Kafka的Topic、Partition和Message
Kafka的Topic和Partition
Topic
- Topic是Kafka数据写入操作的基本单元，可以指定副本
- 一个Topic包含一个或多个Partition，建Topic的时候可以手动指定Partition个数，个数与服务器个数相当
- 每条消息属于且仅属于一个Topic
- Producer发布数据时，必须指定将该消息发布到哪个Topic
- Consumer订阅消息时，也必须指定订阅哪个Topic的信息
Partition
- 每个Partition只会在一个Broker上，物理上每个Partition对应的是一个文件夹
- Kafka默认使用的是hash进行分区，所以会出现不同的分区数据不一样的情况，但是partitioner是可以override的
- Partition包含多个Segment，每个Segment对应一个文件，Segment可以手动指定大小，当Segment达到阈值时，将不再写数据，每个Segment都是大小相同的
- Segment由多个不可变的记录组成，记录只会被append到Segment中，不会被单独删除或者修改，每个Segment中的Message数量不一定相等
- 清除过期日志时，支持删除一个或多个Segment，默认保留7天的数据
- Kafka实际是用先写内存映射的文件，磁盘顺序读写的技术来提高性能的。Producer生产的消息按照一定的分组策略被发送到broker中的partition中的时候，这些消息如果在内存中放不下了，就会放在partition目录下的文件中，partition目录名是topic的名称加上一个序号。在这个目录下有两类文件，一类是以log为后缀的文件，另一类是以index为后缀的文件，每一个log文件和一个index文件相对应，这一对文件就是一个Segment File，其中的log文件就是数据文件，里面存放的就是Message，而index文件是索引文件。Index文件记录了元数据信息，指向对应的数据文件中Message的物理偏移量。
- LogSegment文件命名的规则是，partition全局的第一个Segment从0（20个0）开始，后续的每一个文件的文件名是上一个文件的最后一条消息的offset值，这样命名的好处是什么呢？假如我们有一个Consumer已经消费到了offset=x，那么如果要继续消费的话，就可以使用二分查找法来进行查找，对LogSegment文件进行查找，就可以定位到某个文件，然后拿x值去对应的index文件中去找第x条数据所在的位置。Consumer读数据的时候，实际是读Index的offset，并且会记录上次读到哪里。
- 再详细的分析一下Index文件，上图的左半部分是Index文件，里面存储的是n对key-value，其中key是Message在log文件中的编号，比如1，3，6，8.....，表示第1条、第3条、第6条、第8条消息等，但是因为Index文件中并没有为数据文件中的每条消息都建立索引，而是采用了稀疏存储的方式，每隔一定字节的数据建立一条索引。这样避免了索引文件占用过多的空间，从而可以将索引文件保留在内存中，但缺点是没有建立索引的Message不能一次定位到其在log文件中的位置，这种情况下就需要做一次顺序扫描，不过这次顺序扫描的范围就会很小了。value值表示该消息的物理偏移地址。
- 虽然Kafka是顺序写入数据的，但是难以保证全局的消费是有序的。当有多个partition的时候，message在分组存到partition中的时候就已经是无序了，比如0-10这部分消息存到partition1，11-20被存到partition2等。唯一能保证的是，针对一个topic里的数据，在partition的内部消息消费的有序性，全局有序是做不到的。
一个Message由固定长度的header和一个变长的消息体body组成
8 byte offset在parition(分区)内的每条消息都有一个有序的id号，这个id号被称为偏移(offset),它可以唯一确定每条消息在parition(分区)内的位置。即offset表示partiion的第多少message
4 byte message sizemessage大小
4 byte CRC32用crc32校验message
1 byte “magic"表示本次发布Kafka服务程序协议版本号
1 byte “attributes"表示为独立版本、或标识压缩类型、或编码类型。
4 byte key length表示key的长度,当key为-1时，K byte key字段不填
K byte key可选
value bytes payload表示实际消息数据。
参考
Kafka文件的存储机制：https://www.cnblogs.com/jun1019/p/6256514.html
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1608205621370302980&wfr=spider&for=pc
https://blog.csdn.net/lrxcmwy2/article/details/82853300
