前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >Kafka中Message存储相关类大揭密Kafka源码分析-汇总

Kafka中Message存储相关类大揭密Kafka源码分析-汇总

作者头像
扫帚的影子
发布2018-09-05 16:47:35
1K0
发布2018-09-05 16:47:35
举报
文章被收录于专栏:分布式系统进阶
  • 我们使用Kafka, 最终都是要存,取消息,今天我们就来看下源码中和消息相关的类;
  • 涉及到的类:
    1. Message
    2. Record
    3. MessageSet
    4. ByteBufferMessageSet
    5. BufferingOutputStream
    6. MessageWriter
    7. FileMessageSet

Message类:
  • 所在文件: core/src/main/scala/kafka/message/Message.scala
  • 作用: kafka系统单条message结构组成
  • Message结构:

1.png

  • 这个类主要就是使用ByteBuffer来承载Message这个结构, 默认构造函数封装了ByteBuffer, 还提供了一系列的this构造函数,参数为Message结构的若干个字段;
  • checksum的计算: checksum的计算从Magic字段开始, 计算结果写入CRC32字段.
  • 提供了一系列便捷方法,来获取Message结构中各个字段和属性:
代码语言:javascript
复制
  /**
   * The complete serialized size of this message in bytes (including crc, header attributes, etc)
   */
  def size: Int = buffer.limit

  /**
   * The length of the key in bytes
   */
  def keySize: Int = buffer.getInt(Message.KeySizeOffset)

 /**
   * The length of the message value in bytes
   */
  def payloadSize: Int = buffer.getInt(payloadSizeOffset)
 /**
   * The magic version of this message
   */
  def magic: Byte = buffer.get(MagicOffset)
  
  /**
   * The attributes stored with this message
   */
  def attributes: Byte = buffer.get(AttributesOffset)
  
  /**
   * The compression codec used with this message
   */
  def compressionCodec: CompressionCodec = 
    CompressionCodec.getCompressionCodec(buffer.get(AttributesOffset) & CompressionCodeMask)
  
  /**
   * A ByteBuffer containing the content of the message
   */
  def payload: ByteBuffer = sliceDelimited(payloadSizeOffset)
Record类
  • 实际上kafka源码中没有这个类, kafka中的一条消息是上面我们讲的一个Message, 但实际上记录到log文件中的不是这个Message, 而是一条Record
  • Record的结构: 其实很简单 [Offset MessageSize Message], 在一条Message前面加上8字节的Offset和4字节的MessageSize
  • 实际是多条Record就构成了我们下面要说的一个MessageSet
MessageSet类
  • 所在文件: core/src/main/scala/kafka/message/MessageSet.scala
  • 作用: 存储若干条Record, 官网上给出的结构:
代码语言:javascript
复制
    MessageSet => [Offset MessageSize Message]  => 这里就是我们上面说的Record
      Offset => int64
      MessageSize => int32
      Message
  • 定义:abstract class MessageSet extends Iterable[MessageAndOffset] 从定义可以看出MessageSet是个抽象类, 且继承了Iterable[MessageAndOffset],
  • 主要方法:
    1. def iterator: Iterator[MessageAndOffset]: 返回迭代器, 用于迭代所有的MessageAndOffset, 主要是因为它继承了Iterable[MessageAndOffset];
    2. def writeTo(channel: GatheringByteChannel, offset: Long, maxSize: Int): Int:写message到指定的Channel
  • Object Message里其实已经定义了我们上面说的Record:
代码语言:javascript
复制
  val MessageSizeLength = 4
  val OffsetLength = 8
  val LogOverhead = MessageSizeLength + OffsetLength
 
 //这里的entry就是我们说的Record
 def entrySize(message: Message): Int = LogOverhead + message.size
  • 结构示意图:

2.jpg

ByteBufferMessageSet类
  • 所在文件: core/src/main/scala/kafka/message/ByteBufferMessageSet.scala
  • 定义: class ByteBufferMessageSet(val buffer: ByteBuffer) extends MessageSet with Logging
    1. 继承于MessageSet;
    2. 提供了ByteBufferMessageSet之间的相互转换, MessageSet在内存中的操作
  • 主要方法:
    1. override def iterator: Iterator[MessageAndOffset] = internalIterator(): 返回迭代器,用来遍历包含的每条MessageAndOffset; 主要是用来从ByteBuffer里抽取Message 1.1 实际上是通过internalIterator()方法返回; 1.2 private def internalIterator(isShallow: Boolean = false): Iterator[MessageAndOffset],返回MessageAndOffset的迭代器 new IteratorTemplate[MessageAndOffset] 1.3 真正干活的是IteratorTemplate[MessageAndOffset]override def makeNext(): MessageAndOffset, 实际上就是把上面介绍的MessageSet的结构里的Record一条条解出来, 对于压缩后的MessageSet涉及到一层递归,具体可以参见上面的 2.jpg 1.4 放一段核心代码:
代码语言:javascript
复制
       if(isShallow) { //是不是要作深层迭代需要迭代,就是我们上面2.jpg里的M1
          new MessageAndOffset(newMessage, offset) //直接返回一条MessageAndOffset
        } else { //需要迭代,就是我们上面2.jpg里的M2
          newMessage.compressionCodec match {//根据压缩Codec决定作什么处理
            case NoCompressionCodec => //未压缩,直接返回一条MessageAndOffset
              innerIter = null
              new MessageAndOffset(newMessage, offset)
            case _ => //压缩了的MessageSet, 就再深入一层, 逐条解压读取
              innerIter = ByteBufferMessageSet.deepIterator(newMessage)
              if(!innerIter.hasNext)
                innerIter = null
              makeNext()
          }
        }
  1. private def create(offsetCounter: AtomicLong, compressionCodec: CompressionCodec, messages: Message*): ByteBuffer: 用于从Message List到ByteBuffer的转换, 实际上最后生成的ByteBuffer里就是上面说的一条Record
代码语言:javascript
复制
   if(messages.size == 0) {
      MessageSet.Empty.buffer
    } else if(compressionCodec == NoCompressionCodec) {
      // 非压缩的
      val buffer = ByteBuffer.allocate(MessageSet.messageSetSize(messages))
      for(message <- messages)
        writeMessage(buffer, message, offsetCounter.getAndIncrement)
      buffer.rewind()
      buffer
    } else {
     //压缩的使用 MessageWriter类来写
      var offset = -1L
      val messageWriter = new MessageWriter(math.min(math.max(MessageSet.messageSetSize(messages) / 2, 1024), 1 << 16))
      messageWriter.write(codec = compressionCodec) { outputStream =>
        val output = new DataOutputStream(CompressionFactory(compressionCodec, outputStream))
        try {
          //逐条压缩
          for (message <- messages) {
            offset = offsetCounter.getAndIncrement
            output.writeLong(offset)
            output.writeInt(message.size)
            output.write(message.buffer.array, message.buffer.arrayOffset, message.buffer.limit)
          }
        } finally {
          output.close()
        }
      }
      //写入buffer作为一条Record
      val buffer = ByteBuffer.allocate(messageWriter.size + MessageSet.LogOverhead)
      writeMessage(buffer, messageWriter, offset)
      buffer.rewind()
      buffer
    }
  1. def writeTo(channel: GatheringByteChannel, offset: Long, size: Int): Int: 写MessageSet到GatheringByteChannel:
代码语言:javascript
复制
    // Ignore offset and size from input. We just want to write the whole buffer to the channel.
    buffer.mark()
    var written = 0
    while(written < sizeInBytes)
      written += channel.write(buffer)
    buffer.reset()
    written
  }
  1. Message验证和Offset的重新赋值: 这是一个神奇的函数,在broker把收到的producer request里的MessageSet append到Log之前,以及consumer和follower获取消息之后,都需要进行校验, 这个函数就是这个验证的一部分, 我把相应的说明写在源码里,这个函数在后面讲到处理log append和consumer时我们还会用到.
代码语言:javascript
复制
private[kafka] def validateMessagesAndAssignOffsets(offsetCounter: AtomicLong,
                                                      sourceCodec: CompressionCodec,
                                                      targetCodec: CompressionCodec,
                                                      compactedTopic: Boolean = false): ByteBufferMessageSet = {
    if(sourceCodec == NoCompressionCodec && targetCodec == NoCompressionCodec) { // 非压缩的Message
      // do in-place validation and offset assignment
      var messagePosition = 0
      buffer.mark()
      while(messagePosition < sizeInBytes - MessageSet.LogOverhead) {
        buffer.position(messagePosition)
       // 根据参数传入的 offsetCountern 更新当前的Offset
        buffer.putLong(offsetCounter.getAndIncrement())
        val messageSize = buffer.getInt()
        val positionAfterKeySize = buffer.position + Message.KeySizeOffset + Message.KeySizeLength
        // 如果是compact topic(比如__cosumer_offsets),  key是一定要有的, 这里检查这个key的合法性
        if (compactedTopic && positionAfterKeySize < sizeInBytes) {
          buffer.position(buffer.position() + Message.KeySizeOffset)
          val keySize = buffer.getInt()
          if (keySize <= 0) {
            buffer.reset()
            throw new InvalidMessageException("Compacted topic cannot accept message without key.")
          }
        }
        messagePosition += MessageSet.LogOverhead + messageSize
      }
      buffer.reset()
      this
    } else {
      // 压缩的Message,  下面源码里的注释已经说得很清楚了
      // We need to deep-iterate over the message-set if any of these are true:
      // (i) messages are compressed
      // (ii) the topic is configured with a target compression codec so we need to recompress regardless of original codec
      // 深度迭代, 获取所有的message
      val messages = this.internalIterator(isShallow = false).map(messageAndOffset => {
        if (compactedTopic && !messageAndOffset.message.hasKey)
          throw new InvalidMessageException("Compacted topic cannot accept message without key.")

        messageAndOffset.message
      })
      //使用targetCodec重新压缩
      new ByteBufferMessageSet(compressionCodec = targetCodec, offsetCounter = offsetCounter, messages = messages.toBuffer:_*)
    }
  }
BufferingOutputStream类
  • 所在文件: core/src/main/scala/kafka/message/MessageWriter.scala
  • 定义: class BufferingOutputStream(segmentSize: Int) extends OutputStream 继承自OutputStream
  • 作用: 这个来接纳写入它的各种数据类型, 比如int, byte, byte array, 其内部定义了 Segment类, Segment内部使用Array[byte]来存储数据, 多个Segment连成一个链接, 链接可以自动扩展,来存储写入BufferingOutputStream的所有数据
  • 主要方法:
    1. 一组write函数: 用于写入不能类型的数据;
    2. def reserve(len: Int): ReservedOutput: 从当前位置开始预留len长度存储空间
    3. def writeTo(buffer: ByteBuffer): Unit: 将存储在Segment链接中的数据全部拷贝到ByteBuffer中 .
MessageWriter
  • 所在文件: core/src/main/scala/kafka/message/MessageWriter.scala
  • 定义: class MessageWriter(segmentSize: Int) extends BufferingOutputStream(segmentSize), 继承自上面的BufferingOutputStream
  • 作用: 在ByteBufferMessageSet::create中用到, 将若干条Message构造成多条对应的压缩后的Record, 将这个压缩后的结果再次作为payload构造成一条新的Message;
  • 主要方法:
    1. 构造Message, 添加Crc, 写入Magic, Attribete, key size, key.......
代码语言:javascript
复制
def write(key: Array[Byte] = null, codec: CompressionCodec)(writePayload: OutputStream => Unit): Unit = {
    withCrc32Prefix {
      write(CurrentMagicValue)
      var attributes: Byte = 0
      if (codec.codec > 0)
        attributes = (attributes | (CompressionCodeMask & codec.codec)).toByte
      write(attributes)
      // write the key
      if (key == null) {
        writeInt(-1)
      } else {
        writeInt(key.length)
        write(key, 0, key.length)
      }
      // write the payload with length prefix
      withLengthPrefix {
        writePayload(this)
      }
    }
  }
FileMessageSet类
  • 所在文件:core/src/main/scala/kafka/log/FileMessageSet.scala
  • 定义: class FileMessageSet private[kafka](@volatile var file: File, private[log] val channel: FileChannel, private[log] val start: Int, private[log] val end: Int, isSlice: Boolean) extends MessageSet with Logging
  • 作用:用于MessageSet与磁盘文件之前的读取
  • 主要方法:
  1. def iterator(maxMessageSize: Int): Iterator[MessageAndOffset]: 返回一个迭代器,用于获取对应本地log文件里的每一条Record, 写入到文件里是不是Message,而是Record
代码语言:javascript
复制
override def makeNext(): MessageAndOffset = {
        if(location >= end)
          return allDone()
          
        // read the size of the item
        sizeOffsetBuffer.rewind()
        // 先读Record的头部,Offset + MessageSize , 共12字节
        channel.read(sizeOffsetBuffer, location)
        if(sizeOffsetBuffer.hasRemaining)
          return allDone()
        
        sizeOffsetBuffer.rewind()
        val offset = sizeOffsetBuffer.getLong()
        val size = sizeOffsetBuffer.getInt()
        if(size < Message.MinHeaderSize)
          return allDone()
        if(size > maxMessageSize)
          throw new InvalidMessageException("Message size exceeds the largest allowable message size (%d).".format(maxMessageSize))
        
        // read the item itself 
       //  根所MessageSize读Message
        val buffer = ByteBuffer.allocate(size)
        channel.read(buffer, location + 12)
        if(buffer.hasRemaining)
          return allDone()
        buffer.rewind()
        
        // increment the location and return the item
        location += size + 1
        new MessageAndOffset(new Message(buffer), offset)
      }
  1. def append(messages: ByteBufferMessageSet) { val written = messages.writeTo(channel, 0, messages.sizeInBytes) _size.getAndAdd(written) } :将多条Record`由内存落地到本地Log文件
  2. def writeTo(destChannel: GatheringByteChannel, writePosition: Long, size: Int): Int: 将本地Log文件中的Message发送到批定的Channel
代码语言:javascript
复制
 val newSize = math.min(channel.size().toInt, end) - start
    if (newSize < _size.get()) {
      throw new KafkaException("Size of FileMessageSet %s has been truncated during write: old size %d, new size %d"
        .format(file.getAbsolutePath, _size.get(), newSize))
    }
    val position = start + writePosition
    val count = math.min(size, sizeInBytes)
    val bytesTransferred = (destChannel match {
      // 利用sendFile系统调用已零拷贝方式发送给客户端
      case tl: TransportLayer => tl.transferFrom(channel, position, count)
      case dc => channel.transferTo(position, count, dc)
    }).toInt
    trace("FileMessageSet " + file.getAbsolutePath + " : bytes transferred : " + bytesTransferred
      + " bytes requested for transfer : " + math.min(size, sizeInBytes))
    bytesTransferred
总结
  • 我们看到ByteBufferMessageSetFileMessageSet都是继承于MessageSet, 也就是说一条Record的结构在内存和本地文件中的存储格式是完全一样的,在Message的读写时不用作多余的转换。

Kafka源码分析-汇总

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2017.08.12 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

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

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • Kafka源码分析-汇总
相关产品与服务
对象存储
对象存储(Cloud Object Storage,COS)是由腾讯云推出的无目录层次结构、无数据格式限制,可容纳海量数据且支持 HTTP/HTTPS 协议访问的分布式存储服务。腾讯云 COS 的存储桶空间无容量上限,无需分区管理,适用于 CDN 数据分发、数据万象处理或大数据计算与分析的数据湖等多种场景。
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档