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【赵渝强老师】Kafka的持久化

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赵渝强老师
修改2021-12-23 10:31:36
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修改2021-12-23 10:31:36
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一、Kafka持久化概述

Kakfa 依赖文件系统来存储和缓存消息。对于硬盘的传统观念是硬盘总是很慢,基于文件系统的架构能否提供优异的性能?实际上硬盘的快慢完全取决于使用方式。同时 Kafka 基于 JVM 内存有以下缺点:

  • 对象的内存开销非常高,通常是要存储的数据的两倍甚至更高
  • 随着堆内数据的增加,GC的速度越来越慢

实际上磁盘线性写入的性能远远大于任意位置写的性能,线性读写由操作系统进行了大量优化(read-ahead、write-behind 等技术),甚至比随机的内存读写更快。所以与常见的数据缓存在内存中然后刷到硬盘的设计不同,Kafka 直接将数据写到了文件系统的日志中:

  • 写操作:将数据顺序追加到文件中
  • 读操作:从文件中读取

这样实现的好处:

  • 读操作不会阻塞写操作和其他操作,数据大小不对性能产生影响
  • 硬盘空间相对于内存空间容量限制更小
  • 线性访问磁盘,速度快,可以保存更长的时间,更稳定。

二、Kafka的持久化原理解析

一个 Topic 被分成多 Partition,每个 Partition 在存储层面是一个 append-only 日志文件,属于一个 Partition 的消息都会被直接追加到日志文件的尾部,每条消息在文件中的位置称为 offset(偏移量)。

如下图所示,我们之前创建了mytopic1,具有三个分区。我们可以到对应的日志目录下进行查看。

Kafka日志分为index与log(如上图所示),两个成对出现:index文件存储元数据,log存储消息。索引文件元数据指向对应log文件中message的迁移地址;例如2,128指log文件的第2条数据,偏移地址为128;而物理地址(在index文件中指定)+ 偏移地址可以定位到消息。

我们可以使用Kafka自带的工具来查看log日志文件中的数据信息:

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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  • 一、Kafka持久化概述
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