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Kafka數(shù)據(jù)是存在磁盤上還是內(nèi)存上?

更新時間:2021-01-12 來源:黑馬程序員 瀏覽量:

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1. 順序?qū)懭?/p>

因?yàn)橛脖P是機(jī)械結(jié)構(gòu),每次讀寫都會尋址->寫入,其中尋址是一個“機(jī)械動作”,它是耗時的。所以硬盤“討厭”隨機(jī)I/O,喜歡順序I/O。為了提高讀寫硬盤的速度,Kafka就是使用順序I/O。如果一個topic建立多個分區(qū)那么每個parathion都是一個文件,收到消息后Kafka會把數(shù)據(jù)插入到文件末尾。

2. Memory Mapped Files(內(nèi)存映射文件)

64位操作系統(tǒng)中一般可以表示20G的數(shù)據(jù)文件,它的工作原理是直接利用操作系統(tǒng)的Page來實(shí)現(xiàn)文件到物理內(nèi)存的直接映射。完成映射之后你對物理內(nèi)存的操作會被同步到硬盤上。

3. Kafka高效文件存儲設(shè)計特點(diǎn)

Kafka把topic中一個parition大文件分成多個小文件段,通過多個小文件段,就容易定期清除或刪除已經(jīng)消費(fèi)完文件,減少磁盤占用。通過索引信息可以快速定位
message和確定response的 大大小。通過index元數(shù)據(jù)全部映射到memory(內(nèi)存映射文件),可以避免segment file的IO磁盤操作。通過索引文件稀疏存儲,可以大幅降低index文件元數(shù)據(jù)占用空間大小。

Kafka數(shù)據(jù)存儲

(1)數(shù)據(jù)文件的分段Kafka解決查詢效率的手段之一是將數(shù)據(jù)文件分段,比如有100條Message,它們的offset是從0到99。假設(shè)將數(shù)據(jù)文件分成5段,第一段為0-19,第二段為20-39,以此類推,每段放在一個單獨(dú)的數(shù)據(jù)文件里面,數(shù)據(jù)文件以該段中 小的offset命名。這樣在查找指定offset的Message的時候,用二分查找就可以定位到該Message在哪個段中。

(2)為數(shù)據(jù)文件建索引數(shù)據(jù)文件分段使得可以在一個較小的數(shù)據(jù)文件中查找對應(yīng)offset的Message 了,但是這依然需要順序掃描才能找到對應(yīng)offset的Message。
為了進(jìn)一步提高查找的效率,Kafka為每個分段后的數(shù)據(jù)文件建立了索引文件,文件名與數(shù)據(jù)文件的名字是一樣的,只是文件擴(kuò)展名為.index。

索引文件中包含若干個索引條目,每個條目表示數(shù)據(jù)文件中一條Message的索引。索引包含兩個部分(均為4個字節(jié)的數(shù)字),分別為相對offset和position。相對offset:因?yàn)閿?shù)據(jù)文件分段以后,每個數(shù)據(jù)文件的起始o(jì)ffset不為0,相對offset表示這條Message相對于其所屬數(shù)據(jù)文件中 小的offset的大小。舉例,分段后的一個數(shù)據(jù)文件的offset是從20開始,那么offset為25的Message在index文件中的相對offset就是25-20 = 5。存儲相對offset可以減小索引文件占用的空間。

position,表示該條Message在數(shù)據(jù)文件中的絕對位置。只要打開文件并移動文件指針到這個 position就可以讀取對應(yīng)的Message了。index文件中并沒有為數(shù)據(jù)文件中的每條Message建立索引,而是采用了稀疏存儲的方式,每隔一定字節(jié)的數(shù)據(jù)建立一條索引。這樣避免了索引文件占用過多的空間,從而可以將索引文件保留在內(nèi)存中。但缺點(diǎn)是沒有建立索引的Message也不能一次定位到其在數(shù)據(jù)文件的位置,從而需要做一次順序掃描,但是這次順序掃描的范圍就很小了。


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