segment文件命名规则：partion全局的第一个segment从0开始，兴许每一个segment文件名称为上一个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。

itcast@Server-node:/mnt/d/kafka_2.12-2.2.1$ ll /tmp/kafka/log/heima-0/
total 20480
drwxr-xr-x 1 itcast sudo 512 Aug 29 09:38 ./
drwxrwxrwx 1 dayuan dayuan 512 Aug 29 09:41 …/
-rw-r–r-- 1 itcast sudo 10485760 Aug 29 09:38 00000000000000000000.index
-rw-r–r-- 1 itcast sudo 0 Aug 29 09:38 00000000000000000000.log
-rw-r–r-- 1 itcast sudo 10485756 Aug 29 09:38 00000000000000000000.timeindex
-rw-r–r-- 1 itcast sudo 8 Aug 29 09:38 leader-epoch-checkpoint
itcast@Server-node:/mnt/d/kafka_2.12-2.2.1$

二、日志索引

1.数据文件的分段

Kafka解决查询效率的手段之一是将数据文件分段，比如有100条Message，它们的offset是从0到99。假设将数据文件分成5段，第一段为0-19，第二段为20-39，以此类推，每段放在一个单独的数据文件里面，数据文件以该段中最小的offset命名。这样在查找指定offset的Message的时候，用二分查找就可以定位到该Message在哪个段中。

2.偏移量索引

数据文件分段使得可以在一个较小的数据文件中查找对应offset的Message了，但是

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这依然需要顺序扫描才能找到对应offset的Message。为了进一步提高查找的效率，Kafka为每个分段后的数据文件建立了索引文件，文件名与数据文件的名字是一样的，只是文件扩展名为.index。

比如：要查找绝对offset为7的Message：

首先是用二分查找确定它是在哪个LogSegment中，自然是在第一个Segment中。 打开这个Segment的index文件，也是用二分查找找到offset小于或者等于指定offset的索引条目中最大的那个offset。自然offset为6的那个索引是我们要找的，通过索引文件我们知道offset为6的Message在数据文件中的位置为9807。

打开数据文件，从位置为9807的那个地方开始顺序扫描直到找到offset为7的那条Message。

这套机制是建立在offset是有序的。索引文件被映射到内存中，所以查找的速度还是很快的。

一句话，Kafka的Message存储采用了分区(partition) ，分段(LogSegment) 和 稀疏索引这几个手段来达到了高效性。

三、日志清理

1.日志删除

Kafka日志管理器允许定制删除策略。目前的策略是删除修改时间在N天之前的日志（按时间删除），也可以使用另外一个策略：保留最后的NGB数据的策略(按大小删除)。为了避免在删除时阻塞读操作，采用了copy-on-write形式的实现，删除操作进行时，读取操作的二分查找功能实际是在一个静态的快照副本上进行的，这类似于Java的CopyOnWriteArrayList。 Kafka消费日志删除思想：Kafka把topic中一个parition大文件分成多个小文件段，通过多个小文件段，就容易定期清除或删除已经消费完文件，减少磁盘占用。

log.cleanup.policy=delete 启用删除策略
直接删除，删除后的消息不可恢复。可配置以下两个策略：
清理超过指定时间清理：
log.retention.hours=16
超过指定大小后，删除旧的消息：
log.retention.bytes=1073741824

2.日志压缩

将数据压缩，只保留每个key最后一个版本的数据。首先在broker的配置中设置log.cleaner.enable=true启用cleaner，这个默认是关闭的。在Topic的配置中设置log.cleanup.policy=compact启用压缩策略。

压缩后的offset可能是不连续的，比如上图中没有5和7，因为这些offset的消息被merge了，当从这些offset消费消息时，将会拿到比这个offset大的offset对应的消息，比如，当试图获取offset为5的消息时，实际上会拿到offset为6的消息，并从这个位置开始消费。

这种策略只适合特俗场景，比如消息的key是用户ID，消息体是用户的资料，通过这种压缩策略，整个消息集里就保存了所有用户最新的资料。

压缩策略支持删除，当某个Key的最新版本的消息没有内容时，这个Key将被删除，这也符合以上逻辑。
户最新的资料。

压缩策略支持删除，当某个Key的最新版本的消息没有内容时，这个Key将被删除，这也符合以上逻辑。