深刻了解Kafka【二】工做流程及文件存储机制

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一、Kafka工做流程

Kafka中的消息以Topic进行分类，生产者与消费者都是面向Topic处理数据。 Topic是逻辑上的概念，而Partition是物理上的概念，每一个Partition分为多个Segment,每一个Segment对应两个文件，一个索引文件，一个日志文件。Producer生产的数据会被不断的追加到日志文件的末端，且每条数据都有本身的offset。消费组中的每一个Consumer都会实时记录本身消费到了哪一个offset，以便出错恢复时，从上次的位置继续消费。

二、文件存储机制

因为Producer产生的消息会不断的追加到日志文件的末尾，这样将对消息文件的维护以及以消费的消息的清理带来严重的影响，所以，Kafka引入的分片和索引的设计。每一个Partition对应一个文件夹；“topic名称 分区序号”。每一个Partition分为多个Segment,Segment分为两类文件：“.index”索引文件与“.log”数据文件，其中索引文件和数据文件都在Partition对应的文件夹中。

假设test-topic有3个分区，则对应的文件夹名称为：test-topic-0、test-topic-一、test-topic-2。 partition文件夹下文件形如：

00000000000000000000.index
00000000000000000000.log
00000000000000170410.index
00000000000000170410.log
00000000000000239430.index
00000000000000239430.log
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能够看到有索引文件与数据文件，有3个Segment。 这两个文件的命令规则为：Partition全局的第一个Segment从0开始，后续每一个Segment文件名为上一个Segment文件最后一条消息的offset值，数值大小为64位，20位数字字符长度，没有数字用0填充。

以Segment文件的详细内容：

图中，索引文件存储的元数据指向数据文件中的message的物理偏移地址。

三、从partition中经过offset查找message

以上图为例，读取offset=170418的消息，首先查找segment文件，其中00000000000000000000.index 为最开始的文件，第二个文件为 00000000000000170410.index（起始偏移为 170410 1=170411），而第三个文件为 00000000000000239430.index（起始偏移为 239430 1=239431），因此这个 offset=170418 就落到了第二个文件之中。其它后续文件能够依次类推，以其偏移量命名并排列这些文件，而后根据二分查找法就能够快速定位到具体文件位置。其次根据 00000000000000170410.index 文件中的 [8,1325] 定位到 00000000000000170410.log 文件中的 1325 的位置进行读取。要是读取 offset=170418 的消息，从 00000000000000170410.log 文件中的 1325的位置进行读取，那么，如何肯定什么时候读完本条消息呢？ 这个问题由消息的物理结构解决，消息都具备固定的物理结构，包括：offset（8 Bytes）、消息体的大小（4 Bytes）、crc32（4 Bytes）、magic（1 Byte）、attributes（1 Byte）、key length（4 Bytes）、key（K Bytes）、payload（N Bytes）等等字段，能够肯定一条消息的大小，即读取到哪里截止。

参考

深刻浅出理解基于 Kafka 和 ZooKeeper 的分布式消息队列