大数据学习：Kafka日志详解

企业级的大数据平台当中，日志数据的收集与管理，常常用到Kafka框架。作为消息系统，Kafka将日志消息持久化到磁盘上，而在这个过程当中，涉及到吞吐量和扩展性多方面的问题，而Kafka都给出了有些的解决方案。今天的大数据学习分享，我们就来讲讲Kafka日志系统。


一、Kafka日志结构

Kafka日志对象由多个日志段对象组成，而每个日志段对象会在磁盘上创建一组文件，包括消息日志文件（.log）、位移索引文件（.index）、时间戳索引文件（.timeindex）以及已中止事务的索引文件（.txnindex）。图中的一串数字0是该日志段的起始位移值（Base Offset）。

一般情况下，一个Kafka主题有很多分区，每个分区就对应一个Log对象，在物理磁盘上则对应于一个子目录。比如你创建了一个双分区的主题test-topic，那么，Kafka在磁盘上会创建两个子目录：test-topic-0和test-topic-1。而在服务器端，这就是两个Log对象。每个子目录下存在多组日志段，也就是多组.log、.index、.timeindex文件组合，只不过文件名不同，因为每个日志段的起始位移不同。

二、日志段

LogSegment为核心类，主要有三个方法:append，read，recover，其对应文件为

./core/src/main/scala/kafka/log/LogSegment.scala

三、日志

Log是如何加载日志段的？

Log源码:./core/src/main/scala/kafka/log/Log.scala，它定义了10个类和对象

1.LogAppendInfo

LogAppendInfo（Class）：保存了一组待写入消息的各种元数据信息。比如，这组消息中第一条消息的位移值是多少、最后一条消息的位移值是多少；再比如，这组消息中最大的消息时间戳又是多少。

LogAppendInfo（Object）:可以理解为其对应伴生类的工厂方法类，里面定义了一些工厂方法，用于创建特定的LogAppendInfo实例。

2.Log

Log（Class）:Log源码中最核心的代码。

Log（Object）：同理，Log伴生类的工厂方法，定义了很多常量以及一些辅助方法。

3.RollParams

RollParams（Class）：定义用于控制日志段是否切分（Roll）的数据结构。

RollParams（Object）：同理，RollParams伴生类的工厂方法。

4.其他重要的对象或类

LogMetricNames：定义了Log对象的监控指标。

LogOffsetSnapshot：封装分区所有位移元数据的容器类。

LogReadInfo：封装读取日志返回的数据及其元数据。

CompletedTxn：记录已完成事务的元数据，主要用于构建事务索引。

5.Log的常见操作

1.高水位管理操作：高水位的概念在Kafka中举足轻重，对它的管理，是Log最重要的功能之一。

2.日志段管理：Log是日志段的容器。高效组织与管理其下辖的所有日志段对象，是源码要解决的核心问题。

3.关键位移值管理：日志定义了很多重要的位移值，比如Log Start Offset和LEO等。确保这些位移值的正确性，是构建消息引擎一致性的基础。

4.读写操作：所谓的操作日志，大体上就是指读写日志。读写操作的作用之大，不言而喻。

关于大数据学习，Kafka日志，以上就为大家做了简单的基础介绍了。Kafka常常在大数据平台当中作为消息总线使用，而日志数据在其中占据重要的一部分，对于日志部分，还是需要深入学习的。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发、数据分析与挖掘，本月正在招生中，课程大纲及试学视频，可联系客服领取！