《Kafka 高性能 7 大秘诀》第 4 篇，解密 kafka Segment 日志存储思想哲学以及如何将磁盘的随机读写变成顺序读写，提高磁盘读写速度。

Kafka 使用日志文件存储消息，每个 Partition 的消息被存储在多个 Segment 文件中，避免了单个文件过大的问题，每个 Segment 文件由一组连续的消息组成。

为了加快消息的检索，每个 Segment 除了实际的数据日志文件外（.log后缀）之外，还有两个索引文件。

1. 偏移量索引文件.index

2. 时间戳索引文件.timeindex。

索引文件使用稀疏索引，通过 mmap 映射到内存中，减少了磁盘 IO 操作。

这样，Kafka 可以快速定位消息，提升读取性能。同时，顺序写入的方式使得磁盘写操作更加高效，减少了寻道时间和旋转延迟。

例如，当 Producer 写入消息时，Kafka 将消息顺序追加到当前的 Segment 文件末尾，避免了磁盘的随机写入，从而大幅提升了写入性能。

顺序读写文件

★

码楼：“不管如何，Kafka 读写消息都要读写磁盘，如何变快呢？”

磁盘就一定很慢么？人们普遍错误地认为硬盘很慢。然而，存储介质的性能，很大程度上依赖于数据被访问的模式。同样在一块普通的 7200 RPM SATA 硬盘上，随机 I/O（random I/O）与顺序 I/O 相比，随机 I/O 的性能要比顺序 I/O 慢 3 到 4 个数量级。

合理的方式可以让磁盘写操作更加高效，减少了寻道时间和旋转延迟。

码楼，你还留着课本吗？来，翻到讲磁盘的章节，让我们回顾一下磁盘的运行原理。

★

码楼：“鬼还留着哦，课程还没上到一半书就没了。要不是考试俺眼神好，就挂科了。”

磁盘的运行原理如图 1 所示。

图 1

硬盘在逻辑上被划分为磁道、柱面以及扇区。硬盘的每个盘片的每个面都有一个读写磁头。

完成一次磁盘 I/O ，需要经过寻道、旋转和数据传输三个步骤。

1. 寻道：首先必须找到柱面，即磁头需要移动到相应磁道，这个过程叫做寻道，所耗费时间叫做寻道时间。寻道时间越短，I/O 操作越快，目前磁盘的平均寻道时间一般在 3-15ms。

2. 旋转：磁盘旋转将目标扇区旋转到磁头下。这个过程耗费的时间叫做旋转时间。旋转延迟取决于磁盘转速，通常用磁盘旋转一周所需时间的 1/2 表示。比如：7200rpm 的磁盘平均旋转延迟大约为 60*1000/7200/2 = 4.17ms，而转速为 15000rpm 的磁盘其平均旋转延迟为 2ms。

3. 数据传输：数据在磁盘与内存之间的实际传输。

因此，如果在写磁盘的时候省去寻道、旋转可以极大地提高磁盘读写的性能。

Kafka 采用顺序写文件的方式来提高磁盘写入性能。顺序写文件，顺序 I/O 的时候，磁头几乎不用换道，或者换道的时间很短。减少了磁盘寻道和旋转的次数。磁头再也不用在磁道上乱舞了，而是一路向前飞速前行。

Kafka 中每个 Partition 是一个有序的，不可变的消息序列，新的消息可以不断追加到 Partition 的末尾，在 Kafka 中 Partition 只是一个逻辑概念，每个 Partition 划分为多个 Segment，每个 Segment 对应一个物理文件，Kafka 对 Segment 文件追加写，这就是顺序写文件。

例如，当 Producer 写入消息时，Kafka 将消息顺序追加到当前的 Segment 文件末尾，避免了磁盘的随机写入，从而大幅提升了写入性能。

Segment 日志文件管理

前面已经介绍过，Kafka 的 Topic 可以分为多个 Partition，每个 Partition 有多个副本，你可以理解为副本才是存储消息的物理存在。其实每个副本都是以日志（Log）的形式存储。

★

码楼：“日志文件过大怎么办？”

为了解决单一日志文件过大的问题，kafka 采用了分段（Segment）的形式进行存储。

所谓 Segment，就是当一个日志文件大小到达一定条件之后，就新建一个新的 Segment，然后在新的 Segment 写入数据。Topic、Partition、和日志的关系如图 2 所示。