如题所述
Kafka中的消息是存储在磁盘上的，一个分区副本对应一个日志（Log）。为了防止Log过大，Kafka又引入了 日志分段 （LogSegment）的概念，将Log切分为多个LogSegment ，相当于一个 巨型文件被平均分配为多个相对较小的文件 ，这样也便于消息的维护和清理。事实上，Log和LogSegnient 也不是纯粹物理意义上的概念，Log 在物理上只以文件夹的形式存储，而每个LogSegment对应于磁盘上的一个日志文件和两个索引文件，以及可能的其他文件（比如以.txnindex ”为后缀的事务索引文件），下图为topic、partition、副本、log和logSegment之间的关系。
虽然一个log被拆为多个分段，但只有最后一个LogSegment（当前活跃的日志分段）才能执行写入操作，在此之前所有的LogSegment都不能写入数据。当满足以下其中任一条件会创建新的LogSegment。
在索引文件切分的时候，Kafka 会关闭当前正在写入的索引文件并置为只读模式，同时以可读写的模式创建新的索引文件，默认大小为1GB。当下次索引切分时才会设置为实际大小。也就是说，之前的segment都是实际大小，活跃segment大小为1G。
索引的主要目的是提高查找的效率。
Kafka采用稀疏索引（sparse index）的方式构造消息的索引，它并不保证每个消息在索引文件中都有对应的索引项。而是每当写入一定量（由 broker 端参数 log.index. interval.bytes 指定，默认4KB ）的消息时，索引文件会增加一个索引项。
消息查找过程
间戳索引文件中包含若干时间戳索引项，每个追加的时间戳索引项中的 timestamp 必须大于之前追加的索引项的 timestamp ，否则不予追加。
消息查找过程
Kafka将消息存储在磁盘中，为了控制磁盘占用空间的不断增加就需要对消息做一定的清理操作。Kafka提供了两种日志清理策略。
kafka有专门的任务来周期性删除不符合条件的日志分段文件，删除策略主要以下有3种。
对于有相同key的不同value值，只保留最后一个版本。如果应用只关心key对应的最新value值，则可以开启Kafka的日志压缩功能，Kafka会定期将相同key的消息进行合井，只保留最新的value值。
