深入分析Kafka架构(一):工作流程、存储机制、分区策略

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一、前言

在开始之前首先要明确一点,kafka是一个分布式流平台,本质上是一个消息队列。谈到消息队列,就会联想到消息队列的三大作用:异步、消峰、解耦。kafka主要应用在大数据的实时处理领域,使用起来比较简单,本文主要分析kafka的工作流程、存储机制,分区策略,并围绕多个角度展开总结。

但是要注意的是,随着时代的巨轮驶向2020,目前kafka已经不是一家独大了,Pulsar作为一个天生支持多租户、跨地域复制、统一消息模型的消息平台,已经在不少企业成功的替代了Kafka。关于Apache Pulsar的更多知识,感兴趣的可以关注我,后面会对它进行总结和深入。

二、kafka工作流程

工作流程

  1. kafka将消息按照topic进行分类,每条message由三个属性组成。
    • offset:表示 message 在当前 Partition 中的偏移量,是一个逻辑上的值,唯一确定了 Partition 中的一条 message,可以简单的认为是一个 id;
    • MessageSize:表示 message 内容 data 的大小;
    • data:message 的具体内容
  2. 在整个kafka架构中,生产者和消费者采用发布和订阅的模式,生产者生产消息,消费者消费消息,它俩各司其职,并且都是面向topic的。(需要注意:topic是逻辑上的概念,而partition是物理上的概念,每个partition对应于一个log文件,该log文件中存储的就是producer生产的数据。
  3. Producer生产的数据会被不断追加到该log文件末端,且每条数据都有自己的offset。
  4. 消费者组中的每个消费者,都会实时记录自己消费到了哪个offset,这样当出现故障并恢复后,可以从这个offset位置继续进行消费,避免漏掉数据或者重复消费。

二、文件存储机制

2.1、文件存储结构及命名规则

在kafka的设计之初,考虑到了生产者生产的消息不断追加到log文件末尾后导致log文件过大的情况,所以采用了分片索引机制,具体来说就是将每个partition分为多个segment。每个segment对应三个文件:.index 文件、.log 文件、.timeindex 文件(早期版本中没有)。其中**.log和.index**文件位于一个文件夹下,该文件夹的命名规则为:topic名称+分区序号。例如,csdn这个topic有2个分区,则其对应的文件夹为csdn-0,csdn-1;

如果我们打开csdn-0这个文件夹,会看到里面的文件如下:

00000000000000000000.index
00000000000000000000.log
00000000000000150320.index
00000000000000150320.log

通过这个文件夹下有两个log,我们可以得出结论,这个partition有2个segment。

文件命名规则:partition全局的第一个segment从0开始,后续每个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。

注意:index 文件并不是从0开始,也不是每次递增1的,这是因为 Kafka 采取稀疏索引存储的方式,每隔一定字节的数据建立一条索引,它减少了索引文件大小,使得能够把 index 映射到内存,降低了查询时的磁盘 IO 开销,同时也并没有给查询带来太多的时间消耗。

下面引用一张旧的kafka存储机制图,不带.timeindex 文件:
存储机制

2.2、文件关系

index文件和log文件的关系:“.index”文件存储大量的索引信息,“.log”文件存储大量的数据,索引文件中的元数据指向对应数据文件中message的物理偏移地址。
文件关系

2.3、使用offset查找message

因为每一个segment文件名为上一个 Segment 最后一条消息的 offset ,所以当需要查找一个指定 offset 的 message 时,通过在所有 segment 的文件名中进行二分查找就能找到它归属的 segment ,再在其 index 文件中找到其对应到文件上的物理位置,就能拿出该 message 。

举例:这里我们以查找offset为6的message为例,查找流程如下:

  1. 首先要确定这个offset信息在哪个segment文件(由于是顺序读写,这里使用二分查找法),第一个文件名为00000000000000000000,第二个为00000000000000150320,所以6这个offset的数据肯定在第一个文件里面;
  2. 找到文件后就好办了,在这个文件的 00000000000000000000.index文件中的[6,9807]定位到00000000000000000000.log文件中9807这个位置来进行数据读取即可。

三、分区策略

3.1、为什么要进行分区

在了解分区策略之前需要先了解为什么要分区,可以从两方面来解释这个问题:

  1. 方便在集群中扩展,每个Partition可以通过调整以适应它所在的机器,而一个topic又可以有多个Partition组成,因此整个集群就可以适应任意大小的数据;
  2. 可以提高并发,分区后以Partition为单位读写。
3.2、分区策略

首先要知道producer发送的数据其实需要封装成一个ProducerRecord对象才可以,我们看ProducerRecord提供的方法如下:

ProducerRecord构造函数
通过这个构造方法,我们知道kafka分区策略有如下3种:

  1. 指明 partition 的情况下,直接将指明的值直接作为 partiton 值;
  2. 没有指明 partition 值但有 key 的情况下,将 key 的 hash 值与 topic 的 partition 数进行取余得到 partition 值;
  3. 既没有 partition 值又没有 key 值的情况下,第一次调用时随机生成一个整数(后面每次调用在这个整数上自增),将这个值与 topic 可用的 partition 总数取余得到 partition 值,也就是常说的 round-robin 算法。

四、总结

通过本文,我们探讨了kafka的工作流程、存储机制,分区策略,相信已经理清楚了生产者生产的数据是怎么存储的以及怎么根据offset去查询数据这类问题。下一篇将重点分析这部分数据是怎么保证可靠性的,以及kafka的故障处理细节。

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