Kafka存取原理与实现分析，打破面试难关

系列文章目录

上手第一关，手把手教你安装kafka与可视化工具kafka-eagle
Kafka是什么，以及如何使用SpringBoot对接Kafka
架构必备能力——kafka的选型对比及应用场景

---

---

在前面的几篇内容中，我们依次讲了Kafka的安装、与Spring Boot的结合，还有选型与应用场景。但是笔者也知道，对于很多小伙伴来说，原理及实现才算重头戏，而且也是面试热点，那么本次我们先来进行存取原理的分析，当然抱着疑问去学习才是最快的，因此在开始之前，我也先抛出一些Kafka的重点与热点问题，希望大家在学习过程中能总结印证

• Kafka为什么吞吐量这么高？
• Kafka的数据存与取有什么特点？

📕作者简介：战斧，从事金融IT行业，有着多年一线开发、架构经验；爱好广泛，乐于分享，致力于创作更多高质量内容
📗本文收录于 kafka 专栏，有需要者，可直接订阅专栏实时获取更新
📘高质量专栏 云原生、RabbitMQ、Spring全家桶 等仍在更新，欢迎指导
📙Zookeeper Redis dubbo docker netty等诸多框架，以及架构与分布式专题即将上线，敬请期待

一、主题与分区

1. 模型

我们其实在《架构必备能力——kafka的选型对比及应用场景》 一文中其实讲到了Kafka的模型，我们这里再把老图拿出来用一遍

不难看出，逻辑上的源头就是主题，也即Topic，而主题又划分为多个分区。我们先来谈谈主题与分区的实现，在Kafka中，可以使用以下命令来声明一个主题并指定分区：

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 4 --topic my-topic

其中：

–create: 声明一个新的主题。
–zookeeper: 指定 ZooKeeper 的地址和端口号。
–replication-factor: 指定副本因子，即每个分区在集群中的副本数量。这里指定为1，表示每个分区只有一个副本。
–partitions: 指定分区数。这里指定为4，表示该主题有4个分区。
–topic: 指定主题名称，这里为 my-topic。
注意：如果要指定分区数量，必须在创建主题的时候指定，之后无法更改。因此，在创建主题时应该仔细考虑分区数量，以满足业务需求。

当然，如果有同学还记得前面的内容，应该知道我们在对接Spring Boot时，并没有提前建立主题而是直接使用了。其中的原因是，我们在Spring Boot中使用Kafka，如果在发送消息时指定的主题不存在，Kafka会自动创建该主题。在创建时，Kafka将使用默认的分区数量（通常为1），以及默认的副本因子（通常为1）来创建分区。

2. 消息与分发

然后当我们发布者向某个主题发送消息时，其就会被“分发”到某一个分区里

那么有小伙伴肯定会问：

Kafka的主题消息会进哪个分区是我们可以决定的吗？默认是进入哪个分区？

答案是Kafka的主题消息可以由生产者自己决定要发送到哪个分区，也可以使用Kafka提供的默认分区分配算法来自动决定消息要进入哪个分区。

• 指定分区：如果生产者自己决定要发送到哪个分区，可以在发送消息时指定消息要发送到的分区编号。此时，如果指定的分区编号存在，则消息会被发送到该分区；如果指定的分区编号不存在，则会抛出异常。

• 自动分区：如果使用默认的分区分配算法，Kafka提供了多种分配算法，例如轮询（Round-Robin）、随机（Random）、哈希（Hash）等。默认情况下，Kafka使用哈希算法将消息均匀地分配到所有可用的分区中

当然在此之前，我们可以看下KafkaTemplate前面提供的API

不难知道Kafka消息除了指明主题以外，还由以下要素组成：

1. 消息的key：是一个可选项，用于标识消息的唯一性和分区。如果不指定key，则会随机分配一个key，并将消息发送到随机的分区。
2. 消息的value：是消息的实际内容，也是必填项。
3. 消息的时间戳：是可选项，用于标识消息的时间戳。Kafka可以根据时间戳来处理消息的顺序、分配和延迟。
4. 消息的分区：指定消息应该发送到哪个分区。如果不指定分区，则使用默认的分区器来决定分区。

二、分区内数据的存储

从逻辑上来说，kafka的分区是一个消息队列，当我们发送的消息经由分区器进行分发后，就会进入某个分区并被顺序的保存下来。在实现上，Kafka的分区更像一个日志记录系统，把消息当作日志，顺序的写入磁盘

1. 消息的存储

我们需要知道，Kafka中，每个分区被组织为一组日志段（Log Segment），其中每个日志段都包含了一个连续的消息序列。当一个日志段被写满后，它将被关闭并分配一个更高的编号，新的消息将被追加到一个新的日志段中。而日志段的核心又由两个部分组成：索引文件（index file）和数据文件（data file）

• 数据文件: 也叫日志文件，数据文件是消息分区的核心部分，它是以追加方式写入的文件。当有新的消息写入分区时，Kafka会根据协议、消息头、消息体等信息将消息封装成字节流，然后追加写入数据文件。

• 索引文件: 索引文件是一个不可变的有序映射，它将消息偏移量映射到数据文件中的位置。当一个消费者读取一个分区的消息时，它会使用偏移量读取索引文件中的位置，并从该位置读取数据文件中的消息。

如下图，就是我们上期发送了一条消息，而建立的目录test_topic-0，代表该目录是test_topic主题下的 0 号分区，可以看到里面的 index文件 和 log 文件

① 偏移量与日志文件

要想更深入的了解，我们必须先解释一下kafka中消息偏移量（offset） 的概念：当一条记录需要写入分区的时候，它会被追加到 log 文件的末尾，同时会被分配一个唯一的序号，称为 Offset（偏移量）。Offset 是一个递增的、不可变的数字，由 Kafka 自动维护。需要注意的是，在后续内容中，我们还会提到各种不同的偏移量，请注意区分，不要混淆了

由于Offset 初始值为 0，所以当第一条消息达到分区后，就会建立起 00000000000000000000.log 这样的文件来进行消息的存储，后续消息将会在这个文件内追加写入，直到文件大小超出限制（其默认值为1GB）

举个例子，当第170411个消息（Offset = 170410）来到时，发现 00000000000000000000.log 已经超过了 1 G，此时其就会新创建一个日志段，同时以本offset为名，新建一个日志文件，命名为 0000000000000170410.log，此时本分区就形成了两个日志段，情况如下：

② 索引的构成

我们上面讲了 .log 文件，也即数据文件的创建机制。但是还没讲段的另一个组成部分，也即索引文件。索引其实就像字典的目录，是帮助大家快速找到某条消息的工具，索引文件存储的内容主要就是 消息偏移量（offset） 与 消息存储地址（position） 的映射关系。

Kafka的索引文件由多个索引条目（index entry）组成，每个索引条目包含两个核心字段：

• offset：消息的偏移量（这里是相对偏移量，每个索引文件都以0起始，其对应的真实偏移量为段初始偏移 + 本offset）；
• position：消息在日志文件中的磁盘位置（相对偏移量，偏移量仅适用于对应的日志文件）

需要注意的是，不是每一条消息都会有索引。这里有参数 index.interval.bytes 的控制，其默认值为 4 KB，即表示当前分区 log 文件写入了 4 KB 数据后才会在索引文件中增加一个索引条目

2. 消息的读取

现在我们已经存储了一些数据，下面就要开始读取了，我们目前掌握了这些文件，那么怎么才能找到并读取消息呢？

① 消费偏移量的存储

我们不难理解，每个消费者负责需要消费分配给它的分区上的消息，并记录自己在每个分区上消费的最新偏移量。对于消费者而言，怎么知道自己应该要消费哪个offset的消息？消费者可以通过以下两种方式记录消费的偏移量：

1. 手动提交偏移量：消费者在消费消息时，可以手动调用 consumer.commitSync() 或 consumer.commitAsync() 方法将消费的偏移量提交到 Kafka 中。该方法接收的参数表示要提交的偏移量的值，提交后，Kafka 会将该偏移量记录到内部的偏移量管理器中。

2. 自动同步提交偏移量：消费者可以将 enable.auto.commit 参数设置为 true，开启自动提交偏移量的功能。启用该功能后，Kafka 会自动记录消费者消费过的最新偏移量，并定期将其定期提交到 Kafka 中。

但不管怎么样，这个消费的偏移量最终都是由kafka来进行保存的，那么其具体的存储是怎么实现的呢？Kafka其实提供了将给定消费者组的所有偏移存储在一个叫做组协调器（group coordinator）的组件。

通过官方文档不难看出，当组协调器收到偏移量变动的请求时，会将对应数据存储在内置的主题 __consumer_offsets 中（在旧版本中偏移量是存在ZK中的），我们可以在ZK中看到这个主题的情况：

在我们的本地目录中也能看到这个 __consumer_offsets 主题一共建了50个分区（默认）：

当然它分区的个数，可以在Kafka服务器配置文件中通过参数offsets.topic.num.partitions 进行配置。

当我们以某个消费者组消费掉某条消息并提交偏移量后，偏移量会被提交到 __consumer_offsets Topic的一个特定分区，该分区由所消费的主题和消费者组的哈希值决定。在我的例子里，是被提交到了 __consumer_offsets-45，如下：

②Compaction策略

相信你会对这种存储消费位置的方式有所困惑，因为按照我们前面的说法，Kafka的内容都是以日志形式存储的，在使用的过程中，日志岂不是会越来越大？到最后找一次偏移量都很麻烦？这就不得不提到Kafka中的Compaction策略

compaction是一种保留最后N个版本的消息的消息清理策略，它保留特定键的最新值，同时删除无用的键值，从而减少存储空间。具体来说，Compaction会保留每个消息主题中最新的一组键值对，并删除所有键相同但值较旧的消息。

使用Compaction策略需要满足以下条件：

• 消息的键必须是唯一的
• 消息的键必须是可序列化的
• 消息必须按照键进行划分
• 消息的存储时间必须足够长，以便新消息可以替换旧消息

而这些消费偏移量的数据，存储的内容如下

key = group.id+topic+分区号
value= offset 的值

这样就导致某个消费组在某个分区的消费数据只会有一条，所以找起来并没有那么复杂

③查找并读取消息

上面我们讲了消费偏移量的存储，其实查找偏移量的过程也是一样的，同一个消费组会先从特定的 __consumer_offsets 拿取偏移量，拿到偏移量以后，比如偏移量是 170417，我们仍以上面的文件情况为例，那么它找到消息的逻辑如下：

1. 首先用二分查找确定它是在哪个Segment文件中，其中0000000000000000000.index为最开始的文件，第二个文件为0000000000000170410.index（起始偏移为170410+1 = 170411），而第三个文件为0000000000000239430.index（起始偏移为239430+1 = 239431）。所以这个offset = 170417就落在第二个文件中。其他后续文件可以依此类推，以起始偏移量命名并排列这些文件，然后根据二分查找法就可以快速定位到具体文件位置。

2. 用该offset减去索引文件的编号，即170417 - 170410 = 7，也用二分查找法找到索引文件中等于或者小于7的最大的那个编号。可以看出我们能够找到[4，476]这组数据，476即offset=170410 + 4 = 170414的消息在log文件中的偏移量。

3. 打开数据文件（0000000000000170410.log），从位置为476的那个地方开始顺序扫描直到找到offset为170417的那条Message。

总结来说：就是通过二分法先找到index文件，然后再在index文件中通过二分法找到某一条索引条目，然后根据该索引条目给出的地址去log文件中快速定位，最后从这个定位开始，顺序扫描下去直到找到我们指定的偏移量数据

3. 快速存取实现

我们上面讲了Kafka的一大堆的奇特设计，不知道小伙伴们是否产生过疑问，比如为什么一个主题要分成多个分区 ？一个分区为什么要划成多个段？以及为什么把数据存储成日志格式 ？ 其实这些都是在优化性能，我们从快速存取的角度讲一下Kafka都做了哪些努力【面试重点】：

1. 多分区负载均衡：Kafka支持将一个主题的数据分散至多个分区，不同分区位于多个broker节点上，实现了集群负载均衡，从而提高了写入和读取的性能。

2. 分段存储：Kafka会将数据分段存储，每个段的大小和时间可以根据需求进行配置，这样可以提高读取性能并减少删除操作对IO的影响。

3. 批量写入：Kafka允许客户端一次性写入多条消息到broker，减少了网络传输的时间。

4. 零拷贝：Kafka使用mmap映射磁盘上的文件到虚拟内存空间，然后通过直接内存访问（Direct Memory Access）的方式将数据从磁盘读取到内存中，还使用sendfile系统调用来实现网络发送时的零拷贝，这样网络数据也可以直接从内核空间中发送，避免了数据拷贝到用户空间的过程。

5. 异步刷盘：Kafka支持异步刷盘，即将消息写入日志后，不会立即将数据从内存刷入磁盘，而是会缓存一段时间再批量写入磁盘，减少了磁盘I/O的次数，提高了写入性能。

6. 稀疏索引：Kafka会为每个段维护一个索引，以便在读取数据时快速定位到所需数据的位置。这样可以避免全盘扫描，提高数据读取性能。但如果每个消息都写进索引，会导致索引文件臃肿，且降低存储速度，所以采用了稀疏索引的方式

如果你按照《Kafka是什么，以及如何使用SpringBoot对接Kafka》中的动手操作过，我们可以继续来做个实现，我们先看一下log文件，如下

然后我们把发送的代码改成如下，这样一次发送1000条消息，注意，我们在这里还加上了 kafkaTemplate.flush()，因为当使用Kafka Template发送消息时，消息并不会立即发送到Kafka Broker，而是会被缓存在Kafka Template中，以减少通信次数，如果我们需要立即发送，这时候就可以使用kafkaTemplate.flush()方法来实现立即发送。

@Service
public class KafkaService {@Autowiredprivate KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;public void sendMessage(String message) {for (int i = 0; i < 1000; i++) {kafkaTemplate.send("another_topic2", 0,"key",message + i);}kafkaTemplate.flush();System.out.println("we have send message");}
}

但当我们发送消息，成功输出 we have send message ，并又成功接收到消息后，如图

我们却会看到 log 文件的大小没有发生变化，即便是不停的刷新目录也无济于事

然而如果我们单击并右键选中该文件，就会看到该文件被更新，且大小发生变动

这就说明了其写入硬盘的过程是异步且有延迟的，使用了操作系统的延迟写入（delayed write）机制。但其传输数据却可以脱离硬盘，使用内存缓存作为收发介质，直接实现传达

---

总结

今天我们详细讲解了消息在kafak中的存与取，也介绍了不少细节点，知道了Kafka采用批量传输设计减少网络访问次数，然后用分区、分段、追加日志等方案来提高吞吐量，并且利用了操作系统的零拷贝、异步刷盘等方式来减少磁盘写入的瓶颈，最终成为了一款性能优异、吞吐量极大的中间件。希望通过今天的学习，能对大家有所帮助，我们将在后面继续讲解kafka的其他实现细节。如果你对此有兴趣，可以直接订阅本 kafka 专栏