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阿里 P7 三面凉凉，kafka Borker 日志持久化没答上来

一、引言

前段时间有个朋友，去面了阿里集团的P7岗位，很遗憾的是三面没有过

其中有一个 kafkaBorker 日志如何持久化的问题没有答上来

今天正好写一篇源码文章给朋友复盘一下

虽然现在是互联网寒冬，但乾坤未定，你我皆是黑马！

废话不多说，发车！

二、日志原理介绍

在讲 Kafka 日志源码之前，我们要先对 Kafka 日志有一个大体的认识

这也是阅读源码的关键，一步一步来

前面我们聊到了 Kafka 的生产端的整体架构

可以看到，我们每一个 Topic 都可以分为多个 Partition ，而每一个 Partition 对应着一个 Log

但这里会存在两个问题，如果我们的数据过大

• 一个 Log 能装下吗？
• 就算能装下，插入/查询速度怎么保证？

所以，Kafka 在这里引入了日志分段（LogSegment ）的概念，将一个 Log 切割成多个 LogSegment 进行存储

实际上，这里的 Log 和 LogSegment 并不是纯粹的物理意义上的概念

• Log 对应的文件夹
• LogSegment 对应磁盘上的一个日志文件和两个索引文件 日志文件：以 .log 为文件后缀两个索引文件： 偏移量索引文件（以 .index为文件后缀）时间戳索引文件（以.timeindex为文件后缀）

这里有个重点要记一下：每个 LogSegment 都有一个基准偏移量 baseOffset，用来表示当前 LogSegment 第一条消息的 offset

日志和索引文件命名都是按照基准偏移量进行命名，所以日志整体架构如下：

这里我们简单介绍下这个日志是怎么搜索的，后面会深入源码细聊

二、日志源码

我们回顾一下上篇文章的整体流程图：

我们可以看到，消息的处理是通过 KafkaApis 来进行的，日志持久化通过 case ApiKeys.PRODUCE => handleProduceRequest(request)

本篇我们也围绕这个方法展开

1、授权校验

def handleProduceRequest(request: RequestChannel.Request) {

  // authorizedRequestInfo：存储通过授权验证的主题分区和对应的内存记录。
  val authorizedRequestInfo = mutable.Map[TopicPartition, MemoryRecords]()
  for ((topicPartition, memoryRecords) <- produceRequest.partitionRecordsOrFail.asScala) {
      if (!authorize(request.session, Write, Resource(Topic, topicPartition.topic, LITERAL)))
    		// 未授权的
        unauthorizedTopicResponses += topicPartition -> new PartitionResponse(Errors.TOPIC_AUTHORIZATION_FAILED)
      else if (!metadataCache.contains(topicPartition))
        nonExistingTopicResponses += topicPartition -> new PartitionResponse(Errors.UNKNOWN_TOPIC_OR_PARTITION)
      else
        try {
          // 授权的
          ProduceRequest.validateRecords(request.header.apiVersion(), memoryRecords)
          authorizedRequestInfo += (topicPartition -> memoryRecords)
        } catch {
          case e: ApiException =>
            invalidRequestResponses += topicPartition -> new PartitionResponse(Errors.forException(e))
        }
    }
}

2、消息添加

• 【重点】timeout：超时时间
• 【重点】requiredAcks：指定了在记录追加到副本后需要多少个副本进行确认，才认为写操作成功 0: 不需要任何副本的确认1: 只需要主副本确认-1 或 all: 需要所有副本的确认
• internalTopicsAllowed：是否允许将记录追加到内部主题
• isFromClient：请求是否来自客户端
• 【重点】entriesPerPartition：包含了通过授权验证的主题分区和对应的内存记录
• responseCallback：回调函数，在记录追加完成后，会调用该回调函数发送响应给客户端。
• recordConversionStatsCallback：处理记录转换统计信息的逻辑

replicaManager.appendRecords(
        timeout = produceRequest.timeout.toLong,
        requiredAcks = produceRequest.acks,
        internalTopicsAllowed = internalTopicsAllowed,
        isFromClient = true,
        entriesPerPartition = authorizedRequestInfo,
        responseCallback = sendResponseCallback,
        recordConversionStatsCallback = processingStatsCallback)

我们主要关心这三个参数即可：timeout、requiredAcks、entriesPerPartition，其余的目前不太重要

def appendRecords(timeout: Long,
                  requiredAcks: Short,
                  internalTopicsAllowed: Boolean,
                  isFromClient: Boolean,
                  entriesPerPartition: Map[TopicPartition, MemoryRecords],
                  responseCallback: Map[TopicPartition, PartitionResponse] => Unit,
                  delayedProduceLock: Option[Lock] = None,
                  recordConversionStatsCallback: Map[TopicPartition, RecordConversionStats] => Unit = _ => ()) {
   // 校验当前的ACK
   if (isValidRequiredAcks(requiredAcks)) {
      // 记录起始时间
      val sTime = time.milliseconds
      // 追加本地日志
      val localProduceResults = appendToLocalLog(internalTopicsAllowed = internalTopicsAllowed,
        isFromClient = isFromClient, entriesPerPartition, requiredAcks)
   }
}

// 允许当前的ACK为1、0、-1
private def isValidRequiredAcks(requiredAcks: Short): Boolean = {
  requiredAcks == -1 || requiredAcks == 1 || requiredAcks == 0
}

这里的追加本地日志就是我们本篇的重点

2.1 获取 Partition

private def appendToLocalLog(internalTopicsAllowed: Boolean,
                             isFromClient: Boolean,
                             entriesPerPartition: Map[TopicPartition, MemoryRecords],
                             requiredAcks: Short): Map[TopicPartition, LogAppendResult] = {
  val partition = getPartitionOrException(topicPartition, expectLeader = true)
}

// 根据给定的主题分区获取对应的分区对象
def getPartitionOrException(topicPartition: TopicPartition, expectLeader: Boolean): Partition = {
   	// 获取Partition并匹配
    getPartition(topicPartition) match {
      case Some(partition) =>
        if (partition eq ReplicaManager.OfflinePartition)
          throw new KafkaStorageException()
        else
          partition
      case None if metadataCache.contains(topicPartition) =>
        if (expectLeader) {
          throw new NotLeaderForPartitionException()
        } else {
          throw new ReplicaNotAvailableException()
        }
    }
  }

2.2 向 Leader 追加日志

val info = partition.appendRecordsToLeader(records, isFromClient, requiredAcks);

def appendRecordsToLeader(records: MemoryRecords, isFromClient: Boolean, requiredAcks: Int = 0): LogAppendInfo = {
     val info = log.appendAsLeader(records, leaderEpoch = this.leaderEpoch, isFromClient,
            interBrokerProtocolVersion)
}

def appendAsLeader(records: MemoryRecords, leaderEpoch: Int, isFromClient: Boolean = true,
                     interBrokerProtocolVersion: ApiVersion = ApiVersion.latestVersion): LogAppendInfo = {
    append(records, isFromClient, interBrokerProtocolVersion, assignOffsets = true, leaderEpoch)
  }

2.2.1 是否创建 segment

这里就到了我们一开始图中的 LogSegment

 val segment = maybeRoll(validRecords.sizeInBytes, appendInfo);

 private def maybeRoll(messagesSize: Int, appendInfo: LogAppendInfo): LogSegment = {
   	// 如果应该滚动，创建一个新的segment
    // 反之，则返回当前的segment
    if (segment.shouldRoll(RollParams(config, appendInfo, messagesSize, now))) {
      appendInfo.firstOffset match {
        case Some(firstOffset) => roll(Some(firstOffset))
        case None => roll(Some(maxOffsetInMessages - Integer.MAX_VALUE))
      }
    } else {
      segment
    }
 }

一共有六个条件，触发这六个条件，就会重新创建一个 segment

• timeWaitedForRoll(rollParams.now, rollParams.maxTimestampInMessages) > rollParams.maxSegmentMs - rollJitterMs ：判断时间等待是不是超时
• size > rollParams.maxSegmentBytes - rollParams.messagesSize：当前 segment 是否有充足的空间存储当前信息
• size > 0 && reachedRollMs ：当前日志段的大小大于0，并且达到了进行日志分段的时间条件reachedRollMs
• offsetIndex.isFull ：偏移索引满了
• timeIndex.isFull：时间戳索引满了
• !canConvertToRelativeOffset(rollParams.maxOffsetInMessages)：无法进行相对偏移的转换操作

class LogSegment private[log] (val log: FileRecords,
                               val offsetIndex: OffsetIndex,
                               val timeIndex: TimeIndex,
                               val txnIndex: TransactionIndex,
                               val baseOffset: Long,
                               val indexIntervalBytes: Int,
                               val rollJitterMs: Long,
                               val time: Time) extends Logging {

  def shouldRoll(rollParams: RollParams): Boolean = {
    val reachedRollMs = 
    timeWaitedForRoll(rollParams.now, rollParams.maxTimestampInMessages) >    rollParams.maxSegmentMs - rollJitterMs
    size > rollParams.maxSegmentBytes - rollParams.messagesSize ||
      (size > 0 && reachedRollMs) ||
      offsetIndex.isFull || timeIndex.isFull || !canConvertToRelativeOffset(rollParams.maxOffsetInMessages)
}

整体来看，六个条件也比较简单，我们继续往后看

2.2.2 创建 segment

appendInfo.firstOffset match {
  // 存在第一个偏移量
  case Some(firstOffset) => roll(Some(firstOffset))
  // 不存在第一个偏移量
  case None => roll(Some(maxOffsetInMessages - Integer.MAX_VALUE))
}

2.2.2.1 文件路径校验

def roll(expectedNextOffset: Option[Long] = None): LogSegment = {
  
  // 获取最新的offset
  val newOffset = math.max(expectedNextOffset.getOrElse(0L), logEndOffset)
  // 获取日志文件路径
  val logFile = Log.logFile(dir, newOffset)
  // 获取偏移量索引文件路径
  val offsetIdxFile = offsetIndexFile(dir, newOffset)
  // 获取时间戳索引文件路径
  val timeIdxFile = timeIndexFile(dir, newOffset)
  // 获取事务索引文件路径
  val txnIdxFile = transactionIndexFile(dir, newOffset)
  
  // 对路径列表进行遍历，如果文件存在，则将其删除。
  for (file <- List(logFile, offsetIdxFile, timeIdxFile, txnIdxFile) if file.exists) {
    Files.delete(file.toPath)
  }
}

2.2.2.2 segment 参数

• dir：日志段所在的目录
• baseOffset：日志段的基准偏移量
• config：日志的配置信息
• time：时间对象，用于处理时间相关的操作。
• fileAlreadyExists：指示日志文件是否已经存在
• initFileSize：初始文件大小
• preallocate：是否预分配文件空间
• fileSuffix：文件后缀

val segment = LogSegment.open(dir,
  baseOffset = newOffset,
  config,
  time = time,
  fileAlreadyExists = false,
  initFileSize = initFileSize,
  preallocate = config.preallocate)

2.2.2.3 生成 segment

new LogSegment(
  // 生成日志文件
  FileRecords.open(Log.logFile(dir, baseOffset, fileSuffix), fileAlreadyExists, initFileSize, preallocate),
  // 生成偏移量索引
  new OffsetIndex(Log.offsetIndexFile(dir, baseOffset, fileSuffix), baseOffset = baseOffset, maxIndexSize = maxIndexSize),
  // 生成时间戳索引
  new TimeIndex(Log.timeIndexFile(dir, baseOffset, fileSuffix), baseOffset = baseOffset, maxIndexSize = maxIndexSize),
  // 生成事务索引
  new TransactionIndex(baseOffset, Log.transactionIndexFile(dir, baseOffset, fileSuffix)),
  // 基准偏移量
  baseOffset,
  indexIntervalBytes = config.indexInterval,
  rollJitterMs = config.randomSegmentJitter,
  time)

这里有一个重点需要关注一下，那就是 mmap 的零拷贝

OffsetIndex 和 TimeIndex 他们继承 AbstractIndex ，而 AbstractIndex 中使用 mmp 作为 buffer

class OffsetIndex(_file: File, baseOffset: Long, maxIndexSize: Int = -1, writable: Boolean = true) extends AbstractIndex[Long, Int](_file, baseOffset, maxIndexSize, writable) 
    

abstract class AbstractIndex{
   protected var mmap: MappedByteBuffer = {};
}

另外，这里先提一个知识点，后面会专门写一篇文章来分析一下

我们索引在查询的时候，采用的是二分查找的方式，这会导致 缺页中断，于是 kafka 将二分查找进行改进，将索引区分为 冷区 和 热区，分别搜索，尽可能保证热区的页在 Page Cache 里面，从而避免缺页中断。

当我们的 segment 生成完之后，就返回了

2.2.3 向 segment 添加日志

segment.append(largestOffset = appendInfo.lastOffset,
          largestTimestamp = appendInfo.maxTimestamp,
          shallowOffsetOfMaxTimestamp = appendInfo.offsetOfMaxTimestamp,
          records = validRecords)

def append(largestOffset: Long,
             largestTimestamp: Long,
             shallowOffsetOfMaxTimestamp: Long,
             records: MemoryRecords): Unit = {
  if (records.sizeInBytes > 0) {
    	// 添加日志
      val appendedBytes = log.append(records)
  }
  // 当累加超过多少时，才会进行索引的写入
  // indexIntervalBytes 默认 1048576 字节（1MB）
  if (bytesSinceLastIndexEntry > indexIntervalBytes) {
    // 添加偏移量索引
    offsetIndex.append(largestOffset, physicalPosition)
    // 添加时间戳索引
    timeIndex.maybeAppend(maxTimestampSoFar, offsetOfMaxTimestamp)
    // 归0
    bytesSinceLastIndexEntry = 0
  }
  // 累加
  bytesSinceLastIndexEntry += records.sizeInBytes
}

// lastOffset + 1
updateLogEndOffset(appendInfo.lastOffset + 1)

2.2.3.1 稀疏索引

kafka 中的偏移量索引和时间戳索引都属于稀疏索引

何为稀疏索引？

正常来说，我们会为每一个日志都创建一个索引，比如：

日志  索引
1     1
2     2
3     3
4     4

但这种方式比较浪费，于是采用稀疏索引，如下：

日志  索引
1     1
2			
3			
4			
5     2
6
7
8

当我们根据偏移量索引查询 1 时，可以查询到日志为 1 的，然后往下遍历搜索想要的即可。

2.2.3.2 偏移量索引

offsetIndex.append(largestOffset, physicalPosition)
 
def append(offset: Long, position: Int) {
  inLock(lock) {
    // 索引位置
    mmap.putInt(relativeOffset(offset))
    // 日志位置
    mmap.putInt(position)
    _entries += 1
    _lastOffset = offset
  }
}

// 用当前offset减去基准offset
def relativeOffset(offset: Long): Int = {
  val relativeOffset = offset - baseOffset
}

2.2.3.3 时间戳索引

timeIndex.maybeAppend(maxTimestampSoFar, offsetOfMaxTimestamp)

def maybeAppend(timestamp: Long, offset: Long, skipFullCheck: Boolean = false) {
    inLock(lock) {
      if (timestamp > lastEntry.timestamp) {
        // 添加时间戳
        mmap.putLong(timestamp)
        // 添加相对位移(偏移量索引)
        mmap.putInt(relativeOffset(offset))
        _entries += 1
        _lastEntry = TimestampOffset(timestamp, offset)
      }
    }
}

2.2.3.4 索引总结

我们的偏移量索引如图下所示：

• 当我们查询一个消息时，比如消息位移为 23 的 根据二分查找找到偏移量索引下标 22利用上述我们偏移量 Map 的存储，得到其日志位置 RecordBatch:firstOffset=23 position=762再根据日志位置，找到真正存储日志的地方

我们的时间戳索引如图下所示：

• 基本和我们的偏移量索引类似，只是增加了一层二分查找

2.2.4 flush刷新

在我们前面添加完之后，我们的数据仅仅是写到 PageCache 里面，需要进行 flush 将其刷新到磁盘中

// 未刷新消息数（unflushedMessages）超过配置的刷新间隔（flushInterval）
if (unflushedMessages >= config.flushInterval){
  flush()
}

def flush() {
    LogFlushStats.logFlushTimer.time {
      // 日志刷新
      log.flush()
      // 偏移量索引刷新
      offsetIndex.flush()
      // 时间戳索引刷新
      timeIndex.flush()
      // 事务索引刷新
      txnIndex.flush()
    }
  }

2.3 Follow 获取日志

同样，我们的 Follow 在获取日志时，和我们 Leader 添加日志时一样的方法

三、流程图

四、总结

这一篇我们介绍了 Kafka 中日志时如何持久化的以及 Kafka 日志中包括什么数据

鲁迅先生曾说：独行难，众行易，和志同道合的人一起进步。彼此毫无保留的分享经验，才是对抗互联网寒冬的最佳选择。

其实很多时候，并不是我们不够努力，很可能就是自己努力的方向不对，如果有一个人能稍微指点你一下，你真的可能会少走几年弯路。

我是爱敲代码的小黄，阿里巴巴淘天集团Java开发工程师，双非二本，培训班出身

通过两年努力，成功拿下阿里、百度、美团、滴滴等大厂，想通过自己的事迹告诉大家，努力是会有收获的！

双非本两年经验，我是如何拿下阿里、百度、美团、滴滴、快手、拼多多等大厂offer的？

我们下期再见。

从清晨走过，也拥抱夜晚的星辰，人生没有捷径，你我皆平凡，你好，陌生人，一起共勉。