RocketMQ存储文件是怎样的

RocketMQ存储文件是怎样的，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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RocketMQ存储路径默认是${ROCKRTMQ_HOME}/store,主要存储消息、主题对应的消息队列的索引等。

1、概述

查看其目录文件

• commitlog:消息的存储目录

• config:运行期间一些配置信息

• consumequeue：消息消费队列存储目录

• index：消息索引文件存储目录

• abort：如果存在abort文件说明Broker非正常关闭，该文件默认启动时创建，正常退出时删除

• checkpoint：文件检测点。存储commitlog文件最后一次刷盘时间戳、consumequeue最后一次刷盘时间、index索引文件最后一次刷盘时间戳。

2、文件简介

2.1、commitlog文件

commitlog文件的存储地址：$HOME\store\commitlog${fileName}，每个文件的大小默认1G =102410241024，commitlog的文件名fileName，名字长度为20位，左边补零，剩余为起始偏移量；比如00000000000000000000代表了第一个文件，起始偏移量为0，文件大小为1G=1073741824；当这个文件满了，第二个文件名字为00000000001073741824，起始偏移量为1073741824，以此类推，第三个文件名字为00000000002147483648，起始偏移量为2147483648 ，消息存储的时候会顺序写入文件，当文件满了，写入下一个文件。

commitlog目录下的文件主要存储消息，每条消息的长度不同，查看其存储的逻辑视图，每条消息的前面4个字节存储该条消息的总长度。

文件的消息单元存储详细信息

2.2、consumequeue

RocketMQ基于主题订阅模式实现消息的消费，消费者关心的是主题下的所有消息。但是由于不同的主题的消息不连续的存储在commitlog文件中，如果只是检索该消息文件可想而知会有多慢，为了提高效率，对应的主题的队列建立了索引文件，为了加快消息的检索和节省磁盘空间，每一个consumequeue条目存储了消息的关键信息commitog文件中的偏移量、消息长度、tag的hashcode值。

查看目录结构：

单个consumequeue文件中默认包含30万个条目，每个条目20个字节，所以每个文件的大小是固定的20w x 20字节，单个consumequeue文件可认为是一个数组，下标即为逻辑偏移量，消息的消费进度存储的偏移量即逻辑偏移量。

2.3、IndexFile

IndexFile：用于为生成的索引文件提供访问服务，通过消息Key值查询消息真正的实体内容。在实际的物理存储上，文件名则是以创建时的时间戳命名的，固定的单个IndexFile文件大小约为400M，一个IndexFile可以保存 2000W个索引；

2.3.1、IndexFile结构分析

IndexHead 数据： beginTimestamp：该索引文件包含消息的最小存储时间 endTimestamp：该索引文件包含消息的最大存储时间 beginPhyoffset：该索引文件中包含消息的最小物理偏移量（commitlog 文件偏移量） endPhyoffset：该索引文件中包含消息的最大物理偏移量（commitlog 文件偏移量） hashSlotCount：hashslot个数，并不是 hash 槽使用的个数，在这里意义不大， indexCount：已使用的 Index 条目个数

Hash 槽： 一个 IndexFile 默认包含 500W 个 Hash 槽，每个 Hash 槽存储的是落在该 Hash 槽的 hashcode 最新的 Index 的索引

Index 条目列表hashcode：key 的 hashcode phyoffset：消息对应的物理偏移量 timedif：该消息存储时间与第一条消息的时间戳的差值，小于 0 表示该消息无效 preIndexNo：该条目的前一条记录的 Index 索引，hash 冲突时，根据该值构建链表结构

2.3.2、IndexFile条目存储

RocketMQ将消息索引键与消息的偏移量映射关系写入IndexFile中，其核心的实现方法是public boolean putKey(final String key, final long phyOffset, final long storeTimestamp)；参数含义分别是消息的索引、消息的物理偏移量、消息的存储时间。

    public boolean putKey(final String key, final long phyOffset, final long storeTimestamp) {
    	//判断当前的条目数是否大于最大的允许的条目数
        if (this.indexHeader.getIndexCount() < this.indexNum) {
        	//获取KEY的hash值（正整数）
            int keyHash = indexKeyHashMethod(key);
            //计算hash槽的下标
            int slotPos = keyHash % this.hashSlotNum;
            //获取hash槽的物理地址
            int absSlotPos = IndexHeader.INDEX_HEADER_SIZE + slotPos * hashSlotSize;
            FileLock fileLock = null;
            try {
                // fileLock = this.fileChannel.lock(absSlotPos, hashSlotSize,
                // false);
            	//获取hash槽中存储的数据
                int slotValue = this.mappedByteBuffer.getInt(absSlotPos);
                //判断值是否小于等于0或者 大于当前索引文件的最大条目
                if (slotValue <= invalidIndex || slotValue > this.indexHeader.getIndexCount()) {
                    slotValue = invalidIndex;
                }
                //计算当前消息存储时间与第一条消息时间戳的时间差
                long timeDiff = storeTimestamp - this.indexHeader.getBeginTimestamp();
                //秒
                timeDiff = timeDiff / 1000;
                if (this.indexHeader.getBeginTimestamp() <= 0) {
                    timeDiff = 0;
                } else if (timeDiff > Integer.MAX_VALUE) {
                    timeDiff = Integer.MAX_VALUE;
                } else if (timeDiff < 0) {
                    timeDiff = 0;
                }
                //计算条目的物理地址  = 索引头部大小（40字节） + hash槽的大小(4字节)*槽的数量（500w） + 当前索引最大条目的个数*每index的大小（20字节）
                int absIndexPos =
                    IndexHeader.INDEX_HEADER_SIZE + this.hashSlotNum * hashSlotSize
                        + this.indexHeader.getIndexCount() * indexSize;
                //依次存入 key的hash值（4字节）+消息的物理偏移量（8字节）+消息存储时间戳和index文件的时间戳差（4字节）+当前hash槽的值（4字节）
                this.mappedByteBuffer.putInt(absIndexPos, keyHash);
                this.mappedByteBuffer.putLong(absIndexPos + 4, phyOffset);
                this.mappedByteBuffer.putInt(absIndexPos + 4 + 8, (int) timeDiff);
                this.mappedByteBuffer.putInt(absIndexPos + 4 + 8 + 4, slotValue);
                //存储当前index中包含的条目数量存入hash槽中，覆盖原先hash槽的值
                this.mappedByteBuffer.putInt(absSlotPos, this.indexHeader.getIndexCount());
                
                if (this.indexHeader.getIndexCount() <= 1) {
                    this.indexHeader.setBeginPhyOffset(phyOffset);
                    this.indexHeader.setBeginTimestamp(storeTimestamp);
                }
                //更新文件索引的头信息，hash槽的总数、index条目的总数、最后消息的物理偏移量、最后消息的存储时间
                this.indexHeader.incHashSlotCount();
                this.indexHeader.incIndexCount();
                this.indexHeader.setEndPhyOffset(phyOffset);
                this.indexHeader.setEndTimestamp(storeTimestamp);

                return true;
            } catch (Exception e) {
                log.error("putKey exception, Key: " + key + " KeyHashCode: " + key.hashCode(), e);
            } finally {
                if (fileLock != null) {
                    try {
                        fileLock.release();
                    } catch (IOException e) {
                        log.error("Failed to release the lock", e);
                    }
                }
            }
        } else {
            log.warn("Over index file capacity: index count = " + this.indexHeader.getIndexCount()
                + "; index max num = " + this.indexNum);
        }
        return false;
    }

以上详细了分析了IndexFile条目存储的业务逻辑

2.3.3、通过KEY查找消息

DefaultMessageStore类中的public QueryMessageResult queryMessage(String topic, String key, int maxNum, long begin, long end) 中其核心方法是QueryOffsetResult queryOffsetResult = this.indexService.queryOffset(topic, key, maxNum, begin, lastQueryMsgTime);获取消息的物理存储地址，通过偏移量去commitLog中获取消息集。

public QueryOffsetResult queryOffset(String topic, String key, int maxNum, long begin, long end)核心方法又是IndexFile类中的public void selectPhyOffset(final List phyOffsets, final String key, final int maxNum, final long begin, final long end, boolean lock)方法

public void selectPhyOffset(final List phyOffsets, final String key, final int maxNum,
	final long begin, final long end, boolean lock) {
	if (this.mappedFile.hold()) {
		//获取key的hash信息
		int keyHash = indexKeyHashMethod(key);
		//获取hash槽的下标
		int slotPos = keyHash % this.hashSlotNum;
		//获取hash槽的物理地址
		int absSlotPos = IndexHeader.INDEX_HEADER_SIZE + slotPos * hashSlotSize;
		FileLock fileLock = null;
		try {
			if (lock) {
				// fileLock = this.fileChannel.lock(absSlotPos,
				// hashSlotSize, true);
			}
			//获取hash槽的值
			int slotValue = this.mappedByteBuffer.getInt(absSlotPos);
			// if (fileLock != null) {
			// fileLock.release();
			// fileLock = null;
			// }
			//判断值是否小于等于0或者 大于当前索引文件的最大条目
			if (slotValue <= invalidIndex || slotValue > this.indexHeader.getIndexCount()
				|| this.indexHeader.getIndexCount() <= 1) {
			} else {
				for (int nextIndexToRead = slotValue; ; ) {
					if (phyOffsets.size() >= maxNum) {
						break;
					}
					//计算条目的物理地址  = 索引头部大小（40字节） + hash槽的大小(4字节)*槽的数量（500w） + 当前索引最大条目的个数*每index的大小（20字节）
					int absIndexPos =
						IndexHeader.INDEX_HEADER_SIZE + this.hashSlotNum * hashSlotSize
							+ nextIndexToRead * indexSize;
					//获取key的hash值
					int keyHashRead = this.mappedByteBuffer.getInt(absIndexPos);
					//获取消息的物理偏移量
					long phyOffsetRead = this.mappedByteBuffer.getLong(absIndexPos + 4);
					//获取当前消息的存储时间戳与index文件的时间戳差值
					long timeDiff = (long) this.mappedByteBuffer.getInt(absIndexPos + 4 + 8);
					//获取前一个条目的信息（链表结构）
					int prevIndexRead = this.mappedByteBuffer.getInt(absIndexPos + 4 + 8 + 4);
					if (timeDiff < 0) {
						break;
					}
					timeDiff *= 1000L;
					long timeRead = this.indexHeader.getBeginTimestamp() + timeDiff;
					//判断该消息是否在查询的区间
					boolean timeMatched = (timeRead >= begin) && (timeRead <= end);
					//判断key的hash值是否相等并且在查询的时间区间内
					if (keyHash == keyHashRead && timeMatched) {
						//加入到物理偏移量的List中
						phyOffsets.add(phyOffsetRead);
					}
					if (prevIndexRead <= invalidIndex
						|| prevIndexRead > this.indexHeader.getIndexCount()
						|| prevIndexRead == nextIndexToRead || timeRead < begin) {
						break;
					}
					//继续前一个条目信息获取进行匹配
					nextIndexToRead = prevIndexRead;
				}
			}
		} catch (Exception e) {
			log.error("selectPhyOffset exception ", e);
		} finally {
			if (fileLock != null) {
				try {
					fileLock.release();
				} catch (IOException e) {
					log.error("Failed to release the lock", e);
				}
			}
			this.mappedFile.release();
		}
	}
}

1. 根据查询的 key 的 hashcode%slotNum 得到具体的槽的位置（ slotNum 是一个索引文件里面包含的最大槽的数目，例如图中所示 slotNum=5000000）。

2. 根据 slotValue（ slot 位置对应的值）查找到索引项列表的最后一项（倒序排列， slotValue 总是指向最新的一个 索引项）。

3. 遍历索引项列表返回查询时间范围内的结果集（默认一次最大返回的 32 条记彔）

4. Hash 冲突；寻找 key 的 slot 位置时相当于执行了两次散列函数，一次 key 的 hash，一次 key 的 hash 值取模，因此返里存在两次冲突的情况；第一种， key 的 hash 不同但模数相同，此时查询的时候会在比较一次key 的hash 值（每个索引项保存了 key 的 hash 值），过滤掉 hash 值不相等的项。第二种， hash 值相等但 key 不等，出于性能的考虑冲突的检测放到客户端处理（ key 的原始值是存储在消息文件中的，避免对数据文件的解析），客户端比较一次消息体的 key 是否相同

2.4、checkpoint

checkpoint文件的作用是记录commitlog、consumequeue、index文件的刷盘时间点，文件固定长度4k,其中只用了该文件的前24个字节。查看其存储格式

physicMsgTimestamp：commitlog文件刷盘时间点

logicsMsgTimestamp：消息的消费队列文件刷盘时间点

indexMsgTimestamp：索引文件刷盘时间点

关于RocketMQ存储文件是怎样的问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。