Kafka是一个分布式流处理平台，其存储结构和数据清理策略对于维持系统的性能和稳定性至关重要。以下是Kafka的存储结构以及数据清理策略：
存储结构
- Topic：消息被组织成主题，每个主题可以被进一步划分为多个分区。
- Partition：每个主题的分区是有序的，并且分布在不同的broker上，确保了水平扩展性和负载均衡。
- Segment：日志被分割成段，每个段包含一个或多个消息。每个段文件都有一个索引文件，以便快速定位和读取。
- Index File：索引文件存储了消息偏移量和对应消息在日志文件中的物理位置的映射关系，提高了消息查询的效率。
数据清理策略
- 基于时间的清理：删除修改时间在指定天数之前的日志。
- 基于大小的清理：保留最后的N GB数据，并删除旧的数据。
- 日志压缩：针对每个消息的key进行整合，对于有相同key的不同的value值，只保留最后一个版本。
数据清理机制
- 日志段和消息保留策略：Kafka将数据以日志段的形式进行存储，每个主题分区都由多个日志段组成。每个日志段都有一个开始偏移量和一个结束偏移量，表示该日志段中包含的消息范围。当一个日志段中的消息都被消费完毕后，该日志段就可以被删除。
- 配置参数：Kafka提供了灵活的配置参数，如
log.retention.hours（消息保留的时间，默认168小时，即7天）和log.retention.bytes（topic partition中最多保留的消息大小，默认无限制），以控制数据的保留时间。
通过上述存储结构和数据清理策略，Kafka能够有效地管理大量数据，确保数据的高效存储和快速访问。
