kafka学习(四)-Topic & Partition

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topic中partition存储分布

Topic在逻辑上可以被认为是一个queue。每条消费都必须指定它的topic，可以简单理解为必须指明把这条消息放进哪个queue里。为了使得 Kafka的吞吐率可以水平扩展，物理上把topic分成一个或多个partition，每个partition在物理上对应一个文件夹，该文件夹下存储 这个partition的所有消息和索引文件。partiton命名规则为topic名称+有序序号，第一个partiton序号从0开始，序号最大值为partitions数量减1。

partition中文件存储方式

下面示意图形象说明了partition中文件存储方式:

• 每个partion(目录)相当于一个巨型文件被平均分配到多个大小相等segment(段)数据文件中，但每个段segment file消息数量不一定相等，下面会提到一消息数量的算法，因为每个segment的大小是一定的，但是每条消息的大小可能不相同，因此数量不同。
• 每个partiton只需要支持顺序读写就行了，segment文件生命周期由服务端配置参数决定，这样做的好处就是能快速删除无用文件，有效提高磁盘利用率。

partition中segment文件存储结构

前面提到了每个topic被分成了多个partition分布到各个broker上，而每个partition的文件夹中又又多个小文件组成。

• segment file组成：由2大部分组成，分别为index file和data file，此2个文件一一对应，成对出现，后缀".index"和“.log”分别表示为segment索引文件、数据文件.
• segment文件命名规则：partion全局的第一个segment从0开始，后续每个segment文件名为上一个全局partion的最大offset(偏移message数)。数值最大为64位long大小，19位数字字符长度，没有数字用0填充。

一对segment file文件为例，说明segment中index<—->data file对应关系物理结构

索引文件存储大量元数据，数据文件存储大量消息，索引文件中元数据指向对应数据文件中message的物理偏移地址。其中以索引文件中元数据3,497为例，依次在数据文件中表示第3个message(在全局partiton表示第368772个message)、以及该消息的物理偏移址为497。

从上述了解到segment data file由许多message组成，下面详细说明message物理结构如下：

在partition中如何通过offset查找message

例如读取offset=368776的message，需要通过下面2个步骤查找。

• 第一步查找segment file

  其中00000000000000000000.index表示最开始的文件，起始偏移量(offset)为0.第二个文件 00000000000000368769.index的消息量起始偏移量为368770 = 368769 + 1.同样，第三个文件00000000000000737337.index的起始偏移量为737338=737337 + 1，其他后续文件依次类推，以起始偏移量命名并排序这些文件，只要根据offset **二分查找**文件列表，就可以快速定位到具体文件。

  当offset=368776时定位到00000000000000368769.index|log

• 第二步通过segment file查找message通过第一步定位到segment file，当offset=368776时，依次定位到00000000000000368769.index的元数据物理位置和 00000000000000368769.log的物理偏移地址，然后再通过00000000000000368769.log顺序查找直到 offset=368776为止。

从上述图3可知这样做的优点，segment index file采取稀疏索引存储方式，它减少索引文件大小，通过mmap可以直接内存操作，稀疏索引为数据文件的每个对应message设置一个元数据指针,它 比稠密索引节省了更多的存储空间，但查找起来需要消耗更多的时间。

高效性的保证

每条消息都被append到该partition中，是顺序写入磁盘的，在机械盘中随机写入的效率是很低的，但是如果是顺序写入效率非常高这是kafka高吞吐率的一个很重要的保证。

每一条消息被发送到broker时，会根据paritition规则选择被存储到哪一个partition。如果partition规则设置的合理，所有 消息可以均匀分布到不同的partition里，这样就实现了水平扩展。（如果一个topic对应一个文件，那这个文件所在的机器I/O将会成为这个topic的性能瓶颈，而partition解决了这个问题）。在创建topic时可以在$KAFKA_HOME/config/server.properties中指定这个partition的数量(如下所示)，当然也可以在topic创建之后去修改parition数量

# The default number of log partitions per topic. More partitions allow greater
# parallelism for consumption, but this will also result in more files across
# the brokers.
num.partitions=3

在发送一条消息时，可以指定这条消息的key，producer根据这个key和partition机制来判断将这条消息发送到哪个parition。 paritition机制可以通过指定producer的paritition. class这一参数来指定，该class必须实现kafka.producer.Partitioner接口。本例中如果key可以被解析为整数则将对应的整数与partition总数取余，该消息会被发送到该数对应的partition。（每个parition都会有个序号）

对于传统的message queue而言，一般会删除已经被消费的消息，而Kafka集群会保留所有的消息，无论其被消费与否。当然，因为磁盘限制，不可能永久保留所有数据（实际 上也没必要），因此Kafka提供两种策略去删除旧数据。一是基于时间，二是基于partition文件大小。例如可以通过配置$KAFKA_HOME/config/server.properties，让Kafka删除一周前的数据，也可通过配置让Kafka在partition文件超过1GB时删除旧数据，如下所示。

　　############################# Log Retention Policy #############################

# The following configurations control the disposal of log segments. The policy can
# be set to delete segments after a period of time, or after a given size has accumulated.
# A segment will be deleted whenever *either* of these criteria are met. Deletion always happens
# from the end of the log.

# The minimum age of a log file to be eligible for deletion
log.retention.hours=168

# A size-based retention policy for logs. Segments are pruned from the log as long as the remaining
# segments don‘t drop below log.retention.bytes.
#log.retention.bytes=1073741824

# The maximum size of a log segment file. When this size is reached a new log segment will be created.
log.segment.bytes=1073741824

# The interval at which log segments are checked to see if they can be deleted according
# to the retention policies
log.retention.check.interval.ms=300000

# By default the log cleaner is disabled and the log retention policy will default to 
#just delete segments after their retention expires.
# If log.cleaner.enable=true is set the cleaner will be enabled and individual logs 
#can then be marked for log compaction.
log.cleaner.enable=false

 这里要注意，因为Kafka读取特定消息的时间复杂度为O(1)，即与文件大小无关，所以这里删除文件与Kafka性能无关，选择怎样的删除策略只与磁盘 以及具体的需求有关。另外，Kafka会为每一个consumer group保留一些metadata信息–当前消费的消息的position，也即offset。这个offset由consumer控制。正常情况下 consumer会在消费完一条消息后线性增加这个offset。当然，consumer也可将offset设成一个较小的值，重新消费一些消息。因为 offet由consumer控制，所以Kafka broker是无状态的，它不需要标记哪些消息被哪些consumer过，不需要通过broker去保证同一个consumer group只有一个consumer能消费某一条消息，因此也就不需要锁机制，这也为Kafka的高吞吐率提供了有力保障。

kafka学习(四)-Topic & Partition

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原文地址：http://www.cnblogs.com/chushiyaoyue/p/5695826.html