消息的保存路径
消息发送端发送消息到 broker 上以后，消息是如何持久化的？
数据分片
kafka 使用日志文件的方式来保存生产者和发送者的消息，每条消息都有一个 offset 值来表示它在分区中的偏移量。
Kafka 中存储的一般都是海量的消息数据，为了避免日志文件过大，一个分片 并不是直接对应在一个磁盘上的日志文件，而是对应磁盘上的一个目录，这个目录的命名规则是<topic_name>_<partition_id>。
比如创建一个名为firstTopic的topic，其中有3个partition，那么在 kafka 的数据目录（/tmp/kafka-log）中就有 3 个目录，firstTopic-0~3
多个分区在集群中多个broker上的分配方法
1.将所有 N Broker 和待分配的 i 个 Partition 排序
2.将第 i 个 Partition 分配到第(i mod n)个 Broker 上
log分段
每个分片目录中，kafka 通过分段的方式将 数据 分为多个 LogSegment，一个 LogSegment 对应磁盘上的一个日志文件（00000000000000000000.log）和一个索引文件(如上：00000000000000000000.index)，其中日志文件是用来记录消息的。索引文件是用来保存消息的索引。
每个LogSegment 的大小可以在server.properties 中log.segment.bytes=107370 (设置分段大小,默认是1gb)选项进行设置。
segment 的 index file 和 data file 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.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 segment文件最后一条消息的 offset 值进行递增。数值最大为 64 位long 大小，20 位数字字符长度，没有数字用 0 填充
第一个 log 文件的最后一个 offset 为:5376,所以下一个segment 的文件命名为: 0000000000000005376.log。
对应的 index 为 00000000000000005376.index
kafka 这种分片和分段策略，避免了数据量过大时，数据文件文件无限扩张带来的隐患，更有助于消息文件的维护以及被消费的消息的清理。
日志和索引文件内容分析
通过下面这条命令可以看到 kafka 消息日志的内容
sh kafka-run-class.sh kafka.tools.DumpLogSegments --files /tmp/kafka-logs/test-0/00000000000000000000.log --print-data-log
输出结果为：
offset: 5376 position: 102124 CreateTime: 1531477349287isvalid: true keysize: -1 valuesize: 12 magic: 2compresscodec: NONE producerId: -1 producerEpoch: -1 sequence: -1 isTransactional: false headerKeys: []payload: message_5376
可以看到一条消息，会包含很多的字段，如下：
offset: 5371 position: 102124 CreateTime: 1531477349286isvalid: true keysize: -1 valuesize: 12 magic: 2compresscodec: NONE producerId: -1 producerEpoch: -1 sequence: -1 isTransactional: false headerKeys: []payload: message_5371
各字段的意义：
- offset：记录号 ；
- position：偏移量；
- createTime：创建时间、
- keysize 和 valuesize 表示 key 和 value 的大小
- compresscodec：表示压缩编码
- payload：表示消息的具体内容
为了提高查找消息的性能，kafka为每一个日志文件添加 了2 个索引文件：OffsetIndex 和 TimeIndex，分别对应*.index以及*.timeindex, *.TimeIndex 是映射时间戳和相对 offset的文件
查看索引内容命令：
sh kafka-run-class.shkafka.tools.DumpLogSegments --files /tmp/kafka-logs/test-0/00000000000000000000.index --print-data-log
索引文件和日志文件内容关系如下
如上图所示，index 文件中存储了索引以及物理偏移量。
log 文件存储了消息的内容。
索引文件中保存了部分offset和偏移量position的对应关系。
比如 index文件中 [4053,80899]，表示在 log 文件中，对应的是第 4053 条记录，物理偏移量（position）为 80899.
在 partition 中通过 offset 查找 message过程
- 根据 offset 的值，查找 segment 段中的 index 索引文件。由于索引文件命名是以上一个文件的最后一个offset 进行命名的，所以，使用二分查找算法能够根据offset 快速定位到指定的索引文件
- 找到索引文件后，根据 offset 进行定位，找到索引文件中的匹配范围的偏移量position。（kafka 采用稀疏索引的方式来提高查找性能）
- 得到 position 以后，再到对应的 log 文件中，从 position处开始查找 offset 对应的消息，将每条消息的 offset 与目标 offset 进行比较，直到找到消息
比如说，我们要查找 offset=2490 这条消息，那么先找到00000000000000000000.index, 然后找到[2487,49111]这个索引，再到 log 文件中，根据 49111 这个 position 开始查找，比较每条消息的 offset 是否大于等于 2490。最后查找到对应的消息以后返回
日志的清除策略以及压缩策略
日志的清理策略有两个
- 根据消息的保留时间，当消息在 kafka 中保存的时间超过了指定的时间，就会触发清理过程
- 根据 topic 存储的数据大小，当 topic 所占的日志文件大小大于一定的阀值，则可以开始删除最旧的消息。
通过 log.retention.bytes 和 log.retention.hours 这两个参数来设置，当其中任意一个达到要求，都会执行删除。默认的保留时间是：7 天
kafka会启动一个后台线程，定期检查是否存在可以删除的消息。
日志压缩策略
Kafka 还提供了“日志压缩（Log Compaction）”功能，通过这个功能可以有效的减少日志文件的大小，缓解磁盘紧张的情况，在很多实际场景中，消息的 key 和 value 的值之间的对应关系是不断变化的，就像数据库中的数据会不断被修改一样，消费者只关心 key 对应的最新的 value。
因此，我们可以开启 kafka 的日志压缩功能，服务端会在后台启动Cleaner线程池，定期将相同的key进行合并，只保留最新的 value 值。日志的压缩原理如下图：
消息写入的性能
顺序写
我们现在大部分企业仍然用的是机械结构的磁盘，如果把消息以随机的方式写入到磁盘，那么磁盘首先要做的就是寻址，也就是定位到数据所在的物理地址，在磁盘上就要找到对应的柱面、磁头以及对应的扇区；
这个过程相对内存来说会消耗大量时间，为了规避随机读写带来的时间消耗，kafka 采用顺序写的方式存储数据。
零拷贝
即使采用顺序写，但是频繁的 I/O 操作仍然会造成磁盘的性能瓶颈，所以 kafka还有一个性能策略：零拷贝
消息从发送到落地保存，broker 维护的消息日志本身就是文件目录，每个文件都是二进制保存，生产者和消费者使用相同的格式来处理。
在消费者获取消息时，服务器先从硬盘读取数据到内存，然后把内存中的数据原封不动的通过 socket 发送给消费者。
虽然这个操作描述起来很简单，但实际上经历了很多步骤。如下：
- 操作系统将数据从磁盘读入到内核空间的页缓存
- 应用程序将数据从内核空间读入到用户空间缓存中
- 应用程序将数据写回到内核空间到 socket 缓存中
- 操作系统将数据从 socket 缓冲区复制到网卡缓冲区，以便将数据经网络发出
这个过程涉及到 4 次上下文切换以及 4 次数据复制，并且有两次复制操作是由 CPU 完成。但是这个过程中，数据完全没有
进行变化，仅仅是从磁盘复制到网卡缓冲区。通过“零拷贝”技术，可以去掉这些没必要的数据复制操作，同时也会减少上下文切换次数。
现代的 unix 操作系统提供一个优化的代码路径，用于将数据从页缓存传输到 socket；
在 Linux 中，是通过 sendfile 系统调用来完成的。
Java 提供了访问这个系统调用的方法：FileChannel.transferTo API。
使用 sendfile，只需要一次拷贝就行，允许操作系统将数据直接从页缓存发送到网络上。
所以在这个优化的路径中，只有最后一步将数据拷贝到网卡缓存中是需要的
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/zhangxm_qz/article/details/87636094
