请问你知道分布式系统设计模式的分割日志思想么?

分割日志(Segmented Log)

将大文件切分为更容易处理的多个更小的文件。less

问题背景

单一的日志文件可能会增加到很大,而且在程序启动时读取从而成为性能瓶颈。老的日志须要定时清理,可是对于一个大文件进行清理操做很费劲。ide

解决方案

将单一日志切分为多个,日志在达到必定大小时,会切换到新文件继续写。性能

//写入日志
public Long writeEntry(WALEntry entry) {
    //判断是否须要另起新文件
    maybeRoll();
    //写入文件
    return openSegment.writeEntry(entry);
}

private void maybeRoll() {
    //若是当前文件大小超过最大日志文件大小
    if (openSegment.
            size() >= config.getMaxLogSize()) {
        //强制刷盘
        openSegment.flush();
        //存入保存好的排序好的老日志文件列表
        sortedSavedSegments.add(openSegment);
        //获取文件最后一个日志id
        long lastId = openSegment.getLastLogEntryId();
        //根据日志id,另起一个新文件,打开
        openSegment = WALSegment.open(lastId, config.getWalDir());
    }
}

若是日志作了切分,那么须要快速以某个日志位置(或者日志序列号)定位到某个文件的机制。能够经过两种方式实现:日志

  • 每个日志切分文件的名称都是包含特定开头以及日志位置偏移量(或者日志序列号)
  • 每个日志序列号包含文件名称以及 transaction 偏移。
//建立文件名称
public static String createFileName(Long startIndex) {
    //特定日志前缀_起始位置_日志后缀
    return logPrefix + "_" + startIndex + "_" + logSuffix;
}

//从文件名称中提取日志偏移量
public static Long getBaseOffsetFromFileName(String fileName) {
    String[] nameAndSuffix = fileName.split(logSuffix);
    String[] prefixAndOffset = nameAndSuffix[0].split("_");
    if (prefixAndOffset[0].equals(logPrefix))
        return Long.parseLong(prefixAndOffset[1]);

    return -1l;
}

在文件名包含这种信息以后,读操做就分为两步:code

  1. 给定一个偏移(或者 transaction id),获取到大于这个偏移日志所在文件
  2. 从文件中读取全部大于这个偏移的日志
//给定偏移量,读取全部日志
public List<WALEntry> readFrom(Long startIndex) {
    List<WALSegment> segments = getAllSegmentsContainingLogGreaterThan(startIndex);
    return readWalEntriesFrom(startIndex, segments);
}

//给定偏移量,获取全部包含大于这个偏移量的日志文件
private List<WALSegment> getAllSegmentsContainingLogGreaterThan(Long startIndex) {
    List<WALSegment> segments = new ArrayList<>();
    //Start from the last segment to the first segment with starting offset less than startIndex
    //This will get all the segments which have log entries more than the startIndex
    for (int i = sortedSavedSegments.size() - 1; i >= 0; i--) {
        WALSegment walSegment = sortedSavedSegments.get(i);
        segments.add(walSegment);

        if (walSegment.getBaseOffset() <= startIndex) {
            break; // break for the first segment with baseoffset less than startIndex
        }
    }

    if (openSegment.getBaseOffset() <= startIndex) {
        segments.add(openSegment);
    }

    return segments;
}

举例

基本全部主流 MQ 的存储,例如 RocketMQ,Kafka 还有 Pulsar 的底层存储 BookKeeper,都运用了分段日志。blog

RocketMQ:
image排序

Kafka:
imageseo

Pulsar存储实现BookKeeper:
imageget

另外,基于一致性协议 Paxos 或者 Raft 的存储,通常会采用分段日志,例如 Zookeeper 以及 TiDB。it

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image

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