Kafka日志存储

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1.文件目录布局

Kafka消息以日志文件的形式存储，不同主题下不同分区的消息分开存储，同一个分区的不同副本分布在不同的broker上存储

逻辑上看来日志是以副本为单位的，每个副本对应一个log对象，实际在物理上，一个log划分为多个logSegment

创建一个topic为3个分区，会在log.dirs路径下创建三个文件夹，代表3个分区，命名规则为“topic名称-分区编号”

logSegment并不代表这个文件夹，logSegment代表逻辑上的一组文件，这组文件就是.log、.index、.timeindex这三个不同文件扩展名，但是同文件名的文件

• .log存储消息
• .index存储消息的索引
• .timeIndex，时间索引文件，通过时间戳做索引

同一个logSegment的三个文件，文件名是一样的。命名规则为.log文件中第一条消息的前一条消息偏移量，也称为基础偏移量，左边补0，补齐20位。比如说第一个LogSegement的日志文件名为00000000000000000000.log，假如存储了200条消息后，达到了log.segment.bytes配置的阈值（默认1个G），那么将会创建新的logSegment，文件名为00000000000000000200.log。以此类推。另外即使没有达到log.segment.bytes的阈值，而是达到了log.roll.ms或者log.roll.hours设置的时间触发阈值，同样会触发产生新的logSegment。

2.日志定位

日志定位也就是消息定位，输入一个消息的offset，kafka如何定位到这条消息呢？

日志定位的过程如下:

1、根据offset定位logSegment。（kafka将基础偏移量也就是logsegment的名称作为key存在concurrentSkipListMap中）

2、根据logSegment的index文件查找到距离目标offset最近的被索引的offset的position x。

3、找到logSegment的.log文件中的x位置，向下逐条查找，找到目标offset的消息。

这里先说明一下.index文件的存储方式。.index文件中存储了消息的索引，存储内容是消息的offset及物理位置position。并不是每条消息都有自己的索引，kafka采用的是稀疏索引，说白了就是隔n条消息存一条索引数据。这样做比每一条消息都建索引，查找起来会慢，但是也极大的节省了存储空间。此例中我们假设跨度为2，实际kafka中跨度并不是固定条数，而是取决于消息累积字节数大小。

例子中consumer要消费offset=15的消息。我们假设目前可供消费的消息已经存储了三个logsegment，分别是00000000000000000，0000000000000000010，0000000000000000020。为了讲解方便，下面提到名称时，会把前面零去掉。

下面我们详细讲一下查找过程。

• kafka收到查询offset=15的消息请求后，通过二分查找，从concurrentSkipListMap中找到对应的logsegment名称，也就是10。
• 从10.index中找到offset小于等于15的最大值，offset=14，它对应的position=340
• 从10.log文件中物理位置340，顺序往下扫描文件，找到offset=15的消息内容。

可以看到通过稀疏索引，kafka既加快了消息查找的速度，也顾及了存储的开销

3.日志清理

Kafka提供了两种日志清理的方式：

1.日志删除（Log Retention）：直接删除

2.日志压缩（Log Compaction）：对相同key的不同value值，只保留最后一个版本

通过log.cleanup.policy参数来设置清理策略，默认值为"delete"，如果要设置为压缩，需要改为"compact"，还可以同时支持两种策略

1.日志删除

1.基于时间

根据日志分段中最大的时间戳来查找过期的日志分段文件

2.基于日志大小

检查当前日志大小是否超过retentionSize，默认值为-1，表示无穷大，该值代表所有日志文件的总大小，不是单个日志分段的大小，单个日志分段大小默认为1GB

3.基于日志起始偏移量

判断某个日志分段的下一个日志分段的起始偏移量baseOffset是否小于等于logStartOffset

4.磁盘存储

1.页缓存

页缓存是操作系统实现的一种主要的磁盘缓存，用来减少对磁盘I/O的操作，将磁盘中的数据缓存到内存中，将对磁盘的访问转变为对内存的访问

当一个进程准备读取磁盘上的文件内容时，操作系统会首先查看待读取的数据所在的页是否在页缓存中，如果在直接返回数据，如果没有，操作系统会向磁盘发起读取请求并将读取的数据页存入页缓存，再将数据返回，写入的时候也是类似

优点：对于进程而言，会在进程内部缓存数据，同时有可能这些数据缓存在操作系统的页缓存中，被缓存了两次，使用页缓存可以省去进程内部的缓存消耗，还可以通过结构紧凑的字节码替代使用对象的方式节省更多空间，假设服务重启页缓存还是保持有效

Kafka大量使用了页缓存，这是Kafka实现高吞吐的重要因素之一。在Kafka中提供了同步刷盘和间断性强制刷盘的功能，但不建议使用，因为会严重影响性能

Linux系统使用磁盘的一部分作为swap分区，把非活跃进程放入swap分区，对于Kafka而言，应该避免这种内存的交换，否则会影响性能，建议把vm.swappiness值设为1，保留了该机制又使得它对Kafka的影响最小

2.磁盘I/O流程

I/O调度策略：

1.NOOP

No Operation，I/O请求大致按照先来后到顺序进行操作，做了相邻I/O请求的合并

2.CFQ

Completely Fair Queuing（默认），按照I/O请求地址进行排序

3.DEADLINE

除了CFQ本身具有的I/O队列，还为读I/O和写I/O提供了FIFO队列

4.ANTICIPATORY

满足随机I/O和顺序I/O混合的场景

3.零拷贝

将数据直接从磁盘文件复制到网卡设备中，不需要经过应用程序，减少了内核和用户态之间的上下文切换，依赖sendFile（）方法实现

通过DMA（Direct Memory Access）方式数据只需要复制2次，上下文切换也只需要两次，零拷贝是针对内核模式的

Kafka日志存储

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原文地址：https://www.cnblogs.com/jordan95225/p/13437110.html