Kafka|Kafka 和 Pulsar 的 Log Compaction 实现 Kafka和Pulsar的LogCompaction实现

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本文主要对 Kafka 和 Pulsar 的 Log Compaction 原理进行介绍，并以我的理解进行简单的对比说明。
在 Kafka 和 Pulsar 中，都具备 Log Campaction（日志挤压）的能力，Compaction 不同于 Log Compression（日志压缩），Compaction 是指将 Topic 历史日志中相同 Key 的消息只保留最新的一条，而 Compression 是指消息维度利用各种压缩算法（如：gzip、lz4、zstd等）减小消息大小但不改变消息内容。Compaction 的使用场景的特点：一是消息有 key，二是相同 key 的消息只关心最新的内容，例如：记录每支股票价格变动的 Topic，股票名称设置为 key，股票价格设置为 value，一般只关心股票的最新价格。在这种场景下，配置 Compaction 可以让 Topic 存储的数据更少，从而在需要全量读取 Topic 内容时速度更快。
Kafka Log Compaction

本文介绍基于 Kafka 2.8，并且忽略了幂等消息、事务消息的相关处理逻辑，如有兴趣，可以自行阅读源码了解。

在 Kafka 中，Topic 配置 cleanup.policy用来控制 Topic 的数据清理策略，该配置的可选值有两个：一个是delete，表示 Topic 中数据超过保留时间或保留大小限制时，直接删除最旧的数据；另一个是compact，表示对于 Topic 中的旧数据（非 Active Segment 中的数据）执行挤压，一定范围内，对于 key 相同（没有 key 的消息会被删除）的消息，只保留最新的一条。对于每个 Topic 可以选择一种清理策略进行配置，也可以同时配置两种策略。本文介绍的是 compact这个策略，在 Kafka 使用过程中，用来存放 commit offset 信息的的内部 Topic:__consumer_offsets 会被配置为该策略，普通 Topic 一般很少使用。
实现原理
对于一台 Kafka Broker， Log Compaction 的主要流程如下：

创建 LogCleaner，启动配置指定数量的 CleanerThread，负责该 Broker 的 Log Compaction。
每个 CleanerThread 循环执行日志清理工作，循环过程如下：
1. 寻找一个待清理的 TopicPartition。
2. 遍历该TopicPartition 中所有待清理的 Segment，构造 OffsetMap 记录每个 key 最新的 offset 及对应的消息时间。
3. 对该TopicPartition 中所有待清理的 Segment 进行分组，保证每组 Segment 的 Log 文件总大小和 Index 文件总大小不会超过 LogConfig 允许的范围并且每组 Segment 的 offset 极差不会超过Int.MaxValue（Kafka 中 Segment 内的相对 offset 为整型，这个检查是为了避免相对 offset 溢出）。
4. 将 Segment 按照分好的组进行清理，每一组 Segment 聚合为一个新的 Segment。每组 Segment 的清理过程为：创建一个新的 Segment，然后根据 OffsetMap 中记录的信息选择需要保留的消息，存入新 Segment，最后使用新 Segment 覆盖这一组旧 Segment。
5. 对于所有已经执行完成 Compaction 流程并且cleanup.policy配置包含compact策略的 Log 进行删除，本次删除不是前面用一个新 Segment 替换一组旧 Segment 中的删除，而是调用Log.deleteOldSegments。该方法会删除LogStartOffset之前的所有 Segment，如果cleanup.policy配置同时还包含delete策略，也会删除超过保留时间或保留大小限制的 Segment。

详细说明
下面以Q&A的方式介绍日志清理的细节和逻辑：
多个 CleanerThread 是如何保证 Compaction 过程线程安全的? Kafka 中 Log Compaction 的实现主要是LogCleaner和LogCleanerManager两个类，LogCleaner是 Compaction 工作的主类，负责整体的工作流程，LogCleanerManager负责 Compaction 状态机的管理。所有状态如下：

Kafka|Kafka 和 Pulsar 的 Log Compaction 实现

文章图片

None ：TopicPartition 未清理状态。
LogCleaningInProgress ：清理正在进行中，当 TopicPartition 被选中为待清理 Log 时会变为该状态。
LogCleaningAborted ：清理中止，这是一个从LogCleaningInProgress到LogCleaningPaused(1)的中间状态，在外部发生 truncate、坏盘等情况时需要放弃现在正在的清理操作，终止后该 TopicPartition 会标记为 LogCleaningAborted。
LogCleaningPaused(i)：清理暂停，i 的初始值为1，这是一个重入的状态，即：如果当前状态是LogCleaningPaused(i)，再次暂停该 TopicPartition 的话，状态会变为LogCleaningPaused(i+1)，从暂停状态恢复的话，状态会变为LogCleaningPaused(i-1)（i-1=0 时直接变为None状态）。会触发状态变为LogCleaningPaused(i)的情况如下（下面的“暂停”和“暂停恢复”分别代表 i + 1 和 i - 1）：
1. Topic 配置cleanup.policy不包含compact：暂停
2. 外部发生 truncate、坏盘等情况时该 TopicPartition 状态为None或LogCleaningPaused(i)：暂停
3. 本轮清理完成且该 TopicPartition 状态为LogCleaningAborted：暂停
4. 触发暂停的操作完成：暂停恢复

我理解中止状态和暂停状态的区别是：是否可以在本轮清理中恢复。在外部发生 truncate、坏盘等情况时，如果一个 TopicPartition 没有处于清理过程中，可以标记为暂停，在触发暂停的情况结束后，恢复清理流程就会重新执行清理流程。但是如果该 TopicPartition 处于清理过程中，则必须标记为终止，在触发暂停的情况结束后，即使本轮清理没结束，也必须要先标记为暂停，在下轮操作进行清理。这是因为如果已经在清理过程中了，本轮清理会有一些中间态的信息，不容易从中间态进行恢复。

对于每个 CleanerThread，每次都会通过LogCleanerManager.grabFilthiestCompactedLog方法来搜索状态为None并且需要被清理的 TopicPartition 进行清理。LogCleanerManager中的所有状态变更都会加锁，保证状态机是线程安全的，多个 CleanerThread 通过该状态机保证了所有 TopicPartition 的 Compaction 过程是线程安全的。
如何决定哪些 TopicPartition 应该被清理（LogCleanerManager.grabFilthiestCompactedLog的详细流程）? 可以清理的 TopicPartition 限制条件有以下几个：

Topic 配置cleanup.policy包含compact。
TopicPartition 的状态为空：说明没有其他 CleanerThread 操作该 TopicPartition。
该 TopicPartition 是可以清理的：因为坏盘等问题某些 TopicPartition 会被标记为不可清理，需要跳过。
不需要延迟清理：消息在日志中必须存在"max.compaction.lag.ms"指定的时间后才能被删除（详情可参考KIP-354），只有第一个未压缩 Segment 的估计最早消息时间戳早于"max.compaction.lag.ms"才会可以进行 Compaction。
需要被清理的消息总大小大于0：从 LogStartOffset 或 CleanCheckPoint 开始到满足"max.compaction.lag.ms"配置要求的 offset 之间的消息总大小
满足清理频率满足要求：有关清理频率的配置可以直接看下面源码 Doc

public static final String MIN_COMPACTION_LAG_MS_CONFIG = "min.compaction.lag.ms"; public static final String MIN_COMPACTION_LAG_MS_DOC = "The minimum time a message will remain " + "uncompacted in the log. Only applicable for logs that are being compacted."; public static final String MAX_COMPACTION_LAG_MS_CONFIG = "max.compaction.lag.ms"; public static final String MAX_COMPACTION_LAG_MS_DOC = "The maximum time a message will remain " + "ineligible for compaction in the log. Only applicable for logs that are being compacted."; public static final String MIN_CLEANABLE_DIRTY_RATIO_CONFIG = "min.cleanable.dirty.ratio"; public static final String MIN_CLEANABLE_DIRTY_RATIO_DOC = "This configuration controls how frequently " + "the log compactor will attempt to clean the log (assuming log " + "compaction is enabled). By default we will avoid cleaning a log where more than " + "50% of the log has been compacted. This ratio bounds the maximum space wasted in " + "the log by duplicates (at 50% at most 50% of the log could be duplicates). A " + "higher ratio will mean fewer, more efficient cleanings but will mean more wasted " + "space in the log. If the " + MAX_COMPACTION_LAG_MS_CONFIG + " or the " + MIN_COMPACTION_LAG_MS_CONFIG + " configurations are also specified, then the log compactor considers the log to be eligible for compaction " + "as soon as either: (i) the dirty ratio threshold has been met and the log has had dirty (uncompacted) " + "records for at least the " + MIN_COMPACTION_LAG_MS_CONFIG + " duration, or (ii) if the log has had " + "dirty (uncompacted) records for at most the " + MAX_COMPACTION_LAG_MS_CONFIG + " period.";

OffsetMap 的实现原理 OffsetMap 的实现类是SkimpyOffsetsMap，用来存储 message key 和 offset 的映射关系，用来保存相同 key 下最新消息的 Offset。此处不介绍该类的详细实现（感兴趣自行阅读源码），只列举其特点：

创建时需要指定两个参数，一个是 memory，用来指定存储 offset 的 ByteBuffer 大小，另一个是 hashAlgorithm，用来确定计算 key hash 时使用的哈希算法。
只允许增加，不允许删除。
只在 ByteBuffer 中存储需要记录的 offset，每次 put/get 都是先对 key hash 确定 position，然后直接修改/读取 ByteBuffer 中的内容。

我理解该实现的主要优点是避免存储 message key，减少内存消耗。

如何从一组旧的 Segment 中过滤出需要保留的消息以及过滤策略是怎样的? 过滤消息的流程是，先将旧 Segment 中的消息读入MemoryRecords，然后使用MemoryRecords.filterTo方法进行过滤，该方法支持使用自定义实现的 RecordFilter 过滤消息。
消息过滤的策略（实际会有事务消息的处理）是：过滤掉相同 key 中非最新 offset 的消息以及满足删除条件的墓碑消息（key 不为 null 但是 value 为 null）。墓碑消息的删除条件是指，该墓碑消息所在的 Segment 最后修改时间距离最新 Segment 的最后修改时间超过delete.retention.ms配置的时间。
如果 Compaction 过程中 Broker 崩溃，重启后如何恢复? 宕机恢复的考虑只发生在用新 Segment（文件名后缀是.cleaned）替换旧 Segment 的过程中，其他阶段发生宕机的话，恢复后重新执行 Compaction 流程即可。
Segment 替换操作使用replaceSegments方法（源码如下）完成，替换流程是：

将新 Segment 的文件名后缀从.cleaned改为.swap
删除旧 Segment：删除过程是先将同步将文件后缀改为.deleted，然后进行异步删除
去掉新 Segment 的文件名后缀，流程结束

下面是对于所有可能的阶段 Broker 崩溃后的恢复逻辑：

步骤1之前：如果此时 broker 崩溃，则清理和交换操作将中止，并且在 loadSegments() 中恢复时删除 .cleaned 文件。
步骤1执行过程中崩溃：新 Segment 重命名为 .swap。如果代理在所有 Segment 重命名为 .swap 之前崩溃，则清理和交换操作将中止 .cleaned 以及 .swap 文件在 loadSegments() 恢复时被删除。 .cleaned 重命名为 .swap 是按照文件按偏移量的降序进行的，恢复时，所有偏移量大于最小偏移量 .clean文件的.swap 文件都将被删除。
步骤1完成后崩溃：如果在所有新 Segment 重命名为 .swap 后代理崩溃，则操作完成，剩余操作流程会在 Broker 恢复时继续执行。
步骤2执行过程中崩溃：旧 Segment 文件被重命名为 .deleted 并安排了异步删除。如果 Broker 崩溃，任何留下的 .deleted 文件都会在 loadSegments() 恢复时被删除，然后调用 replaceSegments() 以完成替换，其中新 Segment 从 .swap 文件重新创建，旧 Segment 包含在崩溃前未重命名的 Segment。
步骤3完成后崩溃：此时可能存在未被异步删除完成的旧 Segment，任何可能留下的 .deleted 文件都会在 loadSegments() 恢复时被删除

private[log] def replaceSegments(newSegments: Seq[LogSegment], oldSegments: Seq[LogSegment], isRecoveredSwapFile: Boolean = false): Unit = { lock synchronized { val sortedNewSegments = newSegments.sortBy(_.baseOffset) // Some old segments may have been removed from index and scheduled for async deletion after the caller reads segments // but before this method is executed. We want to filter out those segments to avoid calling asyncDeleteSegment() // multiple times for the same segment. val sortedOldSegments = oldSegments.filter(seg => segments.containsKey(seg.baseOffset)).sortBy(_.baseOffset)checkIfMemoryMappedBufferClosed() // need to do this in two phases to be crash safe AND do the delete asynchronously // if we crash in the middle of this we complete the swap in loadSegments() if (!isRecoveredSwapFile) sortedNewSegments.reverse.foreach(_.changeFileSuffixes(Log.CleanedFileSuffix, Log.SwapFileSuffix)) sortedNewSegments.reverse.foreach(addSegment(_)) val newSegmentBaseOffsets = sortedNewSegments.map(_.baseOffset).toSet// delete the old files sortedOldSegments.foreach { seg => // remove the index entry if (seg.baseOffset != sortedNewSegments.head.baseOffset) segments.remove(seg.baseOffset) // delete segment files, but do not delete producer state for segment objects which are being replaced. deleteSegmentFiles(List(seg), asyncDelete = true, deleteProducerStateSnapshots = !newSegmentBaseOffsets.contains(seg.baseOffset)) } // okay we are safe now, remove the swap suffix sortedNewSegments.foreach(_.changeFileSuffixes(Log.SwapFileSuffix, "")) } }

Pulsar Compaction Pulsar 官方文档中关于 Compaction 的介绍也比较详细，具体可以参考：

https://pulsar.apache.org/doc...
https://pulsar.apache.org/doc...
https://github.com/ivankelly/...

在 Pulsar 中，Topic Compaction 与 NonCompaction 两个状态不是相互对立的，Compaction 是通过类似于创建一个Subscription 来消费现有 Topic 的消息，经过 Compaction 处理后，写入新的 Ledger 存储，在 Consumer 消费时，可以通过配置选择读取 Compacted 数据还是 NonCompacted 数据。注意：Compact 只能对 persistent topic 执行。
触发条件
Pulsar 中触发 Topic Compaction 的方式有两种：

配置CompactionThreshold：如前面所说，Compaction 过程相当于建立一个 Subscription 来消费原来 Topic 中的数据写入新的 Ledger，Broker 会周期性检查所有 Persistent Topic，如果CompactionThreshold配置不为0并且这个 Subscription 的消息积压超过了配置的阈值，就会自动触发 Compaction。这个配置的粒度可以是 topic、broker、namespace，最终根据优先级（topic > broker > namespace）确定最终配置值。
外部触发 Topic Compaction：除自动触发 Compaction 外，也可以通过 CLI 工具触发，一种是 AdminCli，需要调用 broker 提供的 RestAPI，另一种是使用专用工具类，不经过 RestAPI 直接指定。

$ bin/pulsar-admin topics compact persistent://my-tenant/my-namespace/my-topic # AdminCli $ bin/pulsar compact-topic --topic persistent://my-tenant-namespace/my-topic # 专用工具

实现原理
实现原理总体可以分为 Compaction 的处理过程和 Consumer 读取 Compacted 数据两个部分。
Compaction 处理触发 Compaction 的统一入口是Compactor.compact(String topic)方法，Compactor是一个抽象类，目前的实现只有TwoPhaseCompactor一种，下面介绍的是TwoPhaseCompactor的实现逻辑。顾名思义，Compaction 过程分为两个阶段，遍历两次 Topic 内容，第一次遍历用来获取每个 key 中最新的 MessageId（相当于 Kafka 中的 offset），第二次遍历根据第一次遍历取得的结果，只将每个 key 的最新消息写入新的 Ledger 中。
读取 Compacted 数据如果 Consumer 希望读取 Compacted 数据，需要在初始化时制定相关配置。

Consumer compactedTopicConsumer = client.newConsumer() .topic("some-compacted-topic") .readCompacted(true) .subscribe();

Broker 在收到 Consumer 的请求后，会先获取到 Topic 对应的 cursor 信息，然后从 cursor 信息中找到 Compacted 数据对应的 LedgerId，然后进行对应数据的读取。
Compacted Leger 信息如何传递给 Consumer？如前文所说，在TwoPhaseCompactor处理过程中，实际是创建了一个 Subscription 来读取原来的数据。在读取数据完成进行 Ack 时，使用的接口是RawReader.acknowledgeCumulativeAsync(MessageId messageId, Map properties)，该接口可以在 Ack 的同时给 Broker 返回一些该 Subscription 的元信息，Broker 会将收到的元信息记录在 cursor 信息中。所以，TwoPhaseCompactor通过这一能力，将创建的用来存储 Compacted 数据的 LedgerId 记录在了 cursor 信息中，方便 Consumer 读取时使用。
总结思考 Kafka 和 Pulsar 中实现 Compaction 的目的是为了在特定的场景下减少 Topic 的数据量，加快获取 Topic 中全部数据的速度，而不是希望实现类似 KV 存储的能力。之所以这样说，是因为：

Kafka 和 Pulsar 都没有保证最新数据的 Compaction：对于 Kafka 来说，Log Compaction 只会操作 ActiveSegment 之前的数据；对于 Pulsar 来说，Compaction 是一个周期性执行的工作，每次 Compaction 开始之前，都会先读取当前 Topic 中最后一个 MessageId 作为本轮 Compaction 的终点，因此只要有 Producer 在向 Topic 生产数据。就肯定不能保证所有数据都被 Compacted。
Kafka 和 Pulsar 的 Compaction 都是一定范围内的，不是全局的：Kafka 和 Pulsar 的 Compaction 都是以一种类似于滑动窗口的过程进行，“key 相同的情况下只保留最新的消息”针对的是一轮 Compaction 内，如果两轮 Compaction 中有相同 key 的消息，是没有办法合并的。

【Kafka|Kafka 和 Pulsar 的 Log Compaction 实现】对比 Kafka 和 Pulsar 两者的实现来看，最主要的区别就是是否保留 Compaction 前的数据。相较于 Kafka 的实现，Pulsar 这种形式一方面整体逻辑更为简单，不需要考虑各种文件替换过程中的崩溃恢复逻辑，另一方面也可以给 Consumer 更多选择的空间，但是这样也会带来一定的存储成本。两者的实现架构是不同的，如果想要 Kafka 也像 Pulsar 一样保留两份数据，由于 Kafka 的存储副本机制是自己的管理的，可能需要比现在更为复杂的实现才能够搞定，而不能像 Pulsar 一样直接通过切换 LedgerId 来选择数据就可以了。