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• Topic是逻辑上的概念，而partition是物理上的概念
• 每个partition对应于一个log文件，该log文件中存储的就是Producer生产的数据。
• Producer生产的数据会被不断追加到该log文件末端，为防止log文件过大导致数据定位效率低下（不需要先查出来数据，直接往最后追加，也是kafka可以高效读写的原因之一），Kafka采取了分片和索引机制，将每个partition分为多个segment。（segment默认大小为1GB）
  • 每个segment包括：“.index”文件、“.log”文件和.timeindex等文件。这些文件位于一个文件夹下，该文件夹的命名规则为：topic名称+分区序号，例如：first-0。

1. 思考四个问题：

1. topic中partition存储分布
2. partiton中文件存储方式
3. partiton中segment文件存储结构
4. 在partition中如何通过offset查找message

1.1 topic中partition存储分布：

• 在Kafka文件存储中，同一个topic下有多个不同partition，每个partition为一个目录，partiton命名规则为topic名称+有序序号，第一个partiton序号从0开始，序号最大值为partitions数量减1。
• 每个partition下面有多个segment。

1.2 partiton中文件存储方式：

• 每个partion(目录)相当于一个巨型文件被平均分配到多个大小相等segment(段)数据文件中。但每个段segment file消息数量不一定相等，这种特性方便old segment file快速被删除。
• 每个partiton只需要支持顺序读写就行了，segment文件生命周期由服务端配置参数决定。

1.3 partiton中segment文件存储结构：

• segment file由segment索引文件、数据文件2部分组成，这两个文件一一对应，后缀是”.index”和“.log”，分别表示为segment索引文件、数据文件
• segment文件命名规则：partion全局的第一个segment从0开始，后续每个segment文件名为上一个segment文件最后一条消息的offset值。数值最大为64位long大小，19位数字字符长度，没有数字用0填充。

1.4 在partition中如何通过offset查找message:

• segment的索引文件命令规则：起始偏移量(offset)为0.后续每个segment文件名为上一个segment文件最后一条消息的offset值，所以，第二个文件00000000000000000522.index的文件名是上一个log中最大偏移量+1（521+1=522），其他后续文件依次类推，只要根据offset 二分查找 文件列表，就可以快速定位到具体文件。 当offset=600时定位到00000000000000000522.index|log，用index文件名上的数字+相对offset计算log文件中数据存在的位置，522+65=587，522+117=639，587 < 600 < 639，所以Offset=600的数据在position=6410的位置往下顺扫。

segment index file采取稀疏索引存储方式，不会为每条数据创建索引，大大的减少索了引文件大小。

2. kafka日志存储参数配置

参数	描述
log.segment.bytes	Kafka 中 log 日志是分成一块块存储的，此配置是指 log 日志划分成块的大小，默认值 1G。
log.index.interval.bytes	稀疏索引间存储数据的大小，默认 4kb，kafka 里面每当写入了 4kb 大小的日志（.log），然后就往 index 文件里面记录一个索引。