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，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。

數據文件的分段

Kafka解決查詢效率的手段之一是將數據文件分段，比如有100條Message，它們的offset是從0到99。假設將數據文件分成5段，第一段為0-19，第二段為20-39，以此類推，每段放在一個單獨的數據文件里面，數據文件以該段中最小的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。

為數據文件建索引

數據文件分段使得可以在一個較小的數據文件中查找對應offset的Message了，但是這依然需要順序掃描才能找到對應offset的Message。為了進一步提高查找的效率，Kafka為每個分段后的數據文件建立了索引文件，文件名與數據文件的名字是一樣的，只是文件擴展名為.index。
索引文件中包含若干個索引條目，每個條目表示數據文件中一條Message的索引。索引包含兩個部分（均為4個字節的數字），分別為相對offset和position。

• 相對offset：因為數據文件分段以后，每個數據文件的起始offset不為0，相對offset表示這條Message相對于其所屬數據文件中最小的offset的大小。舉例，分段后的一個數據文件的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在數據文件中的絕對位置。只要打開文件并移動文件指針到這個position就可以讀取對應的Message了。
  

index文件中并沒有為數據文件中的每條Message建立索引，而是采用了稀疏存儲的方式，每隔一定字節的數據建立一條索引。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存中。但缺點是沒有建立索引的Message也不能一次定位到其在數據文件的位置，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，索引文件的實現類為OffsetIndex，它的類圖如下：

主要的方法有：

• append方法，添加一對offset和position到index文件中，這里的offset將會被轉成相對的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offset

上述內容就是kafka解決查找效率的兩大工具分別是什么，你們學到知識或技能了嗎？如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關注億速云行業資訊頻道。