1.Kafka的工作流程以及文件存储机制
Kafka中消息是以topic进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向topic的。
topic是逻辑上的概念，而partition是物理上的概念，每个partition对应一个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，且每条数据都有自己的offset。消费者组中的每个消费者，都会实时记录自己消费到了那个offset，以便出错恢复时，从上次的位置继续消费。
由于生产者产生的消息会不断追加到log文件末尾，为防止log文件过大导致数据定位效率低下，Kafka采取了分片和索引机制，将每个partition分为多个segment。
每个partition（目录）相当于一个举行文件被平均分配到多个大小相等segment（段）数据文件中（每个segment文件中消息数量不一定相等），这种特性也方便old segment的删除，即方便已被消费的消息的清理，提高磁盘的利用率。每个partition只需要支持顺序读写就行，segment的文件生命周期由服务端配置参数（log.segment.bytes，log.roll.{ms,hours}等若干参数）决定。
每个segment对应俩个文件————".index"文件和".log"文件。分别表示为segment索引文件和数据文件（引入索引文件的目的就是方便于利用二分查找快速定位message位置）。这俩个文件的命令规则为：partition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，数值大小为64位，20位数字字符长度，没有数字用0填充。
这些文件位于一个文件夹下（partition目录），该文件夹的命名规则位：topic名称+分区序号。例如，Frist和这个topic由三个分区，则对应的文件夹位Frist-0，Frist-1，Frist-2
00000000000000000000.index
00000000000000000000.log
00000000000000170410.index
00000000000000170410.log
00000000000000239430.index
00000000000000239430.logindex和log文件以当前segment的第一条消息的offset命名。下图位index文件和log文件的结构示意图
