请问你知道分布式系统设计模式的分割日志思想么？

缺乏、安全感 2022-10-29 09:18 129阅读 0赞

# 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：

1.  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
2.  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：**  
![image][]

**Kafka：**  
![image][image 1]

**Pulsar存储实现BookKeeper：**  
![image][image 2]

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。

**每日一刷，轻松提升技术，斩获各种offer：**

![image][image 3]

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[image 1]: /images/20221024/56f57d3bcbb04a7f8282e8db501e2c61.png
[image 2]: /images/20221024/361fda9393524433ba233bbc2606c233.png
[image 3]: /images/20221024/a26a89f464604f8bb3a206e7cce1518b.png