一、Kafka持久化概述

Kakfa 依赖文件系统来存储和缓存消息。对于硬盘的传统观念是硬盘总是很慢，基于文件系统的架构能否提供优异的性能？实际上硬盘的快慢完全取决于使用方式。同时 Kafka 基于 JVM 内存有以下缺点：

对象的内存开销非常高，通常是要存储的数据的两倍甚至更高
随着堆内数据的增加，GC的速度越来越慢

实际上磁盘线性写入的性能远远大于任意位置写的性能，线性读写由操作系统进行了大量优化（read-ahead、write-behind 等技术），甚至比随机的内存读写更快。所以与常见的数据缓存在内存中然后刷到硬盘的设计不同，Kafka 直接将数据写到了文件系统的日志中：

写操作：将数据顺序追加到文件中
读操作：从文件中读取

这样实现的好处：

读操作不会阻塞写操作和其他操作，数据大小不对性能产生影响
硬盘空间相对于内存空间容量限制更小
线性访问磁盘，速度快，可以保存更长的时间，更稳定。

二、Kafka的持久化原理解析

一个 Topic 被分成多 Partition，每个 Partition 在存储层面是一个 append-only 日志文件，属于一个 Partition 的消息都会被直接追加到日志文件的尾部，每条消息在文件中的位置称为 offset（偏移量）。

【赵强老师】Kafka的持久化[亲测有效]

如下图所示，我们之前创建了mytopic1，具有三个分区。我们可以到对应的日志目录下进行查看。

【赵强老师】Kafka的持久化[亲测有效]

Kafka日志分为index与log（如上图所示），两个成对出现：index文件存储元数据，log存储消息。索引文件元数据指向对应log文件中message的迁移地址；例如2,128指log文件的第2条数据，偏移地址为128；而物理地址（在index文件中指定）+ 偏移地址可以定位到消息。
我们可以使用Kafka自带的工具来查看log日志文件中的数据信息：

【赵强老师】Kafka的持久化[亲测有效]

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【赵强老师】Kafka的持久化[亲测有效]

一、Kafka持久化概述

二、Kafka的持久化原理解析

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