diǎn)，segment index file采取稀疏索引存儲(chǔ)方式，它減少索引文件大小，通過mmap可以直接內(nèi)存操作，稀疏索引為數(shù)據(jù)文件的每個(gè)對(duì)應(yīng)message設(shè)置一個(gè)元數(shù)據(jù)指針,它比稠密索引節(jié)省了更多的存儲(chǔ)空間，但查找起來需要消耗更多的時(shí)間。

3 Kafka文件存儲(chǔ)機(jī)制–實(shí)際運(yùn)行效果

實(shí)驗(yàn)環(huán)境：

• Kafka集群：由2臺(tái)虛擬機(jī)組成
• cpu：4核
• 物理內(nèi)存：8GB
• 網(wǎng)卡：千兆網(wǎng)卡
• jvm heap: 4GB

詳細(xì)Kafka服務(wù)端配置及其優(yōu)化請(qǐng)參考：kafka server.properties配置詳解

從上述圖5可以看出，Kafka運(yùn)行時(shí)很少有大量讀磁盤的操作，主要是定期批量寫磁盤操作，因此操作磁盤很高效。這跟Kafka文件存儲(chǔ)中讀寫message的設(shè)計(jì)是息息相關(guān)的。Kafka中讀寫message有如下特點(diǎn):

寫message

• 消息從java堆轉(zhuǎn)入page cache(即物理內(nèi)存)。
• 由異步線程刷盤,消息從page cache刷入磁盤。

讀message

• 消息直接從page cache轉(zhuǎn)入socket發(fā)送出去。
• 當(dāng)從page cache沒有找到相應(yīng)數(shù)據(jù)時(shí)，此時(shí)會(huì)產(chǎn)生磁盤IO,從磁 盤Load消息到page cache,然后直接從socket發(fā)出去

Kafka高效文件存儲(chǔ)設(shè)計(jì)特點(diǎn)

• Kafka把topic中一個(gè)parition大文件分成多個(gè)小文件段，通過多個(gè)小文件段，就容易定期清除或刪除已經(jīng)消費(fèi)完文件，減少磁盤占用。
• 通過索引信息可以快速定位message和確定response的最大大小。
• 通過index元數(shù)據(jù)全部映射到memory，可以避免segment file的IO磁盤操作。
• 通過索引文件稀疏存儲(chǔ)，可以大幅降低index文件元數(shù)據(jù)占用空間大小。