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本文次要讲述以下两局部内容：
kafka 数据的存储形式；
kafka 如何通过 offset 查找 message。
1. 前言
写介绍 kafka 的几个重要概念（能够参考之前的博文 Kafka 的简略介绍）：
Broker：消息中间件解决结点，一个 Kafka 节点就是一个 broker，多个 broker 能够组成一个 Kafka 集群；
Topic：一类音讯，例如 page view 日志、click 日志等都能够以 topic 的模式存在，Kafka 集群可能同时负责多个 topic 的散发；
Partition：topic 物理上的分组，一个 topic 能够分为多个 partition，每个 partition 是一个有序的队；
Segment：每个 partition 又由多个 segment file 组成；
offset：每个 partition 都由一系列有序的、不可变的音讯组成，这些音讯被间断的追加到 partition 中。partition 中的每个音讯都有一个间断的序列号叫做 offset，用于 partition 惟一标识一条音讯；
message：这个算是 kafka 文件中最小的存储单位，即是 a commit log。
kafka 的 message 是以 topic 为根本单位，不同 topic 之间是互相独立的。每个 topic 又可分为几个不同的 partition，每个 partition 存储一部的分 message。topic 与 partition 的关系如下：
topic
其中，partition 是以文件夹的模式存储在具体 Broker 本机上。
2.partition 中的数据文件
有了下面的介绍，上面咱们开始介绍 Topic 中 partition 的数据文件类型。
2.1.segment 中的文件
对于一个 partition（在 Broker 中以文件夹的模式存在），外面又有很多大小相等的 segment 数据文件（这个文件的具体大小能够在 config/server.properties 中进行设置），这种个性能够不便 old segment file 的疾速删除。
上面先介绍一下 partition 中的 segment file 的组成：
segment file 组成：由 2 局部组成，别离为 index file 和 data file，这两个文件是一一对应的，后缀”.index”和”.log”别离示意索引文件和数据文件；
segment file 命名规定：partition 的第一个 segment 从 0 开始，后续每个 segment 文件名为上一个 segment 文件最初一条音讯的 offset,ofsset 的数值最大为 64 位（long 类型），20 位数字字符长度，没有数字用 0 填充。如下图所示：
segment
对于 segment file 中 index 与 data file 对应关系图，这里咱们选用网上的一个图片，如下所示：
index
segment 的索引文件中存储着大量的元数据，数据文件中存储着大量音讯，索引文件中的元数据指向对应数据文件中的 message 的物理偏移地址。以索引文件中的 3，497 为例，在数据文件中示意第 3 个 message（在全局 partition 示意第 368772 个 message），以及该音讯的物理偏移地址为 497。
注：Partition 中的每条 message 由 offset 来示意它在这个 partition 中的偏移量，这个 offset 并不是该 Message 在 partition 中理论存储地位，而是逻辑上的一个值（如下面的 3），但它却惟一确定了 partition 中的一条 Message（能够认为 offset 是 partition 中 Message 的 id）。
2.2.message 文件
message 中的物理构造为：
message
2.3. 数据文件的外部实现办法
Partition 数据文件蕴含了若干上述格局的 message，依照 offset 由小到大排列在一起，它实现的类是 FileMessageSet，类图如下：
filemessageset
它的次要办法如下：
append: 把给定的 ByteBufferMessageSet 中的 Message 写入到这个数据文件中。
searchFor: 从指定的 startingPosition 开始搜寻，找到第一个 Message 判断其 offset 是大于或者等于指定的 offset，并返回其在文件中的地位 Position。它的实现形式是从 startingPosition 开始读取 12 个字节，别离是以后 MessageSet 的 offset 和 size。如果以后 offset 小于指定的 offset，那么将 position 向后挪动 LogOverHead+MessageSize（其中 LogOverHead 为 offset+messagesize，为 12 个字节）。
read：精确名字应该是 slice，它截取其中一部分返回一个新的 FileMessageSet。它不保障截取的地位数据的完整性。
sizeInBytes: 示意这个 FileMessageSet 占有了多少字节的空间。
truncateTo: 把这个文件截断，这个办法不保障截断地位的 Message 的完整性。
readInto: 从指定的绝对地位开始把文件的内容读取到对应的 ByteBuffer 中。
3. 查找
3.1. 遇到的问题
咱们首先试想一下，如果对于 Kafka 的一个 topic 而言，如果 topic 的 partition 中只有一个数据文件的话会怎么样？
新数据是增加在文件开端（调用 FileMessageSet 的 append 办法），不管文件数据文件有多大，这个操作永远都是 O(1)的。
查找某个 offset 的 Message（调用 FileMessageSet 的 searchFor 办法）是程序查找的。因而，如果数据文件很大的话，查找的效率就低。
3.2. 如何去解决这个问题
由上述咱们晓得大数据培训，如果在 topic 的 partition 中只有一个数据文件的话，Kafka 插入的效率尽管很高，然而查找的效率非常低，那么 Kafka 在外部是如何解决查找效率的的问题呢？对于这个问题，Kafka 有两大法宝：分段和索引。
数据文件的分段
这个是比拟好了解的，退出有 100 条 message，它们的 offset 是从 0 到 99，假如将数据文件分为 5 端，第一段为 0 -19，第二段为 20-39，顺次类推，每段放在一个独自的数据文件外面，数据文件以该段中最小的 offset 命名。这样在查找指定 offset 的 Message 的时候，用二分查找就能够定位到该 Message 在哪个段中。
为数据文件建索引
数据文件分段使得能够在一个较小的数据文件中查找对应 offset 的 message 了，然而这仍然须要程序扫描能力找到对应 offset 的 message。为了进一步提高查找的效率，Kafka 为每个分段后的数据文件建设了索引文件，文件名与数据文件的名字是一样的，只是文件扩大名为.index。
索引文件中蕴含若干个索引条目，每个条目示意数据文件中一条 message 的索引。索引蕴含两个局部（均为 4 个字节的数字），别离为绝对 offset 和 position。
绝对 offset：因为数据文件分段当前，每个数据文件的起始 offset 不为 0，绝对 offset 示意这条 message 绝对于其所属数据文件中最小的 offset 的大小。举例，分段后的一个数据文件的 offset 是从 20 开始，那么 offset 为 25 的 message 在 index 文件中的绝对 offset 就是 25-20 = 5。存储绝对 offset 能够减小索引文件占用的空间。
position：示意该条 message 在数据文件中的相对地位。只有关上文件并挪动文件指针到这个 position 就能够读取对应的 message 了。
在 kafka 中，索引文件的实现类为 OffsetIndex，它的类图如下：
offsetindex
次要的办法有：
append 办法：增加一对 offset 和 position 到 index 文件中，这里的 offset 将会被转成绝对的 offset。
lookup：用二分查找的形式去查找小于或等于给定 offset 的最大的那个 offset
3.3. 通过 offset 查找 message
如果咱们想要读取 offset=368776 的 message（见后面的第三个图），须要通过上面 2 个步骤查找。
查找 segment file
00000000000000000000.index 示意最开始的文件，起始偏移量 (offset) 为 0. 第二个文件 00000000000000368769.index 的音讯量起始偏移量为 368770 = 368769 + 1. 同样，第三个文件 00000000000000737337.index 的起始偏移量为 737338=737337 + 1，其余后续文件顺次类推，以起始偏移量命名并排序这些文件，只有依据 offset 二分查找文件列表，就能够疾速定位到具体文件。
当 offset=368776 时定位到 00000000000000368769.index|log
通过 segment file 查找 message
通过第一步定位到 segment file，当 offset=368776 时，顺次定位到 00000000000000368769.index 的元数据物理地位和 00000000000000368769.log 的物理偏移地址，而后再通过 00000000000000368769.log 程序查找直到 offset=368776 为止。
segment index file 并没有为数据文件中的每条 message 建设索引，而是采取稠密索引存储形式，每隔肯定字节的数据建设一条索引，它缩小了索引文件大小，通过 map 能够间接内存操作，稠密索引为数据文件的每个对应 message 设置一个元数据指针, 它比浓密索引节俭了更多的存储空间，但查找起来须要耗费更多的工夫。
总结：
Kafka 高效文件存储设计特点：
Kafka 把 topic 中一个 parition 大文件分成多个小文件段，通过多个小文件段，就容易定期革除或删除曾经生产完文件，缩小磁盘占用。
通过索引信息能够疾速定位 message 和确定 response 的最大大小。
通过 index 元数据全副映射到 memory，能够防止 segment file 的 IO 磁盘操作。
通过索引文件稠密存储，能够大幅升高 index 文件元数据占用空间大小。