原文链接： Segmented Log
分割日志（Segmented Log）
将大文件切分为更容易处理的多个更小的文件。
问题背景
单一的日志文件可能会增长到很大，并且在程序启动时读取从而成为性能瓶颈。老的日志需要定时清理，但是对于一个大文件进行清理操作很费劲。
解决方案
将单一日志切分为多个，日志在达到一定大小时，会切换到新文件继续写。
//写入日志 public Long writeEntry(WALEntry entry) { //判断是否需要另起新文件 maybeRoll(); //写入文件 return openSegment.writeEntry(entry); } private void maybeRoll() { //如果当前文件大小超过最大日志文件大小 if (openSegment. size() >= config.getMaxLogSize()) { //强制刷盘 openSegment.flush(); //存入保存好的排序好的老日志文件列表 sortedSavedSegments.add(openSegment); //获取文件最后一个日志id long lastId = openSegment.getLastLogEntryId(); //根据日志id，另起一个新文件，打开 openSegment = WALSegment.open(lastId, config.getWalDir()); } }
如果日志做了切分，那么需要快速以某个日志位置（或者日志序列号）定位到某个文件的机制。可以通过两种方式实现：
- 每一个日志切分文件的名称都是包含特定开头以及日志位置偏移量（或者日志序列号）
- 每一个日志序列号包含文件名称以及 transaction 偏移。
//创建文件名称 public static String createFileName(Long startIndex) { //特定日志前缀_起始位置_日志后缀 return logPrefix + "_" + startIndex + "_" + logSuffix; } //从文件名称中提取日志偏移量 public static Long getBaseOffsetFromFileName(String fileName) { String[] nameAndSuffix = fileName.split(logSuffix); String[] prefixAndOffset = nameAndSuffix[0].split("_"); if (prefixAndOffset[0].equals(logPrefix)) return Long.parseLong(prefixAndOffset[1]); return -1l; }
在文件名包含这种信息之后，读操作就分为两步：
- 给定一个偏移（或者 transaction id），获取到大于这个偏移日志所在文件
- 从文件中读取所有大于这个偏移的日志
//给定偏移量，读取所有日志 public List<WALEntry> readFrom(Long startIndex) { List<WALSegment> segments = getAllSegmentsContainingLogGreaterThan(startIndex); return readWalEntriesFrom(startIndex, segments); } //给定偏移量，获取所有包含大于这个偏移量的日志文件 private List<WALSegment> getAllSegmentsContainingLogGreaterThan(Long startIndex) { List<WALSegment> segments = new ArrayList<>(); //Start from the last segment to the first segment with starting offset less than startIndex //This will get all the segments which have log entries more than the startIndex for (int i = sortedSavedSegments.size() - 1; i >= 0; i--) { WALSegment walSegment = sortedSavedSegments.get(i); segments.add(walSegment); if (walSegment.getBaseOffset() <= startIndex) { break; // break for the first segment with baseoffset less than startIndex } } if (openSegment.getBaseOffset() <= startIndex) { segments.add(openSegment); } return segments; }
举例
基本所有主流 MQ 的存储，例如 RocketMQ，Kafka 还有 Pulsar 的底层存储 BookKeeper，都运用了分段日志。
RocketMQ：
Kafka：
Pulsar存储实现BookKeeper：
另外，基于一致性协议 Paxos 或者 Raft 的存储，一般会采用分段日志，例如 Zookeeper 以及 TiDB。
