作者：石臻臻, CSDN博客之星Top5、Kafka Contributor 、nacos Contributor、华为云 MVP ,腾讯云TVP, 滴滴Kafka技术专家 、 KnowStreaming。

KnowStreaming 是滴滴开源的Kafka运维管控平台, 有兴趣一起参与参与开发的同学,但是怕自己能力不够的同学,可以联系我,当你导师带你参与开源！ 。

本文设置到的配置项有

名称 描述 类型 默认 num.partitions topic的默认分区数 int 1 log.dirs 保存日志数据的目录。如果未设置，则使用log.dir中的值 string /tmp/kafka-logs offsets.topic.replication.factor offset topic复制因子（ps：就是备份数，设置的越高来确保可用性）。为了确保offset topic有效的复制因子，第一次请求offset topic时，活的broker的数量必须最少最少是配置的复制因子数。 如果不是，offset topic将创建失败或获取最小的复制因子（活着的broker，复制因子的配置） short 3 log.index.interval.bytes 添加一个条目到offset的间隔 int 4096

首先启动kafka集群,集群中有三台Broker; 设置3个分区,3个副本;

1发送topic消息

启动之后kafka-client发送一个topic为消息szz-test-topic的消息

    public static void main(String[] args) {        Properties props = new Properties();        props.put("bootstrap.servers", "xxx1:9092,xxx2:9092,xxx3:9092");        props.put("acks", "all");        props.put("retries", 0);        props.put("batch.size", 16384);        props.put("linger.ms", 1);        props.put("buffer.memory", 33554432);        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);        for(int i = 0; i < 5; i++){            producer.send(new ProducerRecord<String, String>("szz-test-topic", Integer.toString(i), Integer.toString(i)));        }        producer.close();    }

发送了之后可以去log.dirs路径下看看

这里的3个文件夹分别代表的是3个分区; 那是因为我们配置了这个topic的分区数num.partitions=3; 和备份数offsets.topic.replication.factor=3; 这3个文件夹中的3个分区有Leader有Fllower; 那么我们怎么知道谁是谁的Leader呢？

2查看topic的分区和副本 bin/kafka-topics.sh --describe --topic szz-test-topic --zookeeper localhost:2181

可以看到查询出来显示 分区Partition-0在broker.id=0中,其余的是副本Replicas 2,1 分区Partition-1在broker.id=1中,其余的是副本Replicas 0,2 ...

或者也可以通过zk来 查看leader在哪个broker上

 get /brokers/topics/src-test-topic/partitions/0/state

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] get /brokers/topics/szz-test-topic/partitions/0/state{"controller_epoch":5,"leader":0,"version":1,"leader_epoch":0,"isr":[0,1,2]}cZxid = 0x1001995bf

3分区文件都有啥

进入文件夹看到如下文件:

在这里插入图片描述

名称 描述 类型 默认 log.segment.bytes 单个日志文件的最大大小 int 1073741824

我们试试多发送一些消息,看它会不会生成新的 segment

public static void main(String[] args) {        Properties props = new Properties();        props.put("bootstrap.servers", "xxx1:9092,xxx2:9092,xxx3:9092");        props.put("acks", "all");        props.put("retries", 0);        props.put("batch.size", 163840);        props.put("linger.ms", 10);        props.put("buffer.memory", 33554432);        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);        for(int i = 0; i < 1200; i++){            //将一个消息设置大一点            byte[] log = new byte[904800];            String slog = new String(log);            producer.send(new ProducerRecord<String, String>("szz-test-topic",0, Integer.toString(i),  slog));        }        producer.close();    }

在这里插入图片描述

从图中可以看到第一个segment文件00000000000000000000.log快要满log.segment.bytes 的时候就开始创建了00000000000000005084.log了; 并且.log和.index、.timeindex文件是一起出现的; 并且名称是以文件第一个offset命名的

• .log存储消息文件
• .index存储消息的索引
• .timeIndex，时间索引文件，通过时间戳做索引

消息文件

上面的几个文件我们来使用kafka自带工具bin/kafka-run-class.sh 来读取一下都是些啥 bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.DumpLogSegments --files 00000000000000000000.log

最后一行:

baseoffset:5083 position: 1072592768 CreateTime: 1603703296169
.index 消息索引

bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.DumpLogSegments --files 00000000000000000000.index

最后一行:

offset:5083  position:1072592768

.timeindex 时间索引文件

bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.DumpLogSegments --files 00000000000000000000.timeindex

最后一行:

timestamp: 1603703296169 offset: 5083
Kafka如何查找指定offset的Message的

找了个博主的图 @lizhitao

比如：要查找绝对offset为7的Message：

1. 首先是用二分查找确定它是在哪个LogSegment中，自然是在第一个Segment中。
2. 打开这个Segment的index文件，也是用二分查找找到offset小于或者等于指定offset的索引条目中最大的那个offset。自然offset为6的那个索引是我们要找的，通过索引文件我们知道offset为6的Message在数据文件中的位置为9807。
3. 打开数据文件，从位置为9807的那个地方开始顺序扫描直到找到offset为7的那条Message。

Kafka 中的索引文件，以稀疏索引(sparse index)的方式构造消息的索引，它并不保证每个消息在索引文件中都有对应的索引项。每当写入一定量（由 broker 端参数 log.index.interval.bytes 指定，默认值为 4096，即 4KB）的消息时，偏移量索引文件 和 时间戳索引文件 分别增加一个偏移量索引项和时间戳索引项，增大或减小 log.index.interval.bytes 的值，对应地可以缩小或增加索引项的密度。

稀疏索引通过 MappedByteBuffer 将索引文件映射到内存中，以加快索引的查询速度。

leader-epoch-checkpoint

leader-epoch-checkpoint 中保存了每一任leader开始写入消息时的offset; 会定时更新 follower被选为leader时会根据这个确定哪些消息可用

4参考文档

kafka官方文档

Kafka的Log存储解析

Kafka-工作流程，文件存储机制，索引机制，如何通过offset找到对应的消息

Broker配置文件详解

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