kafka解決查找效率的兩大工具分別是什么

本篇文章為大家展示了kafka解決查找效率的兩大工具分別是什么，內(nèi)容簡(jiǎn)明扼要并且容易理解，絕對(duì)能使你眼前一亮，通過(guò)這篇文章的詳細(xì)介紹希望你能有所收獲。

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(gè)單獨(dú)的數(shù)據(jù)文件里面，數(shù)據(jù)文件以該段中最小的offset命名。這樣在查找指定offset的Message的時(shí)候，用二分查找就可以定位到該Message在哪個(gè)段中。

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(gè)較小的數(shù)據(jù)文件中查找對(duì)應(yīng)offset的Message了，但是這依然需要順序掃描才能找到對(duì)應(yīng)offset的Message。為了進(jìn)一步提高查找的效率，Kafka為每個(gè)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(gè)索引條目，每個(gè)條目表示數(shù)據(jù)文件中一條Message的索引。索引包含兩個(gè)部分（均為4個(gè)字節(jié)的數(shù)字），分別為相對(duì)offset和position。

• 相對(duì)offset：因?yàn)閿?shù)據(jù)文件分段以后，每個(gè)數(shù)據(jù)文件的起始o(jì)ffset不為0，相對(duì)offset表示這條Message相對(duì)于其所屬數(shù)據(jù)文件中最小的offset的大小。舉例，分段后的一個(gè)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(duì)offset就是25-20 = 5。存儲(chǔ)相對(duì)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(duì)位置。只要打開文件并移動(dòng)文件指針到這個(gè)position就可以讀取對(duì)應(yīng)的Message了。
  

index文件中并沒(méi)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(chǔ)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(guò)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(méi)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。

在Kafka中，索引文件的實(shí)現(xiàn)類為OffsetIndex，它的類圖如下：

主要的方法有：

• append方法，添加一對(duì)offset和position到index文件中，這里的offset將會(huì)被轉(zhuǎn)成相對(duì)的offset。

• lookup, 用二分查找的方式去查找小于或等于給定offset的最大的那個(gè)offset

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