Kafka的数据模型与消息存储机制

Kafka的数据模型与消息存储机制

消息存储结构

Kafka 有 Topic 和 Partition 两个概念，一个 Topic 可以有多个 Partition。在实际存储的时候，Topic + Partition 对应一个文件夹，这个文件夹对应的是这个 Partition 的数据。

在 Kafka 的数据文件目录下，一个 Partition 对应一个唯一的文件夹。如果有 4 个 Topic，每个 Topic 有 5 个 Partition，那么一共会有 4 * 5 = 20 个文件夹。而在文件夹下，Kafka 消息是采用 Segment File 的存储方式进行存储的。

Segment File 的大概意思是：将大文件拆分成小文件来存储，这样一个大文件就变成了一段一段（Segment 段）。这样的好处是 IO 加载速度快，不会有很长的 IO 加载时间。Kafka 的消息存储就采用了这种方式。

如上图所示，在一个文件夹下的数据会根据 Kafka 的配置拆分成多个小文件。拆分规则可以根据文件大小拆分，也可以根据消息条数拆分，这个是 Kafka 的一个配置，这里不细说。

在 Kafka 的数据文件夹下，分为两种类型的文件：索引文件（Index File）和数据文件（Data File）。索引文件存的是消息的索引信息，帮助快速定位到某条消息。数据文件存储的是具体的消息内容。

索引文件

索引文件的命名统一为数字格式，其名称表示 Kafka 消息的偏移量。我们假设索引文件的数字为 N，那么就代表该索引文件存储的第一条 Kafka 消息的偏移量为 N + 1，而上个文件存储的最后一条 Kafka 消息的偏移量为 N（因为 Kafka 是顺序存储的）。例如下图的 368769.index 索引文件，其表示文件存储的第一条 Kafka 消息的偏移量为 368770。而 368769 表示的是 0000.index 这个索引文件的最后一条消息。所以 368769.index 索引文件，其存储的 Kafka 消息偏移量范围为 368769-737337。

索引文件存储的是简单地索引数据，其格式为：「N,Position」。其中 N 表示索引文件里的第几条消息，而 Position 则表示该条消息在数据文件（Log File）中的物理偏移地址。例如下图中的「3,497」表示：索引文件里的第 3 条消息（即 offset 368772 的消息，368772 = 368769+3），其在数据文件中的物理偏移地址为 497。

其他的以此类推，例如：「8,1686」表示 offset 为 368777 的 Kafka 消息，其在数据文件中的物理偏移地址为 1686。

数据文件

数据文件的命名格式与索引文件的命名格式完全一样，这里就不再赘述了。

通过上面索引文件的分析，我们已经可以根据 offset 快速定位到某个数据文件了。那接着我们怎么读取到这条消息的内容呢？要读取到这条消息的内容，我们需要搞清楚数据文件的存储格式。

数据文件就是所有消息的一个列表，而每条消息都有一个固定的格式，如下图所示。

从上图可以看到 Kafka 消息的物理结构，其包含了 Kafka 消息的 offset 信息、Kafka 消息的大小信息、版本号等等。有了这些信息之后，我们就可以正确地读取到 Kafka 消息的实际内容。