Kafka文件存储机制
Topic是逻辑上的概念，而partition是物理上的概念，每个partition对应于一个log文件，该log文件中存储的就是Prodcuer生产的数据，Producer生产的数据会被不断追加到该log文件末端，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segment包括：".index文件"、".log"文件和.timeindex等文件，这些文件位于一个文件夹下，该文件夹的命名规则为：topic名称+分区序号，例如first-0，（server.properties文件里面log.dirs的路径下可以找到该文件夹）
一个topic分为多个partition
一个partition分为多个segment
一个segment由如下部分组成：
.log 日志文件（存储实际数据）
.index 偏移量索引文件
.timeindex 时间戳索引文件
其他文件
说明：index和log文件以当前segment的第一条消息的offset命名
这里的配置如下：
查看文件：
查看topic为four，0号分区的数据
直接查看log日志和index文件是乱码
可以通过工具查看index和log信息
kafka-run-class.sh kafka.tools.DumpLogSegments --files 00000000000000000000.index
注意：
index为稀疏索引，大约每往log文件写入4kb数据，会往index文件写入一条索引，参数log.index.interval.bytes默认为4kb
index文件中保存的offset为相对offset，这样能确保offset的值所占空间不会过大，因此能将offset的值控制在固定大小
- 根据目标offset定位segment文件
- 找到小于等于目标offset的最大offset对应的索引项
- 定位到log文件
- 向下遍历找到目标Record
创建topic
创建生产者：
创建生产者：
生产并消费数据
查看数据：
