谙流 ASK 是谙流团队自主研发的国产新一代云原生流平台，与 Apache Kafka 100% 协议兼容，全栈自主可控，专注私有化部署与行业场景赋能。

传统Kafka存储之殇

IO模型缺陷

每个分区对应独立文件，采用单分区异步批量顺序写机制。当多分区并发写入时，IO 模式逐渐退化为随机写。若将 Kafka 刷盘条数调至极小值（如高可靠性场景），随机写问题将显著加剧（机械盘顺序写性能可达随机写的100倍），导致性能断崖式下跌^[1]。此为 Broker 节点无法承载过多分区的核心根因。

分区-机器绑定困局

存算一体架构限制：分区与特定Broker机器绑定。随着业务增长，部分Broker可能出现分区数据空间占用不均——少数分区占据大量磁盘空间。为保障业务稳定，需将大分区迁移至低负载Broker。

扩容引发二次灾难：当业务流量激增导致磁盘即将写满时，必须扩容。由于分区与机器强绑定，扩容需将高负载Broker的分区全量迁移至新Broker。此过程将进一步加剧本已高负载集群的压力，引发连锁故障。

正是由于Kafka的存算一体架构设计，实际运维中高要求场景需遵循两条核心准则，Broker节点磁盘使用率控制在60%以内，避免瞬时写满引发服务中断；严控集群Topic总规模，规避后续扩容^[2]与故障定位困难。

ASK 分片存储模型

为彻底解决传统架构中分区数据与特定物理机器的强绑定问题，ASK引入分片存储模型，将分区数据切割为逻辑分片（Shard1-6），并全域分布式存储于集群共享存储池中（Storage1-3），其核心设计如下：

在谙流 ASK 存储架构中，分区（Partition）- 分片（Ledger）- 存储节点（Storage Node）的关联关系如下：

1. 分片是分布式存储的最小逻辑单元，其 ID 由 Storage 分配，保证全局单调递增。
2. 分区与分片映射示例

• 一个Topic（如两分区 P0/P1）。
• 每个分区绑定一组递增的分片ID（如P0: L1→L3→L6，P1: L2→L4→L5）。
• 仅最新分片可写（如 L6/L5），其他分片关闭后只读不可修改。

3. 分片写入规则

• 副本数由Topic级别参数replication.factor定义（默认3副本）。
• 目标存储节点通过动态负载均衡算法选择。

分片数据在 Storage Node 组织方式如下：

1. 读写IO物理隔离

• 操作日志（WAL）：使用独立的磁盘设备，全局顺序写入，采用组提交机制合并小IO以提升效率。副本写入操作日志成功即代表该副本写入成功。操作日志仅需保留近期数据，主要用于节点异常退出时的恢复，可根据实际场景配置为同步写入、异步写入或不写入（三种模式可选）。
• 消息数据：用户数据会写入其它磁盘或磁盘阵列中，采用异步、批量方式刷盘以提高性能。消息读请求主要从这部分磁盘读取，从而实现了消息读写路径的物理分离。

2. 消息数据文件结构（图中 a.log, b.log...）

• 混合存储：先将多个分片的数据写入内存，并对该分片内的数据进行排序和合并，当达到一定条件后批量写入文件中。
• 文件切割：单个文件达到阈值时(例如文件大小到达2G)，则生成新文件（a.log→b.log）。

3. 索引管理

为更高效地读取数据，建立了索引机制，快速根据分片读取消息内容。

凭借出色的性能保障机制，ASK 以更周密的数据读取机制实现了比 Apache Kafka 更优的性能表现。这一点我们会在技术解析的后续文章中进行详细分析。

ASK存算分离架构

上面介绍了分布式存储服务，其整体存算分离架构主要包括 Metadata 服务和 Broker 服务，三者共同构成如下三层架构：

1. Metadata层（元数据控制层）

• 存储租户（Tenant）、命名空间（Namespace）、Topic、分区（Partition）的定义和映射关系。
• 存储分区（Partition）、分片（Ledger）的映射关系。
• 存储分片（Ledger）的元数据，例如分片的记录数、副本数、副本所在的Storage Node信息等。

2. Broker层（无状态计算层）

• Broker 节点本身不存储业务数据，启动时通过与元数据服务交互，动态加载 Topic 与分区的路由映射关系。
• Broker 集群通过一种简单快速的方式选出Leader，由其统一管理分区分配及负载均衡策略。
• 每个分区仅绑定至单一 Broker 节点，读写请求由该节点直接对接 Storage 层处理。

3. Storage层（持久化存储层）

负责真正的数据持久化存储

ASK秒级扩容

在介绍完 ASK 的分片存储模型和存算分离架构后，接下来我们将看看如何实现快速扩容。

存储层扩容（左侧→中部）

• 紧急扩容：当存储层磁盘空间不足时，Storage 节点从 3个（Storage1/2/3） 快速扩容至 5个（新增Storage4/5），新节点加入后 Broker 秒级探测，并依据调度算法将新分片定向写入扩容节点（如分片7→Storage4/5）。
• 日常扩容：当分片达到阈值（如5000条或4小时），系统自动关闭当前分片并创建新分片，新数据优先写入扩容节点（如分片8→Storage4）。
• 空间释放：旧节点数据依赖消息保留策略渐进回收空间（非立即删除），避免瞬时IO压力。

计算层扩容（中部→右侧）

• 分区接管：新增 Broker 节点（如Broker4）后，系统自动触发负载均衡，将指定分片（如分片7）迁移至新节点。迁移流程如下：o 关闭写入：原 Broker 停止对该分片的写入（元数据标记为关闭状态）。o 路由切换：分片绑定至新 Broker，由其加载分片元数据并接管读写流量。
• 秒级转移：全流程秒级完成，客户端自动重连新节点，业务零感知。
• 零数据迁移：仅更新元数据路由，Storage 层数据物理位置不变，规避迁移开销。

下面是某实际客户的扩容的效果图：

• 双向奔赴：扩容后，新节快速承接新增写入流量，各存储节点间的负载快速趋于均衡。同时，存储集群的数据分布随时间推移逐步收敛，最终达成容量平衡状态，全过程无需人工干预，无数据迁移。

• 平滑稳定：整个集群在扩容的过程中，生产消息服务平滑无感。

总结

谙流 ASK 以国产化云原生架构，重塑 Apache Kafka 核心引擎：

• 破传统之殇：独创分片存储模型，彻底解耦分区与物理机器的强绑定困局；
• 立三层之优：Metadata-Broker-Storage 存算分离架构，实现计算、存储、调度的独立弹性；
• 证秒级之效：存储层秒级扩容免迁移，计算层分区无感切换零中断，性能与容量实现「双向奔赴」。

这就是 ASK —— 协议 100% 兼容，稳定性大跃升，让企业在私有化场景下告别 Apache Kafka 的扩容之痛，驾驭流数据再无后顾之忧。

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