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Kafka的Log存储解析是怎样的，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的，不同的 topic之间是相互独立的。每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定 的)，每个partition存储一部分Message。借用官方的一张图，可以直观地看到topic和partition的关系。
partition是以文件的形式存储在文件系统中，比如，创建了一个名 为page_visits的topic，其有5个partition，那么在Kafka的数据目录中(由配置文件中的log.dirs指定的)中就有这样 5个目录: page_visits-0， page_visits-1，page_visits-2，page_visits-3，page_visits-4，其命名规则 为
接下来，本文将分析partition目录中的文件的存储格式和相关的代码所在的位置。
Partition中的每条Message由offset来表示它在这个 partition中的偏移量，这个offset不是该Message在partition数据文件中的实际存储位置，而是逻辑上一个值，它唯一确定了 partition中的一条Message。因此，可以认为offset是partition中Message的id。partition中的每条 Message包含了以下三个属性：
offset
MessageSize
data
其中offset为long型，MessageSize为int32，表示data有多大，data为message的具体内容。它的格式和Kafka通讯协议中介绍的MessageSet格式是一致。
Partition的数据文件则包含了若干条上述格式的Message，按offset由小到大排列在一起。它的实现类为FileMessageSet，类图如下：
它的主要方法如下：
append: 把给定的ByteBufferMessageSet中的Message写入到这个数据文件中。
searchFor: 从指定的startingPosition开始搜索找到第一个Message其offset是大于或者等于指定的offset，并返回其在文件中的位置 Position。它的实现方式是从startingPosition开始读取12个字节，分别是当前MessageSet的offset和size。如 果当前offset小于指定的offset，那么将position向后移动LogOverHead+MessageSize（其中 LogOverHead为offset+messagesize，为12个字节）。
read：准确名字应该是slice，它截取其中一部分返回一个新的FileMessageSet。它不保证截取的位置数据的完整性。
sizeInBytes: 表示这个FileMessageSet占有了多少字节的空间。
truncateTo: 把这个文件截断，这个方法不保证截断位置的Message的完整性。
readInto: 从指定的相对位置开始把文件的内容读取到对应的ByteBuffer中。
我们来思考一下，如果一个partition只有一个数据文件会怎么样？
新数据是添加在文件末尾（调用FileMessageSet的append方法），不论文件数据文件有多大，这个操作永远都是O(1)的。
查找某个offset的Message（调用FileMessageSet的searchFor方法）是顺序查找的。因此，如果数据文件很大的话，查找的效率就低。
那Kafka是如何解决查找效率的的问题呢？有两大法宝：1) 分段 2) 索引。
Kafka解决查询效率的手段之一是将数据文件分段，比如有100条 Message，它们的offset是从0到99。假设将数据文件分成5段，第一段为0-19，第二段为20-39，以此类推，每段放在一个单独的数据文 件里面，数据文件以该段中最小的offset命名。这样在查找指定offset的Message的时候，用二分查找就可以定位到该Message在哪个段 中。
数据文件分段使得可以在一个较小的数据文件中查找对应offset的 Message了，但是这依然需要顺序扫描才能找到对应offset的Message。为了进一步提高查找的效率，Kafka为每个分段后的数据文件建立 了索引文件，文件名与数据文件的名字是一样的，只是文件扩展名为.index。
索引文件中包含若干个索引条目，每个条目表示数据文件中一条Message的索引。索引包含两个部分（均为4个字节的数字），分别为相对offset和position。
相对offset：因为数据文件分段以后，每个数据文件的起始offset不为0，相对 offset表示这条Message相对于其所属数据文件中最小的offset的大小。举例，分段后的一个数据文件的offset是从20开始，那么 offset为25的Message在index文件中的相对offset就是25-20 = 5。存储相对offset可以减小索引文件占用的空间。
position，表示该条Message在数据文件中的绝对位置。只要打开文件并移动文件指针到这个position就可以读取对应的Message了。
index文件中并没有为数据文件中的每条Message建立索引，而是 采用了稀疏存储的方式，每隔一定字节的数据建立一条索引。这样避免了索引文件占用过多的空间，从而可以将索引文件保留在内存中。但缺点是没有建立索引的 Message也不能一次定位到其在数据文件的位置，从而需要做一次顺序扫描，但是这次顺序扫描的范围就很小了。
在Kafka中，索引文件的实现类为OffsetIndex，它的类图如下：
主要的方法有：
append方法，添加一对offset和position到index文件中，这里的offset将会被转成相对的offset。
lookup, 用二分查找的方式去查找小于或等于给定offset的最大的那个offset
我们以几张图来总结一下Message是如何在Kafka中存储的，以及如何查找指定offset的Message的。
Message是按照topic来组织，每个topic可以分成多个的partition，比如：有5个partition的名为为page_visits的topic的目录结构为：
partition是分段的，每个段叫LogSegment，包括了一个数据文件和一个索引文件，下图是某个partition目录下的文件：
可以看到，这个partition有4个LogSegment。
借用博主@lizhitao 博客上的一张图来展示是如何查找Message的。
比如：要查找绝对offset为7的Message：
首先是用二分查找确定它是在哪个LogSegment中，自然是在第一个Segment中。
打 开这个Segment的index文件，也是用二分查找找到offset小于或者等于指定offset的索引条目中最大的那个offset。自然 offset为6的那个索引是我们要找的，通过索引文件我们知道offset为6的Message在数据文件中的位置为9807。
打开数据文件，从位置为9807的那个地方开始顺序扫描直到找到offset为7的那条Message。
这套机制是建立在offset是有序的。索引文件被映射到内存中，所以查找的速度还是很快的。
一句话，Kafka的Message存储采用了分区(partition)，分段(LogSegment)和稀疏索引这几个手段来达到了高效性。
关于Kafka的Log存储解析是怎样的问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。