kafkaKafka源码解析 - LogSegment以及Log初始化
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了kafkaKafka源码解析 - LogSegment以及Log初始化相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
文章目录
1.概述
转载并且补充：Kafka源码解析 - LogSegment以及Log初始化
我们先回想一下Kafka的日志结构是怎样的？
Kafka 日志对象由多个日志段对象组成，而每个日志段对象会在磁盘上创建一组文件，包括消息日志文件（.log）、位移索引文件（.index）、时间戳索引文件（.timeindex）以及已中止（Aborted）事务的索引文件（.txnindex）。当然，如果你没有使用 Kafka 事务，已中止事务的索引文件是不会被创建出来的。
下面我们看一下LogSegment的实现情况，具体文件位置是 core/src/main/scala/kafka/log/LogSegment.scala。
2.LogSegment
LogSegment.scala这个文件里面定义了三个对象：
- LogSegment class；
- LogSegment object；
- LogFlushStats object。LogFlushStats 结尾有个 Stats，它是做统计用的，主要负责为日志落盘进行计时。
我这里贴一下LogSegment.scala这个文件上面的注释，介绍了LogSegment的构成：
A segment of the log. Each segment has two components: a log and an index. The log is a FileRecords containing the actual messages. The index is an OffsetIndex that maps from logical offsets to physical file positions. Each segment has a base offset which is an offset <= the least offset of any message in this segment and > any offset in any previous segment
这段注释清楚的写了每个日志段由两个核心组件构成：日志和索引。每个日志段都有一个起始位置：base offset，而该位移值是此日志段所有消息中最小的位移值，同时，该值却又比前面任何日志段中消息的位移值都大。
2.1.LogSegment构造参数
class LogSegment private[log] (val log: FileRecords,
val lazyOffsetIndex: LazyIndex[OffsetIndex],
val lazyTimeIndex: LazyIndex[TimeIndex],
val txnIndex: TransactionIndex,
val baseOffset: Long,
val indexIntervalBytes: Int,
val rollJitterMs: Long,
val time: Time) extends Logging …
FileRecords是实际保存 Kafka 消息的对象。
lazyOffsetIndex、lazyTimeIndex 和 txnIndex 分别对应位移索引文件、时间戳索引文件、已中止事务索引文件。
baseOffset是每个日志段对象的起始位移，每个 LogSegment 对象实例一旦被创建，它的起始位移就是固定的了，不能再被更改。
indexIntervalBytes 值其实就是 Broker 端参数 log.index.interval.bytes 值，它控制了日志段对象新增索引项的频率。默认情况下，日志段至少新写入 4KB 的消息数据才会新增一条索引项。
time 是用于统计计时的一个实现类。
2.2 .append
/**
* Append the given messages starting with the given offset. Add
* an entry to the index if needed.
*
* It is assumed this method is being called from within a lock.
*
* 在指定的 offset 处追加指定的 msgs, 需要的情况下追加相应的索引
*
* 将一组消息追加写入到以给定offset开始的日志段中。如果写入超过了4KB(默认的log.index.interval.bytes属性值)则额外写入一条新的索引
* 项记录到索引文件中。这个方法不是线程安全的，所以后面调用的时候需要有锁同步机制的保护
*
* 在LogSegment.append0方法中实现了追加消息的功能，可能有多个Handler线程并发写人同一个LogSegment,所以调用此方法时必须保证线程安全，
* 在后面分析Log类时会看到相应的同步代码。
*
* 这个方法主要做了那么几件事：
*
* 1. 判断日志段是否为空，不为空则往下进行操作
* 2. 调用ensureOffsetInRange方法，确保输入参数最大位移值是合法的。
* 3. 调用 FileRecords 的 append 方法执行真正的写入。
* 4. 更新日志段的最大时间戳以及最大时间戳所属消息的位移值属性。
* 5. 更新索引项和写入的字节数，日志段每写入 4KB 数据就要写入一个索引项。当已写入字节数超过了
* 4KB 之后，append 方法会调用索引对象的 append 方法新增索引项，同时清空已写入字节数。
*
* @param largestOffset The last offset in the message set
* @param largestTimestamp The largest timestamp in the message set.
* @param shallowOffsetOfMaxTimestamp The offset of the message that has the largest timestamp in the messages to append.
* @param records The log entries to append.
* @return the physical position in the file of the appended records
* @throws LogSegmentOffsetOverflowException if the largest offset causes index offset overflow
*
*
*/
@nonthreadsafe
def append(largestOffset: Long,
largestTimestamp: Long,
shallowOffsetOfMaxTimestamp: Long,
records: MemoryRecords): Unit =
// 检测是否满足添加索引项的条件，判断是否日志段是否为空
if (records.sizeInBytes > 0)
trace(s"Inserting $records.sizeInBytes bytes at end offset $largestOffset at position $log.sizeInBytes " +
s"with largest timestamp $largestTimestamp at shallow offset $shallowOffsetOfMaxTimestamp")
// 获取FileRecord 文件的末尾，他就是本次消息要写入的物理地址
val physicalPosition = log.sizeInBytes()
if (physicalPosition == 0)
rollingBasedTimestamp = Some(largestTimestamp)
// 确保输入参数最大位移值是合法的
ensureOffsetInRange(largestOffset)
// append the messages
// todo:写日志文件 追加到数据文件中 内存中
val appendedBytes = log.append(records)
trace(s"Appended $appendedBytes to $log.file at end offset $largestOffset")
// Update the in memory max timestamp and corresponding offset.
// 更新日志段的最大时间戳以及最大时间戳所属消息的位移值属性
if (largestTimestamp > maxTimestampSoFar)
maxTimestampSoFar = largestTimestamp
offsetOfMaxTimestampSoFar = shallowOffsetOfMaxTimestamp
// append an entry to the index (if needed)
// 当一些如字节数超过4kb之后，append方法会调用索引对象的append方法 新增索引项 同时清空已经写入字节数
//note: 判断是否需要追加索引（数据每次都会添加到数据文件中,但不是每次都会添加索引的,间隔 indexIntervalBytes 大小才会写入一个索引文件）
// todo: 优化点 这里并不是来一条数据就写入一条数据，而是达到了一定的条件才写一次索引，我们管它叫稀疏索引
// indexIntervalBytes 默认是4096个字节，也就是说每次写了4096个字节的消息就更新一次索引
if (bytesSinceLastIndexEntry > indexIntervalBytes)
// todo:添加数据索引
offsetIndex.append(largestOffset, physicalPosition)
//添加时间戳索引
timeIndex.maybeAppend(maxTimestampSoFar, offsetOfMaxTimestampSoFar)
//重置为0
bytesSinceLastIndexEntry = 0
//更新bytesSinceLastIndexEntry 添加消息的大小到 bytesSinceLastIndexEntry 变量中
bytesSinceLastIndexEntry += records.sizeInBytes
这个方法主要做了那么几件事：
- 判断日志段是否为空，不为空则往下进行操作
- 调用ensureOffsetInRange方法，确保输入参数最大位移值是合法的。
- 调用 FileRecords 的 append 方法执行真正的写入。
- 更新日志段的最大时间戳以及最大时间戳所属消息的位移值属性。
- 更新索引项和写入的字节数，日志段每写入 4KB 数据就要写入一个索引项。当已写入字节数超过了
4KB 之后，append 方法会调用索引对象的 append 方法新增索引项，同时清空已写入字节数。
我们下面再看看ensureOffsetInRange方法是怎么校验最大位移的：
/**
* 这个方法会将offset和baseOffset做对比，当offset小于baseOffset或者当offset和baseOffset相减后大于Int的最大值，
* 那么都是异常的情况，那么这时就会抛出LogSegmentOffsetOverflowException异常。
* @param offset
* @return
*/
private def ensureOffsetInRange(offset: Long): Unit =
if (!canConvertToRelativeOffset(offset))
throw new LogSegmentOffsetOverflowException(this, offset)
这个方法最终会调用到AbstractIndex的toRelative方法中：
/**
* 这个方法会将offset和baseOffset做对比，当offset小于baseOffset或者当offset和baseOffset相减后大于Int的最大值，
* 那么都是异常的情况，那么这时就会抛出LogSegmentOffsetOverflowException异常。
* @param offset
* @return
*/
private def toRelative(offset: Long): Option[Int] =
val relativeOffset = offset - baseOffset
if (relativeOffset < 0 || relativeOffset > Int.MaxValue)
None
else
Some(relativeOffset.toInt)
可见这个方法会将offset和baseOffset做对比，当offset小于baseOffset或者当offset和baseOffset相减后大于Int的最大值，那么都是异常的情况，那么这时就会抛出LogSegmentOffsetOverflowException异常。
2.3 .read
/**
* Read a message set from this segment beginning with the first offset >= startOffset. The message set will include
* no more than maxSize bytes and will end before maxOffset if a maxOffset is specified.
*
* @param startOffset A lower bound on the first offset to include in the message set we read
* @param maxOffset An optional maximum offset for the message set we read
* @param maxSize The maximum number of bytes to include in the message set we read
* @param maxPosition The maximum position in the log segment that should be exposed for read
* @param minOneMessage If this is true, the first message will be returned even if it exceeds `maxSize` (if one exists)
*
* @return The fetched data and the offset metadata of the first message whose offset is >= startOffset,
* or null if the startOffset is larger than the largest offset in this log
*
* 读取日志分段（副本同步不会设置 maxSize）
*
* startOffset ： 指定读取的起始消息的offset
* maxOffset : 指定读取结束的offset，可以为空
* maxSize ： 指定读取的最大字节数
* maxPosition ： 指定读取的最大物理地址，可选参数，默认值是日志文件的大小
*/
@threadsafe
def read(startOffset: Long, maxOffset: Option[Long], maxSize: Int, maxPosition: Long = size,
minOneMessage: Boolean = false): FetchDataInfo =
if (maxSize < 0)
throw new IllegalArgumentException(s"Invalid max size $maxSize for log read from segment $log")
// 日志文件测长度,log 文件物理长度
val logSize = log.sizeInBytes // this may change, need to save a consistent copy
//将startOffset转成对应的物理地址，以字节为单位
val startOffsetAndSize = translateOffset(startOffset)
// if the start position is already off the end of the log, return null
if (startOffsetAndSize == null)
return null
val startPosition = startOffsetAndSize.position
// 组装offset元数据信息
val offsetMetadata = new LogOffsetMetadata(startOffset, this.baseOffset, startPosition)
val adjustedMaxSize =
if (minOneMessage) math.max(maxSize, startOffsetAndSize.size)
else maxSize
// return a log segment but with zero size in the case below
// 如果设置了 adjustedMaxSize ，则根据其具体计算实际需要读取的字节数
if (adjustedMaxSize == 0)
return FetchDataInfo(offsetMetadata, MemoryRecords.EMPTY)
// calculate the length of the message set to read based on whether or not they gave us a maxOffset
// 计算读取的字节数
val fetchSize: Int = maxOffset match
//note: 副本同步时的计算方式
case None =>
// no max offset, just read until the max position
min((maxPosition - startPosition).toInt, adjustedMaxSize)
//note: consumer 拉取时,计算方式
case Some(offset) =>
// there is a max offset, translate it to a file position and use that to calculate the max read size;
// when the leader of a partition changes, it's possible for the new leader's high watermark to be less than the
// true high watermark in the previous leader for a short window. In this window, if a consumer fetches on an
// offset between new leader's high watermark and the log end offset, we want to return an empty response.
if (offset < startOffset)
return FetchDataInfo(offsetMetadata, MemoryRecords.EMPTY, firstEntryIncomplete = false)
//将maxOffset转成物理地址
val mapping = translateOffset(offset, startPosition)
val endPosition =
// maxOffset超出此日志文件时，则使用日志文件长度
if (mapping == null)
logSize // the max offset is off the end of the log, use the end of the file
else
mapping.position
//由maxOffsetmaxPosition和maxSize共同决定读取的长度
min(min(maxPosition, endPosition) - startPosition, adjustedMaxSize).toInt
//maxOffset通常是Replica的HW，消费者最多只能读到HW这个位置的消息。
// todo: 封装结果 通过 log.slice 读取数据 读取数据的方法是 log.slice
//按照读取起始位置和长度生成的一个分片的FileRecords对象,根据起始的物理位置和读取长度读取数据文件
FetchDataInfo(offsetMetadata, log.slice(startPosition, fetchSize),
firstEntryIncomplete = adjustedMaxSize < startOffsetAndSize.size)
这段代码中，主要做了这几件事：
- 调用 translateOffset 方法定位要读取的起始文件位置 （startPosition）。
举个例子，假设 maxSize=100，maxPosition=300，startPosition=250，那么 read 方法只能读取 50 字节，因为 maxPosition - startPosition = 50。我们把它和 maxSize 参数相比较，其中的最小值就是最终能够读取的总字节数。
- 调用 FileRecords 的 slice 方法，从指定位置读取指定大小的消息集合
2.4 .recover
这个方法是恢复日志段，Broker 在启动时会从磁盘上加载所有日志段信息到内存中，并创建相应的 LogSegment 对象实例。在这个过程中，它需要执行一系列的操作。
/**
* Run recovery on the given segment. This will rebuild the index from the log file and lop off any invalid bytes
* from the end of the log and index.
*
* @param producerStateManager Producer state corresponding to the segment's base offset. This is needed to recover
* the transaction index.
* @param leaderEpochCache Optionally a cache for updating the leader epoch during recovery.
* @return The number of bytes truncated from the log
* @throws LogSegmentOffsetOverflowException if the log segment contains an offset that causes the index offset to overflow
*
* 根据日志文件重建索引文件，同时验证日志文件中消息的合法性
*
* 在重建索引文件过程中，如果遇到了压缩消息需要进行解压，主要原因是因为索引项中保存的相对offset 是第一条消息的offset
* ,而外层消息的offiset是压缩消息集合中的最后一条消息的offset。
*
* 恢复一个日志段——即根据日志文件重建索引并砍掉那些无效的字节，所谓的无效字节就是由参数限定的，任何在maxMessageSize之外的字节都是为无效状态。
* 该方法实现也很简单，就是先将索引项全部截断并将索引文件重置为原来的大小，然后遍历该消息集合，超过indexIntervalBytes之后就追加一条索引记录从而达到重建索引的目的
*
* 这个方法是恢复日志段，Broker 在启动时会从磁盘上加载所有日志段信息到内存中，并创建相应的
* LogSegment 对象实例。在这个过程中，它需要执行一系列的操作。
*
* 这个方法主要做了以下几件事：
* 1. 清空索引文件
* 2. 遍历日吹端中多有消息集合
* 1. 校验日志段中的消息
* 2. 获取最大时间戳及所属消息位移
* 3. 更新索引项
* 4. 更新总消息字节数
* 5. 更新Porducer状态和Leader Epoch缓存
* 3. 执行消息日志索引文件截断
* 4. 调整索引文件大小
*/
@nonthreadsafe
def recover(producerStateManager: ProducerStateManager, leaderEpochCache: Option[LeaderEpochFileCache] = None): Int =
offsetIndex.reset()
timeIndex.reset()
txnIndex.reset()
var validBytes = 0
var lastIndexEntry = 0
maxTimestampSoFar = RecordBatch.NO_TIMESTAMP
try
//遍历日志段中所有消息集合
for (batch <- log.batches.asScala)
// 验证消息是否合法
batch.ensureValid()
// 校验消息中最后一条消息的位移不能越界
ensureOffsetInRange(batch.lastOffset)
// The max timestamp is exposed at the batch level, so no need to iterate the records
// 获取最大时间戳及所属消息位移
if (batch.maxTimestamp > maxTimestampSoFar)
maxTimestampSoFar = batch.maxTimestamp
offsetOfMaxTimestampSoFar = batch.lastOffset
// Build offset index
// 当已写入字节数超过了 4KB 之后，调用索引对象的 append 方法新增索引项，同时清空已写入字节数
if (validBytes - lastIndexEntry > indexIntervalBytes)
offsetIndex.append(batch.lastOffset, validBytes)
timeIndex.maybeAppend(maxTimestampSoFar, offsetOfMaxTimestampSoFar)
lastIndexEntry = validBytes
// 更新总消息字节数
validBytes += batch.sizeInBytes()
// 更新Porducer状态和Leader Epoch缓存
if (batch.magic >= RecordBatch.MAGIC_VALUE_V2)
leaderEpochCache.foreach cache =>
if (batch.partitionLeaderEpoch > 0 && cache.latestEpoch.forall(batch.partitionLeaderEpoch > _))
cache.assign(batch.partitionLeaderEpoch, batch.baseOffset)
updateProducerState(producerStateManager, batch)
catch
case e: CorruptRecordException =>
warn("Found invalid messages in log segment %s at byte offset %d: %s."
.format(log.file.getAbsolutePath, validBytes, e.getMessage))
// 遍历完后将 遍历累加的值和日志总字节数比较，
val truncated = log.sizeInBytes - validBytes
if (truncated > 0)
debug(s"Truncated $truncated invalid bytes at the end of segment $log.file.getAbsoluteFile during recovery")
// 执行日志截断操作,对日志文件进行拦截，抛弃后面验证失败的Message
log.truncateTo(validBytes)
// 对索引文件进行相应的截断,调整索引文件大小
offsetIndex.trimToValidSize()
// A normally closed segment always appends the biggest timestamp ever seen into log segment, we do this as well.
timeIndex.maybeAppend(maxTimestampSoFar, offsetOfMaxTimestampSoFar, skipFullCheck = true)
// 对索引文件进行相应的拦截
timeIndex.trimToValidSize()
// 返回截掉的字节数
truncated
下面我们进入到truncateTo方法中，看一下截断操作是怎么做的：
/**
* Truncate this file message set to the given size in bytes. Note that this API does no checking that the
* given size falls on a valid message boundary.
* In some versions of the JDK truncating to the same size as the file message set will cause an
* update of the files mtime, so truncate is only performed if the targetSize is smaller than the
* size of the underlying FileChannel.
* It is expected that no other threads will do writes to the log when this function is called.
* @param targetSize The size to truncate to. Must be between 0 and sizeInBytes.
* @return The number of bytes truncated off
*
* 将文件消息集合截断成指定的字节大小，这个方法不保证截断位置的Message的完整性。
*
* Kafka 会将日志段当前总字节数和刚刚累加的已读取字节数进行比较，如果发现前者比后者大，
* 说明日志段写入了一些非法消息，需要执行截断操作，将日志段大小调整回合法的数值。
*/
public int truncateTo(int targetSize) throws IOException
int originalSize = sizeInBytes();
// 检测 targetSize 的有效性, 要截断的目标大小不能超过当前文件的大小
if (targetSize > originalSize || targetSize < 0)
throw new KafkaException("Attempt to truncate log segment " + file + " to " + targetSize + " bytes failed, " +
" size of this log segment is " + originalSize + " bytes.");
//如果目标大小小于当前文件大小，那么执行截断
if (targetSize < (int) channel.size())
// 裁剪文件
channel.truncate(targetSize);
// 修改 size
size.set(targetSize);
// 返回裁剪掉的字节数
return originalSize - targetSize;
Kafka 会将日志段当前总字节数和刚刚累加的已读取字节数进行比较，如果发现前者比后者大，说明日志段写入了一些非法消息，需要执行截断操作，将日志段大小调整回合法的数值
2.5 .truncateTo
这个方法会将日志段中的数据强制截断到指定的位移处。
/**
* Truncate off all index and log entries with offsets >= the given offset.
* If the given offset is larger than the largest message in this segment, do nothing.
*
* @param offset The offset to truncate to
* @return The number of log bytes truncated
*
* 给定一个位移，将位于该位移之后的所有索引项和日志项全部清除，如果给定的位移大于日志段本身的最大位移就什么都不做。
* 最后函数返回日志数据总共截断的字节数。值得注意的是，如果把所有日志数据都截断了，那么需要更新这个日志段的创建日期。
* 同时还会将检查是否增加索引项的指针清零。
*
* 日志截断使之保存的最大offset不会超过给定的targetOffset。当然，如果targetOffset就比现有日志的结束位移还要大自然什么都不做。
* 另外在截断的过程中，还需要判断该log的最小位移(也就是第一个日志段的基础位移)如果比targetOffset大的话，那么直接调用
* truncateFullyAndStartAt方法删除所有日志数据并设置新的位移点，否则逐一删除那些起始位移比targetOffset大的日志段。
* 此时activeSegment会自动变成当前删除之后最新的那个日志段，所以还要对activeSegment进行截断操作。这些做完之后更新下一条消息offset并重设恢复点位移
*
* 这个方法会将日志段中的数据强制截断到指定的位移处。
* 1. 将位置值转换成物理文件位置
* 2. 移动索引到指定位置，位移索引文件、时间戳索引文件、已中止事务索引文件等位置
* 3. 将索引做一次resize操作，节省内存空间
* 4. 调整日志段日志位置
*/
@nonthreadsafe
def truncateTo(offset: Long): Int =
// Do offset translation before truncating the index to avoid needless scanning
// in case we truncate the full index
// 将位置值转换成物理文件位置
val mapping = translateOffset(offset)
// 移动索引到指定位置
offsetIndex.truncateTo(offset)
timeIndex.truncateTo(offset)
txnIndex.truncateTo(offset)
// After truncation, reset and allocate more space for the (new currently active) index
// 因为位置变了，为了节省内存，做一次resize操作
offsetIndex.resize(offsetIndex.maxIndexSize)
timeIndex.resize(timeIndex.maxIndexSize)
val bytesTruncated = if (mapping == null) 0 else log.truncateTo(mapping.position)
// 如果调整到初始位置，那么重新记录一下创建时间
if (log.sizeInBytes == 0)
created = time.milliseconds
rollingBasedTimestamp = None
//调整索引项
bytesSinceLastIndexEntry = 0
//调整最大的索引位置
if (maxTimestampSoFar >= 0)
loadLargestTimestamp()
bytesTruncated
- 将位置值转换成物理文件位置
- 移动索引到指定位置，位移索引文件、时间戳索引文件、已中止事务索引文件等位置
- 将索引做一次resize操作，节省内存空间
- 调整日志段日志位置
我们到OffsetIndex的truncateTo方法中看一下：
/**
* 1. 根据指定位移返回消息中的槽位。
* 2. 如果返回的槽位小于零，说明没有消息位移小于指定位移，所以newEntries返回0。
* 3. 如果指定位移在消息位移中，那么返回slot槽位。
* 4. 如果指定位移位置大于消息中所有位移，那么跳到消息位置中最大的一个的下一个位置。
*
* @param offset
*/
override def truncateTo(offset: Long)
inLock(lock)
val idx = mmap.duplicate
//根据指定位移返回消息中位移
val slot = largestLowerBoundSlotFor(idx, offset, IndexSearchType.KEY)
/* There are 3 cases for choosing the new size
* 1) if there is no entry in the index <= the offset, delete everything
* 2) if there is an entry for this exact offset, delete it and everything larger than it
* 3) if there is no entry for this offset, delete everything larger than the next smallest
*/
val newEntries =
//如果没有消息的位移值小于指定位移值，那么就直接从头开始
if(slot < 0)
0
// 跳到执行的位移位置
else if(relativeOffset(idx, slot) == offset - baseOffset)
slot
// 指定位移位置大于消息中所有位移，那么跳到消息位置中最大的一个的下一个位置
else
slot + 1
// 执行位置跳转
truncateToEntries(newEntries)
- 根据指定位移返回消息中的槽位。
- 如果返回的槽位小于零，说明没有消息位移小于指定位移，所以newEntries返回0。
- 如果指定位移在消息位移中，那么返回slot槽位。
- 如果指定位移位置大于消息中所有位移，那么跳到消息位置中最大的一个的下一个位置。
讲完了LogSegment之后，我们在来看看Log。
3.Log
3.1 Log 源码结构
Log.scala定义了 10 个类和对象，图中括号里的 C 表示 Class，O 表示 Object。
我们主要看的是Log类：
3.2 Log类的定义
/**
* An append-only log for storing messages.
*
* The log is a sequence of LogSegments, each with a base offset denoting the first message in the segment.
*
* New log segments are created according to a configurable policy that controls the size in bytes or time interval
* for a given segment.
*
* @param dir The directory in which log segments are created.
* @param config The log configuration settings
* @param logStartOffset The earliest offset allowed to be exposed to kafka client.
* The logStartOffset can be updated by :
* - user's DeleteRecordsRequest
* - broker's log retention
* - broker's log truncation
* The logStartOffset is used to decide the following:
* - Log deletion. LogSegment whose nextOffset <= log's logStartOffset can be deleted.
* It may trigger log rolling if the active segment is deleted.
* - Earliest offset of the log in response to ListOffsetRequest. To avoid OffsetOutOfRange exception after user seeks to earliest offset,
* we make sure that logStartOffset <= log's highWatermark
* Other activities such as log cleaning are not affected by logStartOffset.
* @param recoveryPoint The offset at which to begin recovery--i.e. the first offset which has not been flushed to disk
* @param scheduler The thread pool scheduler used for background actions
* @param brokerTopicStats Container for Broker Topic Yammer Metrics
* @param time The time instance used for checking the clock
* @param maxProducerIdExpirationMs The maximum amount of time to wait before a producer id is considered expired
* @param producerIdExpirationCheckIntervalMs How often to check for producer ids which need to be expired
*
* param dir Log对应的磁盘目录，此目录下存放了每个LogSegment对应的日志文件和索引文件。
* param config : 日志配置信息
* param logStartOffset 日志段集合中第一个日志段的基础位移，也就是这个日志对象的基础位移logEndOffsetMetadata
* The logStartOffset can be updated by :
* - user's DeleteRecordsRequest
* - broker's log retention
* - broker's log truncation
* The logStartOffset is used to decide the following:
* - Log deletion. LogSegment whose nextOffset <= log's logStartOffset can be deleted.
* It may trigger log rolling if the active segment is deleted.
* - Earliest offset of the log in response to ListOffsetRequest. To avoid OffsetOutOfRange exception after user seeks to earliest offset,
* we make sure that logStartOffset <= log's highWatermark
* Other activities such as log cleaning are not affected by logStartOffset.
*
* param recoveryPoint : 恢复的起始offset——即尚未被写入磁盘的第一个offset,指定恢复操作的起始offset, recoveryPoint 之前的Message已经刷新到磁盘上持久存储，而其后的消息则不一-定，
* 出现宕机时可能会丢失。所以只需要恢复recoveryPoint之后的消息即可。
* param scheduler : 用于后台操作的一个调度器线程池。主要用于异步地删除日志段和日志段切分时使用
* param brokerTopicStats Container for Broker Topic Yammer Metrics
* param time : 提供时间服务的对象实例
* param maxProducerIdExpirationMs The maximum amount of time to wait before a producer id is considered expired
* param producerIdExpirationCheckIntervalMs How often to check for producer ids which need to be expired
*
*
*
* Log是对多个LogSegment对象的顺序组合，形成一个逻辑的日志。为了实现快速定位LogSegment, Log使用跳表( SkipList )对LogSegment进行管理。
*
* 在Log中，将每个LogSegment的baseOffset作为key, LogSegment 对象作为value，放人segments这个跳表中管理
*
* 向Log中追加消息时是顺序写人的，那么只有最后一个LogSegment能够进行写人操作，在其之前的所有LogSegment都不能写入数据。
* 最后一个LogSegment使用Log.activeSegment()方法获取，即segments集合中最后一个元素，为了描述方便，我们将此Segment对象称为“activeSegment” 。
* 随着数据的不断写入，当activeSegment的日志文件大小到达一定阈值时，就需要创建新的activeSegment, 之后追加的消息将写人新的activeSegment。
*
*/
@threadsafe
class Log(@volatile var dir: File,
@volatile var config: LogConfig,
@volatile var logStartOffset: Long以上是关于kafkaKafka源码解析 - LogSegment以及Log初始化的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
kafkakafka获取消费组异常 EOFException: null & KeeperErrorCode
KafkaKafka Producer整体架构概述及源码分析
KafkaKafka 的 Broker 与 KafkaController 介绍