opic在逻辑上可以被认为是一个在的queue，每条消费都必须指定它的topic，可以简单理解为必须指明把这条消息放进哪个queue里。为 了使得Kafka的吞吐率可以水平扩展，物理上把topic分成一个或多个partition，每个partition在物理上对应一个文件夹，该文件夹 下存储这个partition的所有消息和索引文件。
每个日志文件都是“log entries”序列，每一个log entry包含一个4字节整型数（值为N），其后跟N个字节的消息体。每条消息都有一个当前partition下唯一的64字节的offset，它指明了这条消息的起始位置。磁盘上存储的消费格式如下：
message length ： 4 bytes (value: 1+4+n)
“magic” value ： 1 byte
crc ： 4 bytes
payload ： n bytes
这个“log entries”并非由一个文件构成，而是分成多个segment，每个segment名为该segment第一条消息的offset和“.kafka”组成。另外会有一个索引文件，它标明了每个segment下包含的log entry的offset范围，
因为每条消息都被append到该partition中，是顺序写磁盘，因此效率非常高（经验证，顺序写磁盘效率比随机写内存还要高，这是Kafka高吞吐率的一个很重要的保证）。
每一条消息被发送到broker时，会根据paritition规则选择被存储到哪一个partition。如果partition规则设置的合理，
所有消息可以均匀分布到不同的partition里，这样就实现了水平扩展。（如果一个topic对应一个文件，那这个文件所在的机器I/O将会成为这个
topic的性能瓶颈，而partition解决了这个问题）。在创建topic时可以在$KAFKA_HOME/config/server.properties中指定这个partition的数量(如下所示)，当然也可以在topic创建之后去修改parition数量。
# The default number of log partitions per topic. More partitions allow greater
# parallelism for consumption, but this will also result in more files across
# the brokers.
num.partitions=3
在发送一条消息时，可以指定这条消息的key，producer根据这个key和partition机制来判断将这条消息发送到哪个 parition。paritition机制可以通过指定producer的paritition. class这一参数来指定，该class必须实现kafka.producer.Partitioner接口。本例中如果key可以被解析为整数则将对应的整数与partition总数取余，该消息会被发送到该数对应的partition。（每个parition都会有个序号）
import kafka.producer.Partitioner;
import kafka.utils.VerifiableProperties;
public class JasonPartitioner<T> implements Partitioner {
public JasonPartitioner(VerifiableProperties verifiableProperties) {}
@Override
public int partition(Object key, int numPartitions) {
try {
int partitionNum = Integer.parseInt((String) key);
return Math.abs(Integer.parseInt((String) key) % numPartitions);
} catch (Exception e) {
return Math.abs(key.hashCode() % numPartitions);
}
}
}
如果将上例中的class作为partition.class，并通过如下代码发送20条消息（key分别为0，1，2，3）至topic2（包含4个partition）。
public void sendMessage() throws InterruptedException{
for(int i = 1; i <= 5; i++){
List messageList = new ArrayList<KeyedMessage<String, String>>();
for(int j = 0; j < 4; j++）{
messageList.add(new KeyedMessage<String, String>("topic2", j+"", "The " + i + " message for key " + j));
}
producer.send(messageList);
}
producer.close();
}
则key相同的消息会被发送并存储到同一个partition里，而且key的序号正好和partition序号相同。（partition序号从0开始，本例中的key也正好从0开始）。如下图所示。
对于传统的message
queue而言，一般会删除已经被消费的消息，而Kafka集群会保留所有的消息，无论其被消费与否。当然，因为磁盘限制，不可能永久保留所有数据（实际
上也没必要），因此Kafka提供两种策略去删除旧数据。一是基于时间，二是基于partition文件大小。例如可以通过配置$KAFKA_HOME/config/server.properties，让Kafka删除一周前的数据，也可通过配置让Kafka在partition文件超过1GB时删除旧数据，如下所示。
############################# Log Retention Policy #############################
# The following configurations control the disposal of log segments. The policy can
# be set to delete segments after a period of time, or after a given size has accumulated.
# A segment will be deleted whenever *either* of these criteria are met. Deletion always happens
# from the end of the log.
# The minimum age of a log file to be eligible for deletion
log.retention.hours=168
# A size-based retention policy for logs. Segments are pruned from the log as long as the remaining
# segments don‘t drop below log.retention.bytes.
#log.retention.bytes=1073741824
# The maximum size of a log segment file. When this size is reached a new log segment will be created.
log.segment.bytes=1073741824
# The interval at which log segments are checked to see if they can be deleted according
# to the retention policies
log.retention.check.interval.ms=300000
# By default the log cleaner is disabled and the log retention policy will default to
#just delete segments after their retention expires.
# If log.cleaner.enable=true is set the cleaner will be enabled and individual logs
#can then be marked for log compaction.
log.cleaner.enable=false
这里要注意，因为Kafka读取特定消息的时间复杂度为O(1)，即与文件大小无关，所以这里删除文件与Kafka性能无关，选择怎样的删除策 略只与磁盘以及具体的需求有关。另外，Kafka会为每一个consumer group保留一些metadata信息—当前消费的消息的position，也即offset。这个offset由consumer控制。正常情况下 consumer会在消费完一条消息后线性增加这个offset。当然，consumer也可将offset设成一个较小的值，重新消费一些消息。因为 offet由consumer控制，所以Kafka broker是无状态的，它不需要标记哪些消息被哪些consumer过，不需要通过broker去保证同一个consumer group只有一个consumer能消费某一条消息，因此也就不需要锁机制，这也为Kafka的高吞吐率提供了有力保障。