Kafka消息存储格式
存储位置及存储文件划分
文件存储概述
Kafka作为一个高性能的消息队列中间件，有着高效的消息存储方式。我们知道在Kafka中，消息是以topic的形式进行逻辑上的隔离，一个topic又可以分为多个分区，当我们发送消息的时候，会根据某种规则（可以是默认规则，也可以是自定义规则），把消息存储到某个分区当中，同时消息会被分配一个序列号，也就是我们常说的offset，这个offset是一个不断递增的数值。
一个topic对应多个分区，一个分区对应一个日志目录，一个日志目录里面，又分为多个日志片段，日志片段存储的就是我们的消息内容，我们叫日志片段为LogSegment。那这里就有个问题了，为什么日志还要分为LogSegment呢，首先这么区分是为了方便清理数据，对于过期的数据清理，这样划分为一个个片段，比在一个大文件中去寻找过期的数据方便多了。其次还方便管理，比如我要查找消息，从片段中查找比一个大文件里查找容易多了。LogSegment并不是一个文件，而是指多个，在kafka中，每个LogSegment对应一个日志文件和两个索引文件，以及可能存在的其他文件，比如.txnindex后缀的事务日志索引文件。下面的图片描述了kafka的文件存储的构成：
举个例子说明一个，比如我们通过命令行创建了一个topic，名字叫做topic-log-format，这个topic有两个分区，那么就会在消息存储文件目录中，有两个文件夹，分别叫做topic-log-format-0和topic-log-format-1，命名规则其实就是${topic}-${partition}，这两个文件夹存储的就是两个分区的消息，如果我们往topic生产了消息，那么这消息文件目录里就会有segment产生，这个segment包含三个文件，分别为日志文件，偏移量索引文件和时间索引文件。
当我们使用生产者不断完topic里面写数据的时候，消息数据就会不断往这几个文件里面写数据，这里的写操作是一个顺序写。segment文件是可能会有多个的，举个例子，如果当前segment的大小大于我们配置的最大大小，就会产生一个新的segment（当然产生新的segemnt不仅仅这一种情况），消息只会往最新一个segment的文件末尾写数据，这个segment我们叫做activeSegment（当前活跃分片），至于之前的segment就变为了只读的文件了。
每个segment中，.log后缀表示的是日志文件，为了便于检索日志，会有两个配套的索引文件，分别为偏移量索引文件（.inde后缀）和时间戳索引文件（.timeindex后缀），这三个文件的文件名都是一样的，各位为基准偏移量 文件后缀，这个基准偏移量是一个64位的长整形，为什么叫做基准偏移量呢，因为文件里面会有相对偏移量，这个我们后面详细说明。
如果到这里对存储文件的划分还是不清楚也没关系，后面实际操作讲解中，看一遍就知道是怎么回事了。
消息文件存储示例展示
1.下载kafka，本文下载的是kafka_2.11-1.1.1，然后放置在/opt/目录。接着执行以下命令：
代码语言：txt复制[root@VM-232-122-centos /opt]# cd kafka_2.11-1.1.1/config/
// 修改启动配置
[root@VM-232-122-centos /opt/kafka_2.11-1.1.1/config]# vi server.properties
// 修改log.segment.bytes，这个参数表上segment的大小，默认1G，我们这里为了观察，修改为1M
// 修改log.dirs，该参数表示日志文件存储路径，我们这里修改为/tmp/kafka-logs，这里可以配置多个根目录，如果配置多个的情况下，broker会选择分区数最小的根目录创建topic的日志存储文件。
// 启动kafka
[root@VM-232-122-centos /opt/kafka_2.11-1.1.1/bin]# ./kafka-server-start.sh ../config/server.properties &
// 创建topic
[root@VM-232-122-centos /opt/kafka_2.11-1.1.1/bin]# ./kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --create --topic lhm-log-format-test --partitions 2 --replication-factor 1
// 往topic写消息
[root@VM-232-122-centos /opt/kafka_2.11-1.1.1/bin]# ./kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9093 --topic lhm-log-format-test
>a
>b
>c
>d
>...// 尝试写入更多的消息
// 查看日志文件
[root@VM-232-122-centos /opt/kafka_2.11-1.1.1/bin]# cd /tmp/kafka-logs-1/
// 可以看到我们创建的topic下面有两个对应的分区的日志目录
[root@VM-232-122-centos /tmp/kafka-logs-1]# ls
lhm-log-format-test-1
lhm-log-format-test-0
// 进入lhm-log-format-test-1就可以看到我们的segment文件，随着后面日志的文件增多，
// 会出现基础偏移量更大的segment文件
[root@VM-232-122-centos /tmp/kafka-logs-1/lhm-log-format-test-1]# ls
00000000000000000000.index 00000000000000000000.log 00000000000000000000.timeindex leader-epoch-checkpoint消息文件存储格式
注意这里我们讲解的是最新版的消息日志格式，老版本的消息格式这里我们先不关注。kafka_2.x版本使用的都是这种消息类型。消息的存储是以消息集为单位的，称为record batch，每个record batch含有一条或多条消息，这里的消息称为record，record batch和record都有自己的header。
我们先来看看RecordBatch的数据结构，需要注意的是，即使开启消息压缩，header部分是不会被压缩的（baseOffset到baseSequence，被压缩部分只有records），生产者客户端中的ProducerBatch对应这里的RecordBatch，ProducerRecord对应这里的Record：
代码语言：txt复制 baseOffset: int64
batchLength: int32
partitionLeaderEpoch: int32
magic: int8 (current magic value is 2)
crc: int32
attributes: int16
bit 0~2:
0: no compression
1: gzip
2: snappy
3: lz4
4: zstd
bit 3: timestampType
bit 4: isTransactional (0 means not transactional)
bit 5: isControlBatch (0 means not a control batch)
bit 6~15: unused
lastOffsetDelta: int32
firstTimestamp: int64
maxTimestamp: int64
producerId: int64
producerEpoch: int16
baseSequence: int32
records: [Record]这里看看RecordBatch的字段含义：
- baseOffset：当前RecordBatch起始位移
- batchLength：partitionLeaderEpoch开始的整个RecordBatch长度
- firstTimestamp：第一条record的时间戳
- producerId，producerEpoch，baseSequence：用于支持幂等和事务的字段
再来看看Record的格式：
代码语言：txt复制 length: varint
attributes: int8
bit 0~7: unused
timestampDelta: varint
offsetDelta: varint
keyLength: varint
key: byte[]
valueLen: varint
value: byte[]
Headers => [Header]再看看Record里面的Header：
代码语言：txt复制 headerKeyLength: varint
headerKey: String
headerValueLength: varint
Value: byte[]这里可以看到有大量的字段使用到了varint类型，这是一种可变长整型，这种类型就是Protocol Buffers使用的可变长整型，可以参考https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/encoding#varints，或者查阅本系列后续文章。这里主要讲讲Record这个类的的字段：
- length：消息总长度
- attributes：保留字段，保留一个字节以备后续使用
- timestampDelta：增量时间戳，这里的增量是和Record Batch的firstTimestamp相比的增量，只保存增量的目的是为了减少存储空间
- offsetDelta：增量位移，这里的增量是和Record Batch的baseOffset相比的增量，为了节省占用空间
- Headers：这个字段用于支持应用级别的扩展，一个Record可以包含0到多个Header
索引文件存储格式
偏移量索引
在.index为后缀的偏移量索引文件中，一个偏移量索引项占8个字节，偏移量索引的格式为：4字节相对偏移量（relativeOffset） 4字节消息在日志文件中的物理位置(position)。我们如何根据目标偏移targetOffset查找消息内容呢？通用的寻找办法是，先找到baseOffset不大于我们要查找的targetOffset的日志分片，这里kafka是通过一个跳跃表的数据结构查询的，kafka会在内部使用concurrentSkipListMap缓存了所有日志分片的数据，key为文件名（baseOffset）value为分片数据，这样查找的时候就可以快速找到需要的分片。然后通过targetOffset - baseOffset得到目标相对偏移量targetRelativeOffset，然后在偏移量索引文件中，使用二分查询，快速找到不大于targetRelativeOffset的最大索引项，然后就能得到一个position，根据position顺序查找日志分段文件，就能寻找到消息了。
举个例子，在我们上面演示的例子中，00000000000000000000.index，我们查看下内容：
代码语言：txt复制[root@VM-232-122-centos /tmp/kafka-logs-1/lhm-log-format-test-1]# hexdump -C 00000000000000000000.index
00000000 00 00 00 81 00 00 10 32 00 00 00 00 00 00 00 00 |.......2........|可以看到前4个字节是relativeOffset，转换为十进制为129，后面四个字节为position，转回为十进制为4146，那么假如我们需要查找offset为140的消息如何查找呢？首先找到不大于130的最大的baseOffset的日志分片，假如我们除了00000000000000000000.index的segment，还有00000000000000100000.index，那么不大于130的最大baseOffset分片就是00000000000000000000.index，然后计算目标相对偏移量：140 - 129 = 11，那么我们就可以从00000000000000000000.log定位到4146的position，然后顺序查找11条消息即可得到目标消息了。
时间戳索引
在.timeindex为后缀的时间戳索引文件中，一个时间戳索引项占用12个字节，格式为：8字节时间戳（timestamp） 4字节时间戳对应的消息的相对偏移量（relativeOffset）。消息发送到服务端的时候，可以指定时间戳，也可以使用服务端的时间戳，这个时间戳就会记录到时间戳索引当中，所以时间戳索引里面的索引项的时间戳是不断增大的。时间戳索引并没有像偏移量索引那样缓存在kafka的内存，所以需要遍历时间戳索引，时间戳索引定位消息的步骤如下：
1.遍历所有时间戳索引，查询时间戳索引文件最后的时间戳索引项，和目标时间戳对比，找到第一个大于目标时间戳的索引，得到relativeOffset
2.根据relativeOffset，去偏移量索引查找消息即可，步骤参考偏移量索引
根据时间戳索引查找消息的主要代码逻辑如下：
代码语言：txt复制def fetchOffsetsByTimestamp(targetTimestamp: Long): Option[TimestampOffset] = {
val targetSeg = {
val earlierSegs = segmentsCopy.takeWhile(_.largestTimestamp < targetTimestamp)
}
targetSeg.flatMap(_.findOffsetByTimestamp(targetTimestamp, logStartOffset))
}
def findOffsetByTimestamp(timestamp: Long, startingOffset: Long = baseOffset): Option[TimestampOffset] = {
// Get the index entry with a timestamp less than or equal to the target timestamp
val timestampOffset = timeIndex.lookup(timestamp)
val position = offsetIndex.lookup(math.max(timestampOffset.offset, startingOffset)).position
// Search the timestamp
Option(log.searchForTimestamp(timestamp, position, startingOffset)).map { timestampAndOffset =>
TimestampOffset(timestampAndOffset.timestamp, timestampAndOffset.offset)
}
}
