Kafka：消息是如何在服務(wù)端存儲(chǔ)與讀取的，你真的知道嗎？

作者：JAVA夢(mèng)想口服液 2020-05-15 10:09:38

存儲(chǔ)

容災(zāi)備份

Kafka 小伙伴們肯定也比較好奇，Kafka 能夠處理千萬(wàn)級(jí)消息，那它的消息是如何在 Partition 上存儲(chǔ)的呢?今天這篇文章就來(lái)為大家揭秘消息是如何存儲(chǔ)的。本文主要從消息的邏輯存儲(chǔ)和物理存儲(chǔ)兩個(gè)角度來(lái)介紹其實(shí)現(xiàn)原理。

前言

小伙伴們肯定也比較好奇，Kafka 能夠處理千萬(wàn)級(jí)消息，那它的消息是如何在 Partition 上存儲(chǔ)的呢?今天這篇文章就來(lái)為大家揭秘消息是如何存儲(chǔ)的。本文主要從消息的邏輯存儲(chǔ)和物理存儲(chǔ)兩個(gè)角度來(lái)介紹其實(shí)現(xiàn)原理。

文章概覽

• Partition、Replica、Log 和 LogSegment 的關(guān)系。
• 寫(xiě)入消息流程分析。
• 消費(fèi)消息及副本同步流程分析。

Partition、Replica、Log 和 LogSegment 的關(guān)系

假設(shè)有一個(gè) Kafka 集群，Broker 個(gè)數(shù)為 3，Topic 個(gè)數(shù)為 1，Partition 個(gè)數(shù)為 3，Replica 個(gè)數(shù)為 2。Partition 的物理分布如下圖所示。

 

Partition分布圖

從上圖可以看出，該 Topic 由三個(gè) Partition 構(gòu)成，并且每個(gè) Partition 由主從兩個(gè)副本構(gòu)成。每個(gè) Partition 的主從副本分布在不同的 Broker 上，通過(guò)這點(diǎn)也可以看出，當(dāng)某個(gè) Broker 宕機(jī)時(shí)，可以將分布在其他 Broker 上的從副本設(shè)置為主副本，因?yàn)橹挥兄鞲北緦?duì)外提供讀寫(xiě)請(qǐng)求，當(dāng)然在最新的 2.x 版本中從副本也可以對(duì)外讀請(qǐng)求了。將主從副本分布在不同的 Broker 上從而提高系統(tǒng)的可用性。

Partition 的實(shí)際物理存儲(chǔ)是以 Log 文件的形式展示的，而每個(gè) Log 文件又以多個(gè) LogSegment 組成。Kafka 為什么要這么設(shè)計(jì)呢?其實(shí)原因比較簡(jiǎn)單，隨著消息的不斷寫(xiě)入，Log 文件肯定是越來(lái)越大，Kafka 為了方便管理，將一個(gè)大文件切割成一個(gè)一個(gè)的 LogSegment 來(lái)進(jìn)行管理;每個(gè) LogSegment 由數(shù)據(jù)文件和索引文件構(gòu)成，數(shù)據(jù)文件是用來(lái)存儲(chǔ)實(shí)際的消息內(nèi)容，而索引文件是為了加快消息內(nèi)容的讀取。

可能又有朋友會(huì)問(wèn)，Kafka 本身消費(fèi)是以 Partition 維度順序消費(fèi)消息的，磁盤在順序讀的時(shí)候效率很高完全沒(méi)有必要使用索引啊。其實(shí) Kafka 為了滿足一些特殊業(yè)務(wù)需求，比如要隨機(jī)消費(fèi) Partition 中的消息，此時(shí)可以先通過(guò)索引文件快速定位到消息的實(shí)際存儲(chǔ)位置，然后進(jìn)行處理。

總結(jié)一下 Partition、Replica、Log 和 LogSegment 之間的關(guān)系。消息是以 Partition 維度進(jìn)行管理的，為了提高系統(tǒng)的可用性，每個(gè) Partition 都可以設(shè)置相應(yīng)的 Replica 副本數(shù)，一般在創(chuàng)建 Topic 的時(shí)候同時(shí)指定 Replica 的個(gè)數(shù);Partition 和 Replica 的實(shí)際物理存儲(chǔ)形式是通過(guò) Log 文件展現(xiàn)的，為了防止消息不斷寫(xiě)入，導(dǎo)致 Log 文件大小持續(xù)增長(zhǎng)，所以將 Log 切割成一個(gè)一個(gè)的 LogSegment 文件。

注意： 在同一時(shí)刻，每個(gè)主 Partition 中有且只有一個(gè) LogSegment 被標(biāo)識(shí)為可寫(xiě)入狀態(tài)，當(dāng)一個(gè) LogSegment 文件大小超過(guò)一定大小后(比如當(dāng)文件大小超過(guò) 1G，這個(gè)就類似于 HDFS 存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)文件，HDFS 中數(shù)據(jù)文件達(dá)到 128M 的時(shí)候就會(huì)被分出一個(gè)新的文件來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù))，就會(huì)新創(chuàng)建一個(gè) LogSegment 來(lái)繼續(xù)接收新寫(xiě)入的消息。

寫(xiě)入消息流程分析

 

消息寫(xiě)入及落盤流程

流程解析

在第 3 篇文章講過(guò)，生產(chǎn)者客戶端對(duì)于每個(gè) Partition 一次會(huì)發(fā)送一批消息到服務(wù)端，服務(wù)端收到一批消息后寫(xiě)入相應(yīng)的 Partition 上。上圖流程主要分為如下幾步：

• 客戶端消息收集器收集屬于同一個(gè)分區(qū)的消息，并對(duì)每條消息設(shè)置一個(gè)偏移量，且每一批消息總是從 0 開(kāi)始單調(diào)遞增。比如第一次發(fā)送 3 條消息，則對(duì)三條消息依次編號(hào) [0,1,2]，第二次發(fā)送 4 條消息，則消息依次編號(hào)為 [0,1,2,3]。注意此處設(shè)置的消息偏移量是相對(duì)偏移量。
• 客戶端將消息發(fā)送給服務(wù)端，服務(wù)端拿到下一條消息的絕對(duì)偏移量，將傳到服務(wù)端的這批消息的相對(duì)偏移量修改成絕對(duì)偏移量。
• 將修改后的消息以追加的方式追加到當(dāng)前活躍的 LogSegment 后面，然后更新絕對(duì)偏移量。
• 將消息集寫(xiě)入到文件通道。
• 文件通道將消息集 flush 到磁盤，完成消息的寫(xiě)入操作。

了解以上過(guò)程后，我們?cè)趤?lái)看看消息的具體構(gòu)成情況。

 

消息構(gòu)成細(xì)節(jié)圖

一條消息由如下三部分構(gòu)成：

• OffSet：偏移量，消息在客戶端發(fā)送前將相對(duì)偏移量存儲(chǔ)到該位置，當(dāng)消息存儲(chǔ)到 LogSegment 前，先將其修改為絕對(duì)偏移量在寫(xiě)入磁盤。
• Size：本條 Message 的內(nèi)容大小
• Message：消息的具體內(nèi)容，其具體又由 7 部分組成，crc 用于校驗(yàn)消息，Attribute 代表了屬性，key-length 和 value-length 分別代表 key 和 value 的長(zhǎng)度，key 和 value 分別代表了其對(duì)應(yīng)的內(nèi)容。

消息偏移量的計(jì)算過(guò)程

通過(guò)以上流程可以看出，每條消息在被實(shí)際存儲(chǔ)到磁盤時(shí)都會(huì)被分配一個(gè)絕對(duì)偏移量后才能被寫(xiě)入磁盤。在同一個(gè)分區(qū)內(nèi)，消息的絕對(duì)偏移量都是從 0 開(kāi)始，且單調(diào)遞增;在不同分區(qū)內(nèi)，消息的絕對(duì)偏移量是沒(méi)有任何關(guān)系的。接下來(lái)討論下消息的絕對(duì)偏移量的計(jì)算規(guī)則。

確定消息偏移量有兩種方式，一種是順序讀取每一條消息來(lái)確定，此種方式代價(jià)比較大，實(shí)際上我們并不想知道消息的內(nèi)容，而只是想知道消息的偏移量;第二種是讀取每條消息的 Size 屬性，然后計(jì)算出下一條消息的起始偏移量。比如第一條消息內(nèi)容為 “abc”，寫(xiě)入磁盤后的偏移量為：8(OffSet)+ 4(Message 大小)+ 3(Message 內(nèi)容的長(zhǎng)度)= 15。第二條寫(xiě)入的消息內(nèi)容為“defg”，其起始偏移量為 15，下一條消息的起始偏移量應(yīng)該是：15+8+4+4=31，以此類推。

消費(fèi)消息及副本同步流程分析

和寫(xiě)入消息流程不同，讀取消息流程分為兩種情況，分別是消費(fèi)端消費(fèi)消息和從副本(備份副本)同步主副本的消息。在開(kāi)始分析讀取流程之前，需要先明白幾個(gè)用到的變量，不然流程分析可能會(huì)看的比較糊涂。

• BaseOffSet：基準(zhǔn)偏移量，每個(gè) Partition 由 N 個(gè) LogSegment 組成，每個(gè) LogSegment 都有基準(zhǔn)偏移量，大概由如下構(gòu)成，數(shù)組中每個(gè)數(shù)代表一個(gè) LogSegment 的基準(zhǔn)偏移量：[0,200,400,600, ...]。
• StartOffSet：起始偏移量，由消費(fèi)端發(fā)起讀取消息請(qǐng)求時(shí)，指定從哪個(gè)位置開(kāi)始消費(fèi)消息。
• MaxLength：拉取大小，由消費(fèi)端發(fā)起讀取消息請(qǐng)求時(shí)，指定本次最大拉取消息內(nèi)容的數(shù)據(jù)大小。該參數(shù)可以通過(guò)max.partition.fetch.bytes來(lái)指定，默認(rèn)大小為 1M。
• MaxOffSet：最大偏移量，消費(fèi)端拉取消息時(shí)，最高可拉取消息的位置，即俗稱的“高水位”。該參數(shù)由服務(wù)端指定，其作用是為了防止生產(chǎn)端還未寫(xiě)入的消息就被消費(fèi)端進(jìn)行消費(fèi)。此參數(shù)對(duì)于從副本同步主副本不會(huì)用到。
• MaxPosition：LogSegment 的最大位置，確定了起始偏移量在某個(gè) LogSegment 上開(kāi)始，讀取 MaxLength 后，不能超過(guò) MaxPosition。MaxPosition 是一個(gè)實(shí)際的物理位置，而非偏移量。

假設(shè)消費(fèi)端從 000000621 位置開(kāi)始消費(fèi)消息，關(guān)于幾個(gè)變量的關(guān)系如下圖所示。

 

位置關(guān)系圖

消費(fèi)端和從副本拉取流程如下：

• 客戶端確定拉取的位置，即 StartOffSet 的值，找到主副本對(duì)應(yīng)的 LogSegment。
• LogSegment 由索引文件和數(shù)據(jù)文件構(gòu)成，由于索引文件是從小到大排列的，首先從索引文件確定一個(gè)小于等于 StartOffSet 最近的索引位置。
• 根據(jù)索引位置找到對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)文件位置，由于數(shù)據(jù)文件也是從小到大排列的，從找到的數(shù)據(jù)文件位置順序向后遍歷，直到找到和 StartOffSet 相等的位置，即為消費(fèi)或拉取消息的位置。

從 StartOffSet 開(kāi)始向后拉取 MaxLength 大小的數(shù)據(jù)，返回給消費(fèi)端或者從副本進(jìn)行消費(fèi)或備份操作。

假設(shè)拉取消息起始位置為 00000313，消息拉取流程圖如下：

 

消息拉取流程圖

總結(jié)

本文從邏輯存儲(chǔ)和物理存儲(chǔ)的角度，分析了消息的寫(xiě)入與消費(fèi)流程。其中邏輯存儲(chǔ)是以 Partition 來(lái)管理一批一批的消息，Partition 映射 Log 對(duì)象，Log 對(duì)象管理了多個(gè) LogSegment，多個(gè) Partition 構(gòu)成了一個(gè)完整的 Topic。消息的實(shí)際物理存儲(chǔ)是由一個(gè)一個(gè)的 LogSegment 構(gòu)成，每個(gè) LogSegment 又由索引文件和數(shù)據(jù)文件構(gòu)成。

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