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章节内容

上节我们完成了如下内容：

• 分区分配策略

• Range、RoundRobin、Sticky

• 自定义分区策略实现

日志存储概述

• Kafka 消息是以主题为单位进行归类，各个主题之间是彼此独立的，互不影响。

• 每个主题又可以分为一个或多个分区

• 每个分区各自存在一个记录消息数据的日志文件

我们需要到 Kafka 的 Logs 目录下进行查看：

cd /opt/kafka-logspwdls

我这里的情况是：

有一些没展示全的，比如倒数的那几个，是 Kafka 中现在有的 Topic：

假设我们创建了一个 demo_01 的主题，其存在 个 Partition，每个 Partition 下存在一个[Topic-Partition]命名的消息日志文件。在分区的日志文件中，可以查看到很多了类型的文件：比如 .index .timestamp .log .snapshot 等等其中文件名一致的合集就叫做：LogSement

LogSegment

Kafka 的日志存储机制采用分区日志文件的形式，每个分区日志又由多个 LogSegment 组成。这种设计主要出于性能优化和管理的考虑。

LogSegment 的核心特性

1. 顺序写入机制：

2. Kafka 采用严格的顺序写入方式，所有新消息都追加到当前活跃的 LogSegment 末尾

3. 这种设计充分利用了磁盘顺序 I/O 的高吞吐特性（通常比随机 I/O 快 5-10 倍）

4. 大小控制优势：

5. 每个 LogSegment 默认大小为 1GB（可通过log.segment.bytes配置）

6. 较小的分段文件相比单个大文件具有以下优势：

7. 更快的日志清理（删除过期数据时只需删除整个分段文件）

8. 更高效的消息检索（通过偏移量索引可快速定位具体分段）

9. 简化后台压缩操作

10. 权限管理：

11. ActiveLogSegment：当前正在写入的分段，具有读写权限

12. 每个分区同一时刻只有一个活跃分段

13. 当达到大小或时间阈值时会滚动创建新分段

14. 非活跃分段：只读状态，不可修改

15. 可以被压缩、删除或用于消费者读取

偏移量系统

1. 基准偏移量：

2. 每个 LogSegment 都有一个基准偏移量(baseOffset)

3. 表示该分段中第一条消息的绝对 Offset

4. 例如：一个分段包含消息 offset 为 1000-2000，则其基准偏移量为 1000

5. 偏移量格式规范：

6. 64 位长整型数字（范围：0 到 2^64-1）

7. 固定 20 位数字显示格式，不足补前导零

8. 示例：偏移量 123 会显示为"00000000000000000123"

9. 这种格式化确保：

10. 排序一致性（字符串比较与数值比较结果一致）

11. 日志文件命名的字典序与偏移量顺序一致

实际应用场景

1. 快速定位示例：

2. 当消费者请求 offset=1500 的消息时：

3. 首先通过二分查找确定包含的分段（基准偏移量≤1500 的最大分段）

4. 然后在该分段内使用稀疏索引定位具体文件位置

5. 日志清理过程：

6. 基于时间或大小的清理策略：

7. 检查非活跃分段的最后修改时间

8. 直接删除整个过期分段文件（.log、.index、.timeindex）

9. 分段滚动条件：

10. 当前分段达到配置的大小阈值（默认 1GB）

11. 超过分段最大存活时间（默认 7 天）

12. 主动调用日志滚动 API

可见如下图：

我服务器上 Kafka 我的目录情况如下：

日志与索引

• 偏移量索引文件用于记录消息偏移量与物理地址之间的映射关系

• 时间戳索引文件则根据时间戳查找对应的偏移量。

• Kafka 中的索引文件是以稀疏索引的方式构造消息的索引，并不保证每一个消息在索引文件中都有对应的索引项。

• 每当写入一定量的消息，偏移量索引文件和时间戳索引分别增加一个偏移量索引项和时间索引项。

• 通过修改 log.index.interval.bytes 的值，改变索引项的密度。

切分文件机制详解

Kafka 日志分段文件的切分机制是保证消息存储高效有序的重要机制，当满足以下任一条件时，就会触发日志分段文件的切分：

1. 文件大小限制触发切分

• 触发条件：当前活跃日志分段文件的大小超过log.segment.bytes参数配置的阈值

• 默认值：1GB（1073741824 字节）

• 应用场景：当生产者持续写入消息导致日志文件增长时

• 示例：假设当前 segment 文件已写入 980MB 数据，此时又收到一个 50MB 的消息批次，写入后文件大小将超过 1GB，触发新 segment 创建

2. 时间滚动触发切分

• 时间差条件：当前日志分段中消息的最大时间戳与系统当前时间的差值超过阈值

• 参数优先级：

• log.roll.ms（毫秒级配置，优先级高）

• log.roll.hour（小时级配置）

• 默认配置：log.roll.hour=168（即 7 天）

• 实际应用：适用于消息量不大但需要定期归档的场景，如监控日志收集系统

3. 索引文件大小触发切分

• 索引类型：偏移量索引文件或时间戳索引文件

• 触发阈值：任一索引文件大小达到log.index.size.max.bytes配置值

• 默认值：10MB（10485760 字节）

• 背景说明：索引文件过大影响查询效率，需要定期切分优化

4. 偏移量溢出触发切分

• 数学条件：新消息偏移量与当前日志分段基准偏移量的差值超过 Integer.MAX_VALUE（2^31-1）

• 根本原因：Kafka 内部使用 4 字节存储相对偏移量

• 典型场景：单个 segment 存储超过 20 亿条消息时会发生

• 解决方案示例：假设当前 segment 基准偏移是 1000，当收到偏移量为 2147484648 的消息时，差值 2147483647 达到上限，触发切分

生产环境配置建议

• 对于高吞吐集群：建议适当增大log.segment.bytes（如 2-5GB）减少切分频率

• 对于时序数据场景：可设置log.roll.ms=3600000（1 小时）实现小时级分段

• 监控建议：需要关注切分频率指标，频繁切分可能影响 IO 性能

为什么是 Integer.MAX_VALUE

数值计算基础

1024 * 1024 * 1024 = 1073741824 这个计算结果是 1GB 的字节数表示。在计算机存储系统中，这个数值与 Java 中的 Integer.MAX_VALUE（2147483647）有着密切的关系。

索引文件结构详解

在消息队列的偏移量索引文件中，每个索引项采用固定大小的 8 个字节存储，具体分为两个重要部分：

1. 相对偏移量（4 字节）：

2. 表示消息相对于基准偏移量的偏移量

3. 使用 4 个字节（32 位）存储

4. 最大可表示值为 2^31-1 = 2147483647（即 Integer.MAX_VALUE）

5. 物理地址（4 字节）：

6. 记录消息在日志分段文件中的实际物理位置

7. 同样使用 4 个字节存储

字节限制的深层原因

4 个字节的存储限制决定了系统设计的关键参数：

• 32 位有符号整数的表示范围是 -2,147,483,648 到 2,147,483,647

• 在消息偏移量场景中，我们通常只使用正整数部分

• 当偏移量超过 Integer.MAX_VALUE 时：

• 需要升级到 8 字节（long 类型）存储

• 这将导致索引文件大小翻倍

• 影响内存使用效率和磁盘 I/O 性能

实际应用考量

在设计消息系统时选择 4 字节存储偏移量是经过权衡的：

1. 存储效率：保持索引文件紧凑，减少磁盘占用

2. 内存效率：在内存中处理索引时占用更少空间

3. 性能考量：32 位整数的处理在现代 CPU 上更高效

对于绝大多数应用场景，Integer.MAX_VALUE 的偏移量范围已经足够大。在需要更大范围的极端情况下，系统通常会采用分段处理或升级到 long 类型存储方案。

索引切分过程详解

Kafka 的索引切分是一个预分配与动态调整相结合的过程，主要涉及以下几个关键点：

预分配机制

1. 当创建新的索引文件时，会预先分配固定大小的空间，这个大小由log.index.size.max.bytes参数控制（默认 10MB）

2. 预分配的好处：

3. 避免频繁的文件大小调整

4. 提高 I/O 性能，因为空间是连续分配的

5. 简化了索引管理逻辑

实际切分过程

1. 触发条件：当索引文件达到log.index.size.max.bytes设定的大小时

2. 切分步骤：a. 首先创建一个新的预分配索引文件 b. 将当前索引文件裁剪到实际数据大小 c. 后续的索引写入操作会转移到新文件中

与日志文件的区别

1. 日志文件：

2. 采用追加写入模式

3. 文件大小会随着数据写入动态增长

4. 需要更复杂的空间管理逻辑

5. 索引文件：

6. 采用预分配+裁剪的方式

7. 简化了文件切换逻辑

8. 减少了文件碎片化问题

实际应用场景

例如，当log.index.size.max.bytes设置为 10MB 时：

• 新创建的.index 文件会立即占用 10MB 磁盘空间

• 当实际索引数据达到 10MB 时：

• 该文件会被裁剪到实际数据大小（如 9.8MB）

• 同时创建新的 10MB 索引文件继续写入

这种设计在保证性能的同时，也避免了不必要的磁盘空间浪费。

索引文件

偏移量索引文件（.index 文件）和时间戳索引文件（.timeindex 文件）是 Kafka 存储系统中的重要组成部分，它们共同构建了高效的消息检索机制。

1. 索引文件详解：

• 偏移量索引文件（.index）：采用稀疏索引结构，记录的是消息偏移量（offset）到物理存储位置的映射关系。例如，它可能每隔 1000 条消息记录一个索引项，每个索引项包含：

• 相对偏移量（4 字节）

• 物理位置（4 字节）这种设计使得在查找特定 offset 时，可以快速定位到 log 文件中的近似位置，然后进行顺序扫描。

• 时间戳索引文件（.timeindex）：记录时间戳与偏移量的对应关系，主要用于基于时间的消息查找。每个条目包含：

• 时间戳（8 字节）

• 相对偏移量（4 字节）

2. 文件组织方式：在 Kafka 的 topic 分区目录下，文件以"00000000000000000000.log"这样的形式组织，其中：

• 数字部分表示该 segment 的基准偏移量（base offset）

• 配套的.index 和.timeindex 文件具有相同的前缀名

• 默认配置下，当.log 文件达到 1GB（由 log.segment.bytes 参数控制）时，会创建新的 segment 文件

3. 文件初始化与维护：

• 初始分配：

• 新创建的.index 和.timeindex 文件会预先分配 10MB 空间（由 log.index.size.max.bytes 参数控制）

• 这种预分配策略避免了频繁的文件扩容操作

• 空间回收：当 segment 滚动（roll）时：

• 系统会检查实际使用的索引空间

• 对文件进行裁剪（truncate），只保留有效部分

• 更新文件元数据

4. 实际应用示例：假设有一个消息查询场景：

• 用户想查找时间戳为 1640995200000（2022 年 1 月 1 日）之后的消息

• 系统会：

• 先查询.timeindex 文件定位大致偏移量

• 再通过.index 文件定位到 log 文件中的具体位置

• 最后在 log 文件中进行精确查找

5. 性能优化考虑：

• 稀疏索引设计在存储效率和查询性能之间取得平衡

• 索引文件与日志文件分离设计支持并行访问

• 定期的 log rolling 机制有助于维护索引的查询效率

具体的列表如下：