改进版二分查找算法

显然不是！我前面说过了，大多数操作系统使用页缓存来实现内存映射，而目前几乎所有的操作系统都使用LRU（Least Recently Used）或类似于LRU的机制来管理页缓存。

Kafka写入索引文件的方式是在文件末尾追加写入，而几乎所有的索引查询都集中在索引的尾部。这么来看的话，LRU机制是非常适合Kafka的索引访问场景的。

但，这里有个问题是，当Kafka在查询索引的时候，原版的二分查找算法并没有考虑到缓存的问题，因此很可能会导致一些不必要的缺页中断（Page Fault）。此时，Kafka线程会被阻塞，等待对应的索引项从物理磁盘中读出并放入到页缓存中。

下面我举个例子来说明一下这个情况。假设Kafka的某个索引占用了操作系统页缓存13个页（Page），如果待查找的位移值位于最后一个页上，也就是Page 12，那么标准的二分查找算法会依次读取页号0、6、9、11和12，具体的推演流程如下所示：

通常来说，一个页上保存了成百上千的索引项数据。随着索引文件不断被写入，Page #12不断地被填充新的索引项。如果此时索引查询方都来自ISR副本或Lag很小的消费者，那么这些查询大多集中在对Page #12的查询，因此，Page #0、6、9、11、12一定经常性地被源码访问。也就是说，这些页一定保存在页缓存上。后面当新的索引项填满了Page #12，页缓存就会申请一个新的Page来保存索引项，即Page #13。

现在，最新索引项保存在Page #13中。如果要查找最新索引项，原版二分查找算法将会依次访问Page #0、7、10、12和13。此时，问题来了：Page 7和10已经很久没有被访问过了，它们大概率不在页缓存中，因此，一旦索引开始征用Page #13，就会发生Page Fault，等待那些冷页数据从磁盘中加载到页缓存。根据国外用户的测试，这种加载过程可能长达1秒。

显然，这是一个普遍的问题，即每当索引文件占用Page数发生变化时，就会强行变更二分查找的搜索路径，从而出现不在页缓存的冷数据必须要加载到页缓存的情形，而这种加载过程是非常耗时的。

基于这个问题，社区提出了改进版的二分查找策略，也就是缓存友好的搜索算法。总体的思路是，代码将所有索引项分成两个部分：热区（Warm Area）和冷区（Cold Area），然后分别在这两个区域内执行二分查找算法，如下图所示：

乍一看，该算法并没有什么高大上的改进，仅仅是把搜寻区域分成了冷、热两个区域，然后有条件地在不同区域执行普通的二分查找算法罢了。实际上，这个改进版算法提供了一个重要的保证：它能保证那些经常需要被访问的Page组合是固定的。

想想刚才的例子，同样是查询最热的那部分数据，一旦索引占用了更多的Page，要遍历的Page组合就会发生变化。这是导致性能下降的主要原因。

这个改进版算法的最大好处在于，查询最热那部分数据所遍历的Page永远是固定的，因此大概率在页缓存中，从而避免无意义的Page Fault。

实际代码

请先了解冷区热区分割原理。

   private def indexSlotRangeFor(idx: ByteBuffer, target: Long, searchEntity: IndexSearchEntity): (Int, Int) = {
        // 第1步：如果索引为空，直接返回<-1,-1>对
        if(_entries == 0)
          return (-1, -1)
        // 封装原版的二分查找算法
        def binarySearch(begin: Int, end: Int) : (Int, Int) = {
          // binary search for the entry
          var lo = begin
          var hi = end
          while(lo < hi) {
            val mid = (lo + hi + 1) >>> 1
            val found = parseEntry(idx, mid)
            val compareResult = compareIndexEntry(found, target, searchEntity)
            if(compareResult > 0)
              hi = mid - 1
            else if(compareResult < 0)
              lo = mid
            else
              return (mid, mid)
          }
          (lo, if (lo == _entries - 1) -1 else lo + 1)
        }
        // 第3步：确认热区首个索引项位于哪个槽。_warmEntries就是所谓的分割线，目前固定为8192字节处
        // 如果是OffsetIndex，_warmEntries = 8192 / 8 = 1024，即第1024个槽
        // 如果是TimeIndex，_warmEntries = 8192 / 12 = 682，即第682个槽
        val firstHotEntry = Math.max(0, _entries - 1 - _warmEntries)
        // 第4步：判断target位移值在热区还是冷区
        if(compareIndexEntry(parseEntry(idx, firstHotEntry), target, searchEntity) < 0) {
          return binarySearch(firstHotEntry, _entries - 1) // 如果在热区，搜索热区
        }
        // 第5步：确保target位移值不能小于当前最小位移值
        if(compareIndexEntry(parseEntry(idx, 0), target, searchEntity) > 0)
          return (-1, 0)
        // 第6步：如果在冷区，搜索冷区
        binarySearch(0, firstHotEntry)

为何是 8192？

就像源码注释里面写的那样，8192这个数字不大不小正合适。所谓不大不小是指它并不是太小，它足以确保大多数lagging很小的follower或consumer都只在热区查询；同时它也不会太大，对于主流4KB大小的page size而言， 热区大约也就只占用2~3个页面。

总结

AbstractIndex是Kafka所有类型索引的抽象父类，里面的mmap变量是实现索引机制的核心，你一定要掌握它。

改进版二分查找算法：社区在标准原版的基础上，对二分查找算法根据实际访问场景做了定制化的改进。你需要特别关注改进版在提升缓存性能方面做了哪些努力。改进版能够有效地提升页缓存的使用率，从而在整体上降低物理I/O，缓解系统负载瓶颈。你最好能够从索引这个维度去思考社区在这方面所做的工作。

实际上，无论是AbstractIndex还是它使用的二分查找算法，它们都属于Kafka索引共性的东西，即所有Kafka索引都具备这些特点或特性。