三: indexFile
除了通过通常的指定Topic进行消息消费外，RocketMQ还提供了根据key进行消息查询的功能。
该查询是通过store目录中的index子目录中的indexFile进行索引实现的快速查询。
这个indexFile中的索引数据是在如果包含了key的消息被生产者发送到Broker时写入的。
如果消息中没有包含key，则不会写入。
1. 索引条目结构
每个Broker中会包含一组indexFile，每个indexFile都是以一个时间戳命名的（这个indexFile被创建时 的时间戳）。
每个indexFile文件由三部分构成：indexHeader，slots槽位，indexes索引数据。
每个 indexFile文件中包含500w个slot槽。而每个slot槽又可能会挂载很多的index索引单元。
indexFile的文件结构如下:
其中slots中的每个slot槽挂载的index索引单元都来源于indexes区中
indexHeader:
固定40个字节，其中存放着如下数据：
- beginTimestamp：该indexFile中第一条消息的存储时间
- endTimestamp：该indexFile中最后一条消息存储时间
- beginPhyoffset：该indexFile中第一条消息在commitlog中的偏移量commitlog offset
- endPhyoffset：该indexFile中最后一条消息在commitlog中的偏移量commitlog offset
- hashSlotCount：已经填充有index的slot数量（并不是每个slot槽下都挂载有index索引单元，这 里统计的是所有挂载了index索引单元的slot槽的数量）
- indexCount：该indexFile中包含的索引单元个数（统计出当前indexFile中所有slot槽下挂载的所有index索引单元的数量之和）
indexFile中最复杂的是Slots与Indexes间的关系。在实际存储时，Indexes是在Slots后面的，但为了便于理解，将它们的关系展示为如下形式：
每条消息key的hash值 % 500w的结果即为slot槽位，然后该slot记录此index索引单元的indexNo，根 据这个indexNo可以计算出该index单元在indexFile中的位置。
不过，该取模结果的重复率是很高的， 为了解决该问题，在每个index索引单元中增加了preIndexNo，用于指定该slot中当前index索引单元的前一个index索引单元。(如图所示,每个index索引单元都记录此slot的前一个索引单元)
而slot中始终存放的是其下最新的index索引单元的indexNo，这样的话，只要找到了slot就可以找到其最新的index索引单元，而通过这个index索引单元就可以依次找到其之前的所有 index索引单元。
slot记录的索引单元的indexNo是index索引单元在indexFile中的流水号，从0开始依次递增。即在一个indexFile中所有indexNo是 以此递增的。
indexNo在index索引单元中是没有维护的，其是通过indexes中依次数出来的。
index索引单元默写20个字节,主要存放某条消息key值和地址，其中存放着以下四个属性：
- keyHash：消息中指定的业务key的hash值
- phyOffset：当前key对应的消息在commitlog中的偏移量commitlog offset
- timeDiff：当前key对应消息的存储时间与当前indexFile创建时间的时间差
- preIndexNo：当前slot下当前index索引单元的前一个index索引单元的indexNo
2 indexFile的创建
indexFile的文件名为当前文件被创建时的时间戳。这个时间戳有什么用处呢？
根据业务key进行查询时，查询条件除了key之外，还需要指定一个要查询的时间戳，表示要查询不大于 该时间戳的最新的消息，即查询指定时间戳之前存储的最新消息。这个时间戳文件名可以简化查询，提高查询效率。具体后面会详细讲解。
indexFile文件是何时创建的？其创建的条件（时机）有两个：
-
当第一条带key的消息发送来后，系统发现没有indexFile，此时会创建第一个indexFile文件
-
当一个indexFile中挂载的index索引单元数量超出2000w个时，会创建新的indexFile。
当带key的 消息发送到来后，系统会找到最新的indexFile，并从其indexHeader的最后4字节中读取到 indexCount。若indexCount >= 2000w时，会创建新的indexFile。
由于可以推算出，一个indexFile的最大大小是：(40 + 500w * 4 + 2000w * 20)字节
3. 查询流程
当消费者通过业务key来查询相应的消息时，其需要经过一个相对较复杂的查询流程。不过，在分析查询流程之前，首先要清楚几个定位计算公式：
式子1: 计算指定消息key的slot槽位序号：
slot槽位序号 = key的hash % 500w
式子2: 计算槽位序号为n的slot在indexFile中的起始位置：
slot(n)位置 = 40 + (n - 1) * 4
式子3: 计算indexNo为m的index在indexFile中的位置：
index(m)位置 = 40 + 500w * 4 + (m - 1) * 20
说明:
- 40为indexFile中indexHeader的字节数
- 500w * 4 是所有slots所占的字节数
具体查询流程如下：
这里解释一下为什么需要计算查询时间和文件创建时间的差值, 并和 index 索引单元的timeDiff值做比较,
这两个值都是记录的和indexFile文件创建时间的差值,
所以如果 index 索引单元的timeDiff大于查询时间的timeDiff,说明此index索引单元在需要查询的时间之后创建的,即不满足需要查询的时间条件