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在开始讲解之前，先带着大家回忆一下kafka一些名词概念：

a. Broker：提供数据存储和数据读写服务实例，一个Kafka节点就是一个broker，多个broker可以组成一个Kafka集群。

b. Topic：代表的是一类消息，例如应用日志的topic，应用健康监控指标的topic等。

c. Partition：topic物理上的分组，一个topic可以分为多个partition。

d. Segment：partition物理上由多个segment组成，每个segment是一个文件。

e. offset：每个partition都由一系列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到partition中。partition中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset,用于partition唯一标识一条消息.

下面是两个topic,页面浏览流量日志的topic page_view，和点击日志 click_log，在kafka数据目录下的分区存储情况：

|--page_view-0 
          |--page_view-1 
          |--page_view-2 
          |--page_view-3 
          |--click_log-0 
          |--click_log-1 
          |--click_log-2 
          |--click_log-3 

下图说明了文件的存储方式：

• 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。

这样做的好处就是能快速删除无用文件，有效提高磁盘利用率。

partition中segment file组成和物理结构，细节如下：

• segment file组成：由2大部分组成，分别为index文件和data文件，这两个文件一一对应，成对出现，后缀”.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。

创建一个topicXXX包含1 partition，设置每个segment大小为500MB,并启动producer向Kafka broker写入大量数据，该partition文件内容如下：

图1

还有一张细节的图，说明一些index文件和log文件的对应关系：

图2

索引文件存储大量元数据，数据文件存储大量消息，索引文件中元数据指向对应数据文件中message的物理偏移地址。其中以索引文件中元数据3,497为例，依次在数据文件中表示第3个message(在全局partiton表示第368772个message)、以及该消息的物理偏移地址为497。

例如读取offset=368776的message，需要通过下面2个步骤查找。

第一步查找segment file 以前面图1为例，其中00000000000000000000.index表示最开始的文件，起始偏移量(offset)为0.第二个文件00000000000000368769.index的消息量起始偏移量为368770 = 368769 + 1.同样，第三个文件00000000000000737337.index的起始偏移量为737338=737337 + 1，其他后续文件依次类推，以起始偏移量命名并排序这些文件，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=368776时定位到00000000000000368769.index|log

第二步 图2 ，通过segment file查找message 通过第一步定位到segment file，当offset=368776时，依次定位到00000000000000368769.index的元数据物理位置和00000000000000368769.log的物理偏移地址，然后再通过00000000000000368769.log顺序查找直到offset=368776为止。

这样做的优点很明显，segment index file采取稀疏索引存储方式，它减少索引文件大小，通过mmap可以直接内存操作，稀疏索引为数据文件的每个对应message设置一个元数据指针,它比稠密索引节省了更多的存储空间，但查找起来需要消耗更多的时间。

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