请问你知道分布式系统设计模式的分割日志思想么?

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:

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Kafka:

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Pulsar存储实现BookKeeper:

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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。

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