最近我们的 Pulsar 存储有很长一段时间数据一直得不到回收，但消息确实已经是 ACK 了，理论上应该是会被回收的，随着时间流逝不但没回收还一直再涨，最后在没找到原因的情况下就只有一直不停的扩容。

最后磁盘是得到了回收，过程先不表，之后再讨论。

为了防止类似的问题再次发生，我们希望可以监控到磁盘维度，能够列出各个日志文件的大小以及创建时间。

这时就需要对 Pulsar 的存储模型有一定的了解，也就有了这篇文章。

讲到 Pulsar 的存储模型，本质上就是 Bookkeeper 的存储模型。

Pulsar 所有的消息读写都是通过 Bookkeeper 实现的。

Bookkeeper 是一个可扩展、可容错、低延迟的日志存储数据库，基于 Append Only 模型。（数据只能追加不能修改）

这里我利用 Pulsar 和 Bookkeeper 的 Admin API 列出了 Broker 和 BK 中 Ledger 分别占用的磁盘空间。

关于这个如何获取和计算的，后续也准备提交给社区。

背景

但和我们实际 kubernetes 中的磁盘占用量依然对不上，所以就想看看在 BK 中实际的存储日志和 Ledger 到底差在哪里。

知道 Ledger 就可以通过 Ledger 的元数据中找到对应的 topic，从而判断哪些 topic 的数据导致统计不能匹配。

Bookkeeper 有提提供一个Admin API 可以返回当前 BK 所使用了哪些日志文件的接口:
https://bookkeeper.apache.org/docs/admin/http#endpoint-apiv1bookielist_disk_filefile_typetype

从返回的结果可以看出，落到具体的磁盘上只有一个文件名称，是无法知道具体和哪些 Ledger 进行关联的，也就无法知道具体的 topic 了。

此时只能大胆假设，应该每个文件和具体的消息 ID 有一个映射关系，也就是索引。
所以需要搞清楚这个索引是如何运行的。

存储模型

我查阅了一些网上的文章和源码大概梳理了一个存储流程：

1. BK 收到写入请求，数据会异步写入到 Journal/Entrylog
2. Journal 直接顺序写入，并且会快速清除已经写入的数据，所以需要的磁盘空间不多（所以从监控中其实可以看到 Journal 的磁盘占有率是很低的）。
3. 考虑到会随机读消息，EntryLog 在写入前进行排序，保证落盘的数据中同一个 Ledger 的数据尽量挨在一起，充分利用 PageCache.
4. 最终数据的索引通过 LedgerId+EntryId 生成索引信息存放到 RockDB 中（Pulsar 的场景使用的是 DbLedgerStorage 实现）。
5. 读取数据时先从获取索引，然后再从磁盘读取数据。
6. 利用 Journal 和 EntryLog 实现消息的读写分离。

简单来说 BK 在存储数据的时候会进行双写，Journal 目录用于存放写的数据，对消息顺序没有要求，写完后就可以清除了。

而 Entry 目录主要用于后续消费消息进行读取使用，大部分场景都是顺序读，毕竟我们消费消息的时候很少会回溯，所以需要充分利用磁盘的 PageCache，将顺序的消息尽量的存储在一起。

同一个日志文件中可能会存放多个 Ledger 的消息，这些数据如果不排序直接写入就会导致乱序，而消费时大概率是顺序的，但具体到磁盘的表现就是随机读了，这样读取效率较低。

所以我们使用 Helm 部署 Bookkeeper 的时候需要分别指定 journal 和 ledgers 的目录

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volumes:  
  # use a persistent volume or emptyDir  
  persistence: true  
  journal:  
    name: journal  
    size: 20Gi  
    local_storage: false  
    multiVolumes:  
      - name: journal0  
        size: 10Gi  
        # storageClassName: existent-storage-class  
        mountPath: /pulsar/data/bookkeeper/journal0  
      - name: journal1  
        size: 10Gi  
        # storageClassName: existent-storage-class  
        mountPath: /pulsar/data/bookkeeper/journal1  
  ledgers:  
    name: ledgers  
    size: 50Gi  
    local_storage: false  
    storageClassName: sc
    # storageClass:  
      # ...    useMultiVolumes: false  
    multiVolumes:  
      - name: ledgers0  
        size: 1000Gi  
        # storageClassName: existent-storage-class  
        mountPath: /pulsar/data/bookkeeper/ledgers0  
      - name: ledgers1  
        size: 1000Gi  
        # storageClassName: existent-storage-class  
        mountPath: /pulsar/data/bookkeeper/ledgers1

每次在写入和读取数据的时候都需要通过消息 ID 也就是 ledgerId 和 entryId 来获取索引信息。

也印证了之前索引的猜测。

所以借助于 BK 读写分离的特性，我们还可以单独优化存储。

比如写入 Journal 的磁盘因为是顺序写入，所以即便是普通的 HDD 硬盘速度也很快。

大部分场景下都是读大于写，所以我们可以单独为 Ledger 分配高性能 SSD 磁盘，按需使用。

因为在最底层的日志文件中无法直接通过 ledgerId 得知占用磁盘的大小，所以我们实际的磁盘占用率对不上的问题依然没有得到解决，这个问题我还会持续跟进，有新的进展再继续同步。

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