Kafka 的消息数据存储结构基于「主题 + 分区 + 副本 + 分段 + 索引」的结构。
Kafka 消息是以主题为单位进行归类，各个主题之间是彼此独立的，互不影响。
每个主题又可以分为一个或多个分区。
每个分区各自存在一个记录消息数据的日志文件。
然后每个分区又被划分成了多个 LogSegment，相当于一个巨型文件被平均分割为一些相对较小的文件，这样也便于消息的查找、维护和清理。
偏移量索引文件 .index 用于记录消息偏移量与物理地址之间的映射关系。
- 主题（Topic）：
每个主题（Topic）是消息的逻辑分类，可以理解为一个消息队列。 - 分区（Partition）：
每个主题可以被划分为多个分区（Partition），每个分区是一个有序的、不可变的消息序列。
分区的数量在创建主题时指定，可以在创建后调整。
每个分区对应一个日志文件，消息按顺序追加到日志文件的末尾。 - 副本（Replica）：
每个分区可以有多个副本（Replica），副本分布在不同的Broker上，以实现数据的冗余和高可用性。
副本分为领导者（Leader）和跟随者（Follower），生产者和消费者只与领导者交互，跟随者从领导者同步数据 - 日志段（Log Segment）：
每个分区的日志文件会被分割成多个日志段（Log Segment），每个日志段有一个固定的大小。
日志段的切换是基于时间和大小的，当达到设定的时间或大小限制时，会创建新的日志段。
这种设计有助于提高文件管理和垃圾回收的效率。 - 偏移量（Offset）：
每条消息在分区中都有一个唯一的偏移量（Offset），用于标识消息的位置。
消费者通过维护偏移量来跟踪已经消费的消息，确保消息的顺序性和不重复消费。