Kafka干货之「零拷贝」

一、背景

周所周知，Kafka是一个非常成熟的消息产品，开源社区也已经经历了多年的不断迭代，特性列表更是能装下好几马车，比如：幂等消息、事务支持、多副本高可用、ACL、Auto Rebalance、HW、Leader Epoch、Time Index、Producer Snapshot、Stream、Connector、多级存储、MirrorMaker、消息压缩、Fetch Session、Metrics、Quota等等，Kafka的特性列表真要往出列的话，可能会占满半个屏幕

然后我们今天不去探讨这些“炫酷”的feature，只将目光聚焦在消息的生产、存储、消费上，同时这3个功能也是大部分用户接触最多、最基础的功能，值得花时间去探究

再声名一点，零拷贝只存在于消息消费环节中，消息生产因为需要将消息放入堆内存中进行各种校验，因此不存在零拷贝的场景

二、消息协议

我们知道Kafka在演变的过程中，经历了3个消息协议版本的迭代，其中V0与V1版大同小异：

同样这2个版本也是Kafka早期的版本，当然使用广泛度较低，较为普及的还是V2版本

当然我们这次的叙述均是以V2版本展开的，也就是大家耳熟能详的Record Batch 注：关于V2版本的细节不是本文的重点，这里不再展开，可自行Google，读者只需要知道V2版本引入了Record Batch机制，即一个Record Batch可能含有1-N条消息

三、消息生产

消息生产端Producer这里没有太多需要同步的，一言蔽之就是将消息封装后发送给Broker端，不过读者这里想强调一下 Record Batch 的概念

在默认情况下，单Batch的上限是16K，一个Batch可以存储1条或者多条消息，这个取决于Producer端的配置，如果Producer设置了黏性分区策略，linger.ms聚批时间设置足够长（例如1000ms），那么很容易将Batch填满；又或者linger.ms配置了默认值（linger.ms=0），那么聚批将不会被触发，那一个Batch上就只有一条消息。因此无论怎样，Record Batch是消息的载体，也是消息读取的最小单位（注意不是消息本身，这里在后文还会提及）

上图表明了，某个 Record Batch 中可能只有一条消息，也有可能存在多条，甚至将16K全部填充满；无论哪种case，Producer 都是以 Record Batch 粒度将消息发送至Broker的

四、消息存储

为了满足基本的生产、存储、消费需求的话，只需要2个文件足矣：

1. xxxxxxxxx.log 例如：00000000000000000000.log
2. xxxxxxxxx.index 例如：00000000000000000000.index

其中log文件是用来存储消息的，而index文件则是用来存储稀疏索引的

• log文件：通过append的方式向文件内进行追加，每个Segment对应一个log文件
• index文件：索引文件，每隔4K存储一次offset+position，帮助快速定位指定位点的文件position用的

注：这里为什么要隔4K做一次稀疏索引，而不是3K或者5K呢？其实这里主要是与硬件兼容，现在多数厂商的硬件，单次扫数据的大小一般都是4K对齐的，很多硬件都提升到了8K甚至16K，稀疏索引设置为4K，能保证即便是当前的 Record Batch 只有 1 个字节，后续的内容也能缓存在Page Cache中，下次扫描的时候，可以直接从缓存中读取，而不用扫描磁盘

另外，基于V2的存储版本，消息的查询都是以 Record Batch 作为最小粒度查询的，而 Producer 设置的 Record Batch 的默认值为16K，即如果消息攒批合理的话，稀疏索引可能是每隔16K构建起来的

既然index并不是针对每条消息的offset做存储的，那单凭这2个文件是如何做到可以查询任意一条消息呢？

五、消息消费

消费的时候，需要设置2个非常重要的参数

1. fetch.min.bytes 单次拉取最小字节数，默认 1 byte
2. fetch.max.bytes 单次拉取最大字节数，默认 50 * 1024 * 1024 byte，即50M

这2个字段有什么作用呢？

• fetch.min.bytes 表明单次拉取消息的最小字节数，只要某次拉取的消息数大于了这个配置项，即便是其还未达到fetch.max.bytes，那么也会直接返回
• fetch.max.bytes 表明单次拉取消息的最大字节数，注意，这里是严格意义上的字节数，包括消息体即消息协议

但是很容易想到一个问题，如果 fetch.max.bytes 配置的大小是1M，而下一条消息有2M，那岂不是永远都拉不到消息了？ 这种场景，其实Kafka的策略是至少会返回一条消息，即便是这条消息的大小超过了 fetch.max.bytes，也会将其返回

看一个非常直接的问题：consumer要拉取消息，且从位点offset 4567 开始查询，fetch.min.bytes = 10K，fetch.max.bytes = 100K。RocketMQ的索引文件存储了每条消息的position，可以想象为KV对儿：offset:position，根据offset可以快速定位该条消息对应的CommitLog的文件position，而基于稀疏索引的Kafka，如何快速定位查询呢？

笔者认为，论设计来看，Kafka的稀疏索引可能更合理，更贴合操作文件的模式

既然是稀疏索引，那么势必没有将每条消息对应的position做存储，那么如何定位单条消息的具体位置呢？

这里先直接给出结论：

1. 先读取稀疏索引定位大致位置
2. 然后读取log文件准确定位

5.1、粗略定位

假定稀疏索引.index文件的内容如下

Offset	Position
100	4000
110	8200
120	13000
130	18000

当我们要寻找 offset 为115位点对应的文件position时，因为115介于「110-120」之间，因此稀疏索引能够提供的信息就是需要从 8200 的位置开始往后找，这样也就粗略定位了115的大致position

这里延深一些，110对应的8200如何寻找呢？ 真实环境是这个数据存储在index文件中，而且会有很多KV对；其实这里使用的是二分查找，当知道某个队列的起始结束offset，快速定位其中的某个offset时，二分查找是个非常不错的方案，具体实现类在scala/kafka/log/AbstractIndex.scala

本文不再赘述

现在只是根据稀疏索引定位到了大致位置，具体应该从哪里返回数据呢？这就涉及第二步精细定位

5.2、精细定位

粗略定位是扫描.index文件，而精细定位则是扫描.log文件。在5.1粗略定位中，LogSegment.scala 有一段代码

  @threadsafe
  private[log] def translateOffset(offset: Long, startingFilePosition: Int = 0): LogOffsetPosition = {
    val mapping = offsetIndex.lookup(offset)
    log.searchForOffsetWithSize(offset, max(mapping.position, startingFilePosition))
  }

其中

• val mapping = offsetIndex.lookup(offset)是用来粗略定位的，主要返回mapping.position，即精细查找的起始position
• log.searchForOffsetWithSize 精细定位，通过迭代 Record Batch 实现

现在已经知道了开始扫描的文件起始position，那么接下来就要逐一扫描 Record Batch

/**
 * Search forward for the file position of the last offset that is greater than or equal to the target offset
 * and return its physical position and the size of the message (including log overhead) at the returned offset. If
 * no such offsets are found, return null.
 *
 * @param targetOffset The offset to search for.
 * @param startingPosition The starting position in the file to begin searching from.
 */
public LogOffsetPosition searchForOffsetWithSize(long targetOffset, int startingPosition) {
    for (FileChannelRecordBatch batch : batchesFrom(startingPosition)) {
        long offset = batch.lastOffset();
        if (offset >= targetOffset)
            return new LogOffsetPosition(offset, batch.position(), batch.sizeInBytes());
    }
    return null;
}

因为V2版本已经指定了 Record Batch 的总长度、start offset、last offset等，因此很快可以定位

我们再举个例子，将5.1与5.2串起来

在稀疏索引中，offset与文件position（文件的物理position）的对应存储只有3个：

5：500

13： 1300

24： 2400

当某次consumer要从offset=20的位置拉取消息时

• 第一步，需要二分查找稀疏索引，这个时候发现，比20小的最大offset是13，因此找到13对应的文件position，即1300，继而继续从log文件中查找
• 第二步，从1300位置读取 Record Batch，不过只读取header部分即可，从而获取到此Batch的最小offset是13，最大offset是18，length是XX（参照V2消息协议，其中都有存储这些数据）；发现目标offset 20并不在当前Batch中，那么继而扫描下一个 Record Batch，并最终定位 Record Batch 3 就是目标Batch，然后返回此Batch 的start position （注：不是20对应的position，而是Record Batch 3的position）

Kafka这样设计，我们还是有一些疑问的

1. 精细定位的时候，需要逐一遍历.log文件，而 Record Batch 可能也会有多个，这样是否存在频繁访问磁盘的bad case？

1. 首先确认一点，这个问题是不存在的；
2. 当我们通过稀疏索引定位到大致的位置后，目标offset离我们其实已经不远了，可能只有4K的数据，当我们扫描这4K数据的时候，借助于操作系统的预读，在第一次读取时，会将这4K的数据都加载到 Page Cache 中，后续再读取时，其实是直接从 Page Cache 中读的，性能很高
3. 还有一种情况是，Record Batch 比较大，比如有16K，这种情况基本上是一个 Record Batch 就对应了稀疏索引中的一条数据，因此扫描1条 Record Batch 即定位数据

1. 上例中，既然我们能够找到 offset=20 对应的文件物理position，为什么还要返回此 Record Batch 的position？

1. 这里主要是跟V2版本的协议有关，不论是数据生产还是消费，其所有交互中，Record Batch 是最小单位，即便是单个 Record Batch 中只有1条数据。因此如果直接返回offset=20的position，会导致client端数据解析的失败

5.3、数据拉取

数据拉取就相对比较简单了，这里用到了零拷贝技术，也就是FileChannel.transferTo(long position, long count)，将磁盘中的数据直接拷贝给网卡。拷贝的起始position就是上文中定位的，而拷贝的长度则是fetch.max.bytes。但fetch.max.bytes是用户指定的，如何确保拷贝的数据段结尾正好落在 Record Batch 的结尾？

其实这里是无法保证最后一个 Record Batch 是完整的，也就是存在拷贝了半个 Record Batch 的情况；而这种情况的兼容则放在了Consumer端来做，当Consumer发现拉取的数据不完整时，便直接截断了，截取org/apache/kafka/common/record/ByteBufferLogInputStream.java 部分代码：

public MutableRecordBatch nextBatch() {
    int remaining = buffer.remaining();

    Integer batchSize = nextBatchSize();
    if (batchSize == null || remaining < batchSize)
        return null;

    byte magic = buffer.get(buffer.position() + MAGIC_OFFSET);

    ByteBuffer batchSlice = buffer.slice();
    batchSlice.limit(batchSize);
    buffer.position(buffer.position() + batchSize);

    if (magic > RecordBatch.MAGIC_VALUE_V1)
        return new DefaultRecordBatch(batchSlice);
    else
        return new AbstractLegacyRecordBatch.ByteBufferLegacyRecordBatch(batchSlice);
}

其中 (remaining < batchSize) {return null;} 就是判断半条消息的case

那这种情况，岂不是存在浪费资源的情况，最后一个 Record Batch 可能会被拷贝2次？

确实存在，不过我们要分情况来讨论：

• Consumer热读，即Consumer读取数据时，消息还在 Page Cache 中有停留，这也是大部分的Kafka的消费场景，因为默认单次拉取的最大数据为50M，因此一般可以拉去全量未读数据，因此也就不存在浪费资源的情况
• Consumer冷读，直接从磁盘中读取数据，是大概率存在读取了半条消息的case的，不过由于单次可能会拉取50M的数据，而浪费的数据可能只有几K，因此是可以接受的

六、场景演练

我们站在client端的角度，来看下几种场景下消息消费的情况

6.1、单Batch单消息

元数据：	创建topic3，单分区、单副本
生产消息：	向其发放5条消息，每条消息1K，然后linger.ms保持默认值0

通过这样配置，因为linger.ms=0，因此topic3中就存在了5个 Record Batch，然后每个Batch中的消息数量为 1

然后设置 fetch.max.bytes=3500 后进行查询，通过debug查看org/apache/kafka/common/record/ByteBufferLogInputStream.java 类中ByteBuffer在执行消息反序列化之前的状态

因为设置最大的拉取数据大小是3500字节，而我们单条消息设置了1K，且1个Batch中只有1条消息，因此预期会有拉取半条消息的case

果然打开debug后发现，Consumer直接从Broker中拉取了3500byte的数据，也就是拉取了3条完整的Batch+半条消息。处理完这3条消息后，第二次发起查询：

发现只返回了最后2条消息，且不存在半条消息的case。这种情况下，第4条消息的前半段实际上是重复发送了2次

6.2、单Batch多消息

元数据：	创建topic4，单分区、单副本
生产消息：	连续向其发放2条消息，第一条消息1K，第二条2K，linger.ms=1000

因为linger.ms=1000，因此topic4的两条消息将会发生聚批，也就是1个Batch中存储了2条消息

然后设置 fetch.max.bytes=10 后进行查询，因为单Batch的消息已经有3K，因此预期会返回3K的数据

与预期相符，这次我们通过assign的方式，并指定 offset=1 开始消费，并打印消费的消息的条数

private void consume() {
    KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(getCommonProperties());
    kafkaConsumer.commitAsync();
    kafkaConsumer.assign(Collections.singletonList(new TopicPartition(Common.TOPIC_NAME, 0)));

    TopicPartition topicPartition = new TopicPartition(Common.TOPIC_NAME, 0);
    kafkaConsumer.seek(topicPartition, 1);

    while (true) {
        ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
        System.out.println("records.count is : " + records.count());
        if (records.count() > 0) {
        } else {
            System.out.println("none msg");
        }
    }
}

运行后发现，确实只收到了一条消息

records.count is : 1
records.count is : 0
none msg
records.count is : 0

然后debug看consumer真实收到的数据长度

不出意外，Broker返回了offset=1所在的 Record Batch 的所有数据，而过滤、兼容则都由Consumer来完成

再考虑到Consumer的各种Rebalance以及Producer聚批等，说Kafka的client是重客户端，我想大抵就是如此