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  • kafka compaction 分析(基于kafka 0.10.2版本)

    一、基本概念:
    cleanableRatio:清理比率,可清理的字节大小/该log文件总的字节大小,对应代码:
    val cleanableBytes = log.logSegments(firstDirtyOffset, math.max(firstDirtyOffset, firstUncleanableOffset)).map(_.size).sum val totalBytes = cleanBytes + cleanableBytes val cleanableRatio = cleanableBytes / totalBytes.toDouble
     
    deleteRetentionMs: 保留时间,对应配置是log.cleaner.delete.retention.ms
    min.compaction.lag.ms:在改配置时间范围内的segment不做compacttion清理;
    二、具体流程:
    主要分为以下几步:
    1、从清理比率超过最小清理比率的log中选出清理比率最大的partition log,以及其清理范围;
    2、构建一个offsetMap:key是record.key,value是record.offset,遍历读取1中选出log的清理范围内的record,针对一个record而言,如果该record的offset大于map中的,那么覆盖;
    3、遍历清理范围内的record,根据offsetMap记录每个key的最大offset以及过期时间来判断是否要清理对应的record,也就是是否要刷到磁盘文件中,具体逻辑是:
    if(record.offset < offsetMap.get(record.key)){
       该消息放弃不刷到磁盘文件中;
    }else if(record.offset > offsetMap.get(record.key) ){
      if(oldSegment.lastTime < 过期时刻){
          该消息放弃不刷到磁盘文件中;
       }else{
          刷磁盘文件中保留;
      }
    }
    其中过期时刻=清理范围内的segment最大修改时间戳 - deleteRetentionMs
     
    注:针对一个segment的清理,是读取old segment消息,判断是否保留,如果保留那么append到new segment中,最后用new segment 覆盖 old segment;
     
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lordcheng/p/11124981.html
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