kafka 笔记六 kafka物理存储
一 日志存储概述
LogSegment
日志文件存在多种后缀文件,重点需要关注 .index、.timestamp、.log 三种类型。
切分文件
log文件几个关键信息如下:
(1)offset是逐渐增加的整数,每个offset对应一个消息的偏移量。
(2)position:消息批字节数,用于计算物理地址。
(3)CreateTime:时间戳。
(4)magic:2代表这个消息类型是V2,如果是0则代表是V0类型,1代表V1类型。
(5)compresscodec:None说明没有指定压缩类型,kafka目前提供了4种可选择,0-None、1-GZIP、2-snappy、3-lz4。
(6)crc:对所有字段进行校验后的crc值。
偏移量
1. 位置索引保存在index文件中
2. log日志默认每写入4K(log.index.interval.bytes设定的),会写入一条索引信息到index文件中,因此索引文件是稀疏索引,它不会为每条日志都建立索引信息。
3. log文件中的日志,是顺序写入的,由message+实际offset+position组成
4. 索引文件的数据结构则是由相对offset(4byte)+position(4byte)组成,由于保存的是相对第一个消息的相对offset,只需要4byte就可以了,可以节省空间,在实际查找后还需要计算回实际的offset,这对用户是透明的。
稀疏索引,索引密度不高,但是offset有序,二分查找的时间复杂度为O(lgN),如果从头遍历时间复杂度是O(N)。
示意图如下
思考:如何查看偏移量为23的消息?
(为什么不直接选最近修改时间呢?
2 清理
Kafka 提供两种日志清理策略:
日志删除:按照一定的删除策略,将不满足条件的数据进行数据删除
日志压缩:针对每个消息的 Key 进行整合,对于有相同 Key 的不同 Value 值,只保留最后一个版本。
Kafka 提供 log.cleanup.policy 参数进行相应配置,默认值: delete ,还可以选择 compact 。
主题级别的配置项是 cleanup.policy 。
日志删除
- 基于时间
如果活跃的日志分段中也存在需要删除的数据时?
- 基于日志大小
- 基于偏移量
日志压缩方式的实现细节
主题的 cleanup.policy 需要设置为compact。
Kafka的后台线程会定时将Topic遍历两次:
1. 记录每个key的hash值最后一次出现的偏移量
2. 第二次检查每个offset对应的Key是否在后面的日志中出现过,如果出现了就删除对应的日志。
日志压缩允许删除,除最后一个key之外,删除先前出现的所有该key对应的记录。在一段时间后从日志中清理,以释放空间。
注意:日志压缩与key有关,确保每个消息的key不为null。
压缩是在Kafka后台通过定时重新打开Segment来完成的,Segment的压缩细节如下图所示:
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Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57