件系统一般分为系统和用户2种类型，系统级文件系统:ext3,ext4,dfs,ntfs等等,，笔者并不会向大家介绍那种纷繁复杂的分布式或系统级文件系统。 而是从kafka文件系统设计机制角度分析，kafka如何实现高效文件存储的。 一个商业化消息队列的性能好坏，其文件系统存储结构设计是衡量一个消息队列服务程序最关键指标之一，他也是消息队列中最核心且最能体现消息队列技术水平的部分。

1. kafka⽂文件系统设计
李志涛
lizhitao@meituan.com
平台业务部移动后台组

2. Kafka简要说明
topic中partition存储分布
partiton⽂文件存储⽅方式
partiton中segment⽂文件存储结构
如何在partition中快速定位segment file
如何在segment file查找msg chunk
实际效果

3. Kafka简要说明
Producer 1 Producer 2
Broker 1 Broker 2 Broker 3 Broker 4
push-group
Consumer 2
Zookeeper
关键特⾊色
• 可伸缩架构
• ⾼高吞吐量
• consumer⾃自动负载均衡
• ⽀支持集群多副本
Consumer 3
topic1/part-0
/part-4
topic1/part-1
/part-5
topic1/part-2
/part-6
topic1/part-3
/part-7

4. topic中partition存储分布
topic名称为:report_push
report_push-0
report_push
report_push-1
report_push-2
report_push-3
• 在kafka⽂文件系统中，同⼀一个topic下有多个不同partition，每个partition创建⼀一个⺫⽬目录。

5. partiton⽂文件存储⽅方式
上⾯面数字表⽰示记录条数
下⾯面表⽰示⽂文件⼤大⼩小
1 501 1001 1501
• 每个partion(⺫⽬目录)相当于⼀一个巨型⽂文件被平均分配到多个⼤大⼩小相等的多个segment(段)⽂文件
中。但每个段segment file消息数量不⼀一定相等，这种特性⽅方便old segment file快速被
删除。
• 每个partiton只需要⽀支持顺序读写就⾏行了，segment⽂文件⽣生命周期由服务端配置参数决定。
• ⼩小结：
主要⺫⽬目的就是提⾼高磁盘利⽤用率和消息处理性能。
100GB
500MB 500MB
………
500MB
segment
file-0
segment
file-1
segment
file-2
分块存储
或更⼤大
partition

6. partiton中segment⽂文件存储结构
下⾯面介绍⼀一下partion⽂文件存储中segment file组成
结构。⼀一个商业化消息队列的性能好坏，其⽂文件系
统存储结构设计是衡量⼀一个消息队列服务程序最关
键指标之⼀一，他也是消息队列中最核⼼心且最能体现
消息队列技术⽔水平的部分。在本节中我们将⾛走进
segment file内部⼀一探究竟。
segment file组成：由2⼤大部分组成，分别为
segment data file和segment index file，此2个⽂文
件⼀一⼀一对应，成对出现.

7. segment中 index — data file对应关系
00000000000000000000.log
消息位置
00000000000000000000.index message-chunk1
记录message-chunk1物理位置
记录message-chunk3物理位置
记录message-chunk6物理位置
记录message-chunk8物理位置
message-chunk2
message-chunk3
message-chunk4
message-chunk5
message-chunk6
message-chunk7
message-chunk8
消息位置
消息位置
消息位置
⽂文件命名规则:partion全局的第⼀一个segment从0开
始，后续的segment⽂文件名为上⼀一个全局的partion
的offset(偏移记录数)加1.
index为稀疏索引结构，并不存储每条记录的元数据信息，⽽而是与单条或多
条消息⼤大⼩小⽐比较，如果总消息⼤大⼩小⼤大于该阀值才写⼀一次index，默认阀值
4096字节

8. partiton中segment⽂文件存储结构-index
00000000000000000000.index
索引⽂文件存储结构:
每次记录相应log⽂文件记录的相对条数和物理偏移位置位置，共8bytes
4 byte 当前segment file offset - last seg file offset记录条数 offset
4 byte 对应segment file物理偏移地址 position
………

9. part中segment⽂文件存储结构-data file
00000000000000000000.log
数据⽂文件存储msg chunk记录结构:
4 byte CRC32
1 byte “magic"
1 byte “attributes"
4 byte key length
K byte key 可选
4 byte payload length
val bytes msgs payload
……….
chunk data
message1
message2
message3
message4
message5
message6
8 byte offset
4 byte chunk size
每条消息结构
index
record size
data
msg chunk内
每条消息索引
位置从1开始
⼀一个消息(message chunk)数据块可能包含多条消息，但同⼀一个数据块中的消息只有⼀一
个offset(partiions第多少msg chunk)，所以当⼀一个消息块有多条数据处理完部分数据发
⽣生异常时，消费者重新去取数据，就会再次取得这个数据块，然后消费过的数据就会被
重新消费。

10. 数据库稀疏索引例⼦子
稀疏索引只为数据⽂文件的每个存储块设⼀一个键-指针对,它⽐比稠密索引节省了更多
的存储空间，但查找给定值的记录需更多的时间。只有当数据⽂文件是按照某个查
找键排序时，在该查找键上建⽴立的稀疏索引才能被使⽤用，⽽而稠密索引则可以应⽤用
在任何的查找键。如图2所⽰示，稀疏索引只为每个存储块设⼀一个键-指针对。键值
是每个数据块中第⼀一个记录的对应值。

11. 如何在partition中快速定位segment file
同⼀一个topic下有不同分区，每个分区下⾯面会划分为多个(段)⽂文件，只有⼀一个当前⽂文件在
写，其他⽂文件只读。当写满⼀一个⽂文件（写满的意思是达到设定值）则切换⽂文件，新建
⼀一个当前⽂文件⽤用来写，⽼老的当前⽂文件切换为只读。⽂文件的命名以起始偏移量来命名。
看⼀一个例⼦子，假设report_push这个topic下的0-0分区可能有以下这些⽂文件：
• 00000000000000000000.index
• 00000000000000000000.log
• 00000000000000368769.index
• 00000000000000368769.log
• 00000000000000737337.index
• 00000000000000737337.log
• 00000000000001105814.index
• 00000000000001105814.log
………………..
其中 00000000000000000000.index表⽰示最开始的⽂文件，起始偏移量为0.第⼆二个⽂文件
00000000000000368769.index的消息量起始偏移量为368769.同样，第三个⽂文件
00000000000000737337.index的起始偏移量为737337.以起始偏移量命名并排序这些
⽂文件，那么当消费者要拉取某个消息起始偏移量位置的数据变的相当简单，只要根据
传上来的offset**⼆二分查找**⽂文件列表，定位到具体⽂文件，然后将绝对offset减去⽂文件的
起始节点转化为相对offset，即可开始传输数据。
例如，同样以上⾯面的例⼦子为例，假设消费者想抓取从第368969消息位置开始的数据，
则根据368969⼆二分查找，定位到00000000000000368769.log这个⽂文件（368969在
368769和737337之间），根据索引⽂文件⼆二分搜索可以确定读取数据最⼤大⼤大⼩小

12. 例⼦子

13. 如何在segment file查找msg chunk
00000000000000000000.index
1,0
3,4597
6,9807
8,12345
00000000000000000000.log
message-chunk1
message-chunk2
message-chunk3
message-chunk4
message-chunk5
message-chunk6
message-chunk7
message-chunk8
offset = 1
offset = 8
0
2039
4597
6830
7912
9807
1108
12345
message-chunkN position

14. 实际效果

15. kafka的⽂文件系统结构—>总结
⾼高效⽂文件系统特点
⼀一个⼤大⽂文件分成多个⼩小⽂文件段。
多个⼩小⽂文件段，容易定时清除或删除已经消费完⽂文件，减
少磁盘占⽤用。
index全部映射到memory直接操作，避免segment file被交
换到磁盘增加IO操作次数。
根据索引元数据信息，可以确定consumer每次批量拉取最
⼤大msg chunk数量。
索引⽂文件元数据存储⽤用的是相对前⼀一个segment file的
offset存储，节省空间⼤大⼩小

16. 参考
kafka-0.8.1-src源码研究
http://kafka.apache.org/
http://blog.csdn.net/lizhitao

17. Thank you!
Any Quest?