Kafka的Message格式

消息引擎的核心职责就是将生产者生产的消息传输到消费者，设计消息格式是各大消息引擎框架的关键问题，因为消息格式决定了消息引擎的性能和效率。本文带大家探究消息引擎kafka当前所用的message格式是什么。

一、Kafka message format

kafka从0.11.0版本开始所使用的消息格式版本为v2，参考了 Protocol Buffer而引入了变长整型（Varints）和 ZigZag 编码。Varints是使用一个或多个字节来序列化整数的一种方法，数值越小，其所占用的字节数就越少。ZigZag编码以一种锯齿形（zig-zags）的方式来回穿梭于正负整数之间， 以使得带符号整数映射为无符号整数，这样可以使得绝对值较小的负数仍然享有较小的Varints编码值，比如-1编码为1,1编码为2，-2编码为3。

kafka v0和v1版本的消息格式，如果消息本身没有key，那么key length字段为-1，int类型的需要4个字节来保存，而如果采用Varints来编码则只需要一个字节。根据Varints的规则可以推导出0-63之间的数字占1个字节，64-8191之间的数字占2个字节，8192-1048575之间的数字占3个字节。而kafka broker的配置message.max.bytes的默认大小为1000012（Varints编码占3个字节），如果消息格式中与长度有关的字段采用Varints的编码的话， 绝大多数情况下都会节省空间，而v2版本的消息格式也正是这样做的。不过需要注意的是Varints并非一直会省空间，一个int32最长会占用5个字节（大于默认的4字节）， 一个int64最长会占用10字节（大于默认的8字节）。

因为Kafka的message经历过几次的版本迭代更改，本文以v2版本为例讲述。

二、Record Batch

在Kafka中，数据是按照topic和partition的方式进行组织和存储的。每个partition的数据被分成一个或多个segment文件，并且每个segment文件包含若干个Record Batch。因此，Record Batch也是Kafka中重要的数据结构之一。

在Kafka中，Record Batch指的是一组相关的消息集合，它们具有相同的key、value类型和所属的topic和partition。每个Record Batch包含若干条消息（Record），并且这些消息被顺序地写入到磁盘中，以提高读取效率。

具体而言，Record Batch由以下几部分构成：

Record Batch Header：包含了当前Batch的元数据，如Magic Code、Batch Size、First Offset等信息。

Record Header：每个Record都附带有一个Header，用于描述该Record的元数据信息，例如时间戳、压缩类型、CRC校验值等。

Record Body：记录具体的消息内容，包括Key、Value等字段。

需要注意的是，Kafka的Record Batch通常具有比较大的体积（默认大小为16KB），因此可以将多个相关的消息打包在一起进行传输和处理，从而提高了消息的传输效率和吞吐量。另外，Kafka还支持对Record Batch进行压缩和批量操作，以进一步提高数据的传输效率和性能。

总的来说，Record Batch是Kafka中定义的一个重要数据结构，用于管理和组织消息，提高消息的读写效率和传输性能。

baseoffset: int64 标识当前的batch的起始偏移量

batchLength: int32 该batch的长度

partitionLeaderEpoch: int32 确保数据可靠性

magic: int8 魔法数字，当前为2，也即当前的message版本为v2版本

crc: int32 crc校验

attributes: int16 消息属性

bit 0~2: 是否压缩和压缩的格式

0: no compression

1: gzip

2: snAppy

3: lz4

4: zstd

bit 3: timestampType

bit 4: isTransactional (0 means not transactional)

bit 5: isControlBatch (0 means not a control batch)

bit 6: hasDeleteHorizonMs (0 means baseTimestamp is not set as the delete horizon for compaction)

bit 7~15: unused

lastOffsetDelta: int32 RecordBatch中最后一个Record的offset与first offset的差值

baseTimestamp: int64 第一条时间戳

maxTimestamp: int64 最大的时间戳，保证消息组装时的正确性

producerId: int64 支持幂等性

producerEpoch: int16 支持幂等性

baseSequence: int32 支持幂等性，消息序号

records: [Record] Record个数

用以下图表示 V2 版本消息批次的样子：

三、Record

在Kafka中，Record Batch和Record是两种不同的数据结构，但它们之间存在着紧密的关系。

Record是指Kafka中的一条消息，通常由Key、Value、Timestamp等字段组成。而Record Batch是指将多个相关的Record打包在一起进行传输和处理的数据结构，每个Record Batch通常包含若干条记录，并且这些记录具有相同的key、value类型和所属的topic和partition。

具体来说，每个Record Batch中的Record都被依次存储在一个连续的二进制数据块中，每个Record包含自己的Header和Body部分。而Record Batch则包含了当前Batch的元数据信息和所有记录的元数据信息，如Batch Size、First Offset、Last Offset、CRC校验值等。

消息格式如下所示：

#消息长度

length: varint

#消息属性

attributes: int8

# 时间戳增量

bit 0~7: unusedtimestampDelta: varlong

#偏移量增量

offsetDelta: varint

#key长度

keyLength: varint

#key值

key: byte[]

#value长度

valueLen: varint

#value值

value: byte[]

#header信息

Headers => [Header]

Record信息通过如下方式封装

public static int writeTo(DataOutputStream out,

int offsetDelta,

long timestampDelta,

ByteBuffer key,

ByteBuffer value,

Header[] headers) throws IOException {

// 消息总数

int sizeInBytes = sizeOfBodyInBytes(offsetDelta, timestampDelta, key, value, headers);

ByteUtils.writeVarint(sizeInBytes, out);

// 属性

byte attributes = 0; // there are no used record attributes at the moment

out.write(attributes);

// 时间增量

ByteUtils.writeVarlong(timestampDelta, out);

// 位移增量

ByteUtils.writeVarint(offsetDelta, out);

// key

if (key == null) {

ByteUtils.writeVarint(-1, out);

} else {

int keySize = key.remAIning();

// key size

ByteUtils.writeVarint(keySize, out);

// key

Utils.writeTo(out, key, keySize);

}

// Value

if (value == null) {

ByteUtils.writeVarint(-1, out);

} else {

int valueSize = value.remaining();

// value size

ByteUtils.writeVarint(valueSize, out);

// value

Utils.writeTo(out, value, valueSize);

}

// header

ByteUtils.writeVarint(headers.length, out);

for (Header header : headers) {

// header key

String headerKey = header.key();

byte[] utf8Bytes = Utils.utf8(headerKey);

// header key 长度

ByteUtils.writeVarint(utf8Bytes.length, out);

// header key 值

out.write(utf8Bytes);

// header value

byte[] headerValue = header.value();

if (headerValue == null) {

ByteUtils.writeVarint(-1, out);

} else {

// header value 长度

ByteUtils.writeVarint(headerValue.length, out);

// header value 值

out.write(headerValue);

}

}

return ByteUtils.sizeOfVarint(sizeInBytes) + sizeInBytes;

}

根据以上代码逻辑，用以下图表示 V2 版本消息格式的样子：

四、总结

message（又称record）总是分批写入的。一批消息的技术术语是一个record batch:

• 一个record batch包含一个或多个record。
• 在退化的情况下，我们可以有一个包含单个record的record batch。
• record batch和record有它们自己的headers。