要深入学习Kafka，理解Kafka的存储机制是非常重要的。本文介绍Kafka存储消息的格式以及数据文件和索引组织方式，以便更好的理解Kafka是如何工作的。
Kafka消息存储格式
Kafka为了保证消息的可靠性，服务端会将接收的消息进行序列化并保存到磁盘上（Kafka的多副本存储机制），这里涉及到消息的存储格式，即消息编码后落到磁盘文件上的二进制的数据格式。下图是根据Kafka 3.0官方文档整理的消息格式：
包含三个部分：BatchRecords、Record，以及Header的编码格式。
BatchRecords是Kafka数据的存储单元，一个BatchRecords中包含多个Record（即我们通常说的一条消息）。BatchRecords中各个字段的含义如下：
| 字段名 | 含义 |
| baseOffset | 这批消息的起始Offset |
| partitionLeaderEpoch | 用于Partition的Recover时保护数据的一致性，具体场景可以见KIP101 |
| batchLength | BatchRecords的长度 |
| magic | 魔数字段，可以用于拓展存储一些信息，当前3.0版本的magic是2 |
| crc | crc校验码，包含从attributes开始到BatchRecords结束的数据的校验码 |
| attributes | int16，其中bit0~2中包含了使用的压缩算法，bit3是timestampType，bit4表示是否失误，bit5表示是否是控制指令，bit6~15暂未使用 |
| lastOffsetDelta | BatchRecords中最后一个Offset，是相对baseOffset的值 |
| firstTimestamp | BatchRecords中最小的timestamp |
| maxTimestamp | BatchRecords中最大的timestamp |
| producerId | 发送端的唯一ID，用于做消息的幂等处理 |
| producerEpoch | 发送端的Epoch，用于做消息的幂等处理 |
| baseSequence | BatchRecords的序列号，用于做消息的幂等处理 |
| records | 具体的消息内容 |
一个BatchRecords中可以包含多条消息，即上图中的Record，而每条消息又可以包含多个Header信息，Header是Key-Value形式的。Record和Header的格式都非常简单，就不对其中的字段做解释了。
Log Segment
在Kafka中，一个Topic会被分割成多个Partition，而Partition由多个更小的，称作Segment的元素组成。
Kafka一个Partition下会包含类似上图中的一些文件，由log、index、timeindex三个文件组成一个Segment，而文件名中的（0和35）表示的是一个Segment的起始Offset（Kafka会根据log.segment.bytes的配置来决定单个Segment文件（log）的大小，当写入数据达到这个大小时就会创建新的Segment）。log、index、timeindex中存储的都是二进制的数据（log中存储的就是上一部分介绍的BatchRecords的内容，而index和timeindex分别是一些索引信息。）
下图是log文件中数据解析后的示意图（也就是本文第一部分BatchRecords格式）。其中16开头的这一行表示一个第一条消息的Offset是16的BatchRecord，而24开头的这一行表示的是一个第一条消息的Offset是24的BatchRecord。
索引
我们知道Kafka中每个Consumer消费一个Partition都会有一个关联的Offset表示已经处理过的消息的位置。通常Consumer会根据Offset连续的处理消息。而通过Offset从存储层中获取消息大致分为两步：
-
第一步，根据Offset找到所属的Segment文件
-
第二步，从Segment中获取对应Offset的消息数据
其中第一步可以直接根据Segment的文件名进行查找（上面已经介绍了Segment的文件面就是它包含的数据的起始Offset）。第二步则需要一些索引信息来快速定位目标数据在Segment中的位置，否则就要读取整个Segment文件了，这里需要的索引信息就是上面的index文件存储的内容。
index文件中存储的是Offset和Position（Offset对应的消息在log文件中的偏移量）的对应关系，这样当有Offset时可以快速定位到Position读取BatchRecord，然后再从BatchRecord中获取某一条消息。比如上述Offset25会被定位到24这个BatchRecord，然后再从这个BatchRecord中取出第二个Record（24这个BatchRecord包含了24、25两个Record）。
注意，Kafka并不会为每个Record都保存一个索引，而是根据log.index.interval.bytes等配置构建稀疏的索引信息。
除了index索引文件保存Offset和Position的映射关系外，Kafka中还维护了timeindex，保存了Timestamp和Offset的关系，用于应对一些场景需要根据timestamp来定位消息。timeindex中的一个（timestampX，offsetY）元素的含义是所有创建时间大于timestampX的消息的Offset都大于offsetY。
同样的，timeindex也采用了稀疏索引的机制，使用和index相同的配置（log.index.interval.bytes），所以timeindex和index是一一对应的。
总结
本文首先介绍了Kafka消息的存储格式，然后介绍了Kafka是如何索引（index & timeindex）存储的数据的。看完索引部分后遗留了一个疑问：每次读取消息都要先根据索引读取Position信息，然后再根据Position去读数据，而索引又是稀疏索引（查找索引也是要开销的），这样效率是否会比较低呢？如果利用Consumer总是顺序读取消息的特性，每次读取数据时都带上一些上下文信息（比如上一次Offset对应的Position信息）直接去读Log数据效率是否会更高？欢迎留言交流！
