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kafka数据在服务端时怎么写入的

news 来源：原创 2025/6/29 7:27:12

学习背景

接着上篇，我们来聊聊kafka数据在服务端怎么写入的

服务端写入

在介绍服务端的写流程之前，我们先要理解服务端的几个角色之间的关系。

假设我们有一个由3个broker组成的kafka集群，我们在这个集群上创建一个topic叫做shitu-topic，他有10个分区，每个分区有3个副本。那么partition和broker的关系假设如下。

kafka partition关系

因为每个partition有3个副本，所以每个partition的副本都会均匀的分布在这三台机器上，我们取shitu-topic-0的副本来观察。

在三个broker上，每个broker的log存储目录都有一个shitu-topic-0目录，我们可以成为shitu-topic-0分区，但是同一个时间，只有broker-0上的leader副本对外提供服务，broker-1和broker-2需要去到broker-0上同步消息。在shitu-topic-0目录下就是存储的实际的日志文件。日志文件里包含三个主要的文件内容.log文件存储实际的消息,.index文件存储索引,.timeindex文件存储时间索引。我们把这三个文件合称为一个logsegment日志段，每个log文件只要超过1G就会产生一个新的段文件。日志段文件的命名是以当前段内第一条消息的offset来命名的，这里因为是新创建的topic，第一条消息是0，所以都是0。因为消息是顺序写入的，所以只有最后一个日志段是激活的我们称为active segemnt，活跃段。比如这里活跃段就是00000000000020123000开头的段。

kafka leader-flower关系

研究消息的写入，就是研究这些文件时怎么产生的，让我们来看一下段文件里每个文件的组织格式。

写入文件

log文件

.log文件存储实际的写入日志，也就是实际的数据存储位置。kafka的log文件存储格式经过了3次变化，目前使用的日志格式称为V2版本，我们取这个版本的日志格式来做讲解。

log文件格式

上图左侧显示的是log文件的格式，我们把log文件内存储的的消息集合称为record batch,而每条消息我们称为一条record，每条record的格式如右边所示。record batch内的字段主要记录的整个log文件的全局属性，比如log文件的起始偏移量，文件长度，epoch，时间戳等等，不做详细解释，也不是重点。

我们说一下每条消息的格式，我们知道每条消息除了实际的消息内容value外，伴随着每条消息的产生，还会产生这条消息的额外附带的信息，比如消息的偏移量，offsset，时间戳timestamp等等。kafka在设计消息的存储时花了很大的心思。

这里我解释一下varint，varlong类型，简单的说，就是可变长的类型。比如一条消息的偏移量是int存储容量是4字节，比如存储10这个偏移量，虽然前面大部分是0，但是实际存储还是需要4字节。而varint则可以根据数据的范围选择合适的存储，比如还是10，那么实际记录这个值1个字节就够了。这样，当写入消息时，比如写入2条消息，偏移量分别是10和11，如果分别存储这两个偏移量，需要

2 * 4B = 8b

而如果使用varint存储，则只需要

2 * 1B + 4B(基础偏移量) = 6B

这里如果不是2条消息，而是10000条消息，那么这个优化就会非常有用。kafka这么做是为了尽最大的可能使用存储空间。当然除了数据格式上的优化，kafka还对数据进行了压缩，也就是records是可以配置不同的压缩算法进行压缩的，比如ZIP。

index文件

.index记录偏移量到实际消息的映射关系。一个很简单的述求，我们想知道某个偏移量的日志的内容，那么我们就需要一种能根据偏移量定位到消息的格式。

index文件的格式由相对偏移量realtive offset和物理偏移量position组成。当一条消息写入时，根据消息的偏移量计算出这条消息的相对偏移量，比如写入的是20123025这条消息，那么用20123025-20123000 = 25得到相对偏移量25，再记录下这消息的起始物理地址1024，即可组成对这条消息的索引。需要·注意的是，这里的索引是稀疏索引，也就是不是每条消息都会产生索引，而是每隔一些消息产生索引，这样能减少索引的文件大小。

每一条索引的需要4B的相对偏偏移量和4B的物理地址偏移量，一共8B，kafka的服务端在设置index文件最大大小时要求index文件必须是索引项的整数倍，如果不是，则会自动转换成最接近的整数倍的数字。

index文件

大家这里肯定很好奇那么怎么利用相对偏移量来查找消息，我们解释一下，其实对消息的查找可以概述为根据二分法查找。比如想要查找20123050这条偏移量的消息，先根据这个偏移量，去到我们当前副本的segement集合中根据segement的起始偏移量找到对应的segement，所有的segement的信息是根据相对偏移量以跳表的形式记录的。找到的对应的segement后先计算出相对偏移量20123050-20123000 = 50,然后根据50这个相对偏移量，我们去到相对偏量数组里，使用二分查找找到[20,75]这个相对偏移量范围，那么我们可以在log文件里从1024字节开始，逐条消息的解析，并计算出消息的偏移量是不是50，直到2147字节这个结束的位置为止。如果能找到，说明消息在本partition内，不能我们再换另外的partition查找。

timeindex文件

timeidnex记录时间戳到实际消息的映射关系，我们介绍了index文件的格式，再来理解timeindex文件的格式就容易多了。timeindex文件和index文件的格式类似，由时间戳相对偏移量和消息相对偏移量组成。时间戳相对偏移量根据消息的写入时间来计算，比如写入时间是1733001000，用这个写入的时间减去timeindex文件的起始时间1733000000得到1000这个相对时间戳偏移量。

timeindex文件

timeindex文件的查找我们就不说了，大家可以参考index文件。需要注意一点timeindex文件的时间戳是可以设置的，虽然一般kafka服务端会采取自动设置消息写入时间的配置，即log.message.timestamp.type=LogAppendTime，这种情况下因为时间戳由服务器端设置，能够保证时间戳递增。但是如果服务端设置的是CreateTime，并且producer自己设置了消息的生产时间，那么有可能造成timeIndex的写入失败，因为timeindex要求写入的时间必须是递增的。如果不递增，则拒绝本次写入。还有就是，timeindex文件和index文件虽然都是索引，但是他们并不是每条索引项一一对应的，大家从图中也能看出来。

根据timeindex查找对应消息的过程也和index文件的查找类似，不过因为timeindex本身是根据时间戳来查找，所以会有一步先查找每个timeindex文件的最大时间戳，直到找到一个大于查找时间并且最接近查找时间的timeindex文件。这里有点绕，举个例子，第一个timeindex文件的最大时间戳10000，第二个timeindex文件最大时间戳23000,第三个timeindex文件最大时间戳50000，要查找时间戳为15000的消息，那么因为timeindex文件的时间戳是顺序递增的，很明显，第三个文件的消息都是在15000之后产生的，第一个文件的消息都是在15000之前产生的，那么理所应当的，正好拥有大于15000的时间戳23000的第二个文件理论上应该包含15000这个时间戳写入的消息，所以找到第二个文件。找到对应的文件后再去到到对应的这个timeindex文件根据时间偏移量索引找到这个对应的消息(找不到就换partition)。

写入过程

介绍完毕实际的文件内容，我们再来归纳一下数据的写入过程。这里不会介绍副本之间的同步的问题，只介绍在leader副本上数据的写入。

当消息通过client发送到broker上时，broker根据消息的topic找到这个topic的leadder副本。leadter副本根据消息的信息计算出消息归属的parititon。找到parititon后根据偏移量设置计算出消息的偏移量和时间戳，再找到对应的active segement，在index文件中追加消息，并根据需要决定是否写入index文件和timeindex文件。

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这个帕鲁杯是一个模拟真实生产场景的应急响应题目&#xff0c;这个具有拓扑网络结构&#xff0c;考察综合能力以及对各个系统的应急响应 网络拓扑结构图如下 相关的资产情况如下 mysql01&#xff1a;10.66.1.10mysql02&#xff1a;10.66.1.11PC01&#xff1a;10.66.1.12PC02…...

编程日记 2025/6/27 21:25:19