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文件清理策略

Kafka 中默认的日志保存时间为 7 天，可以通过调整如下参数修改保存时间。

⚫ log.retention.hours，最低优先级小时，默认 7 天。
⚫ log.retention.minutes，分钟。
⚫ log.retention.ms，最高优先级毫秒。
⚫ log.retention.check.interval.ms，负责设置检查周期，默认 5 分钟。

如果超过了设置的时间，kafka有两种清理策略

delete清理策略：将过期数据删除

配置文件中通过该参数控制策略

⚫ log.cleanup.policy = delete 所有数据启用删除策略

（1）基于时间：默认打开。以 segment 中所有记录中的最大时间戳作为该文件时间戳。
（2）基于大小：默认关闭。超过设置的所有日志总大小，删除最早的 segment。
    log.retention.bytes，默认等于-1，表示无穷大。

但是如果有一部分数据过期了，另一部分没有过期，就要用另一种策略了

compact清理策略：将过期数据压缩

⚫ log.cleanup.policy = compact 所有数据启用压缩策略

压缩后的offset可能是不连续的，比如上图中没有6，当从这些offset消费消息时，将会拿到比这个offset大的offset对应的消息，实际上会拿到offset为7的消息，并从这个位置开始消费。

这种策略只适合特殊场景，比如消息的key是用户ID，value是用户的资料，通过这种压缩策略，整个消息集里就保存了所有用户最新的资料。

高效读写数据

1. Kafka 本身是分布式集群，可以采用分区技术，并行度高
2. 读数据采用稀疏索引，可以快速定位要消费的数据
3. 顺序写磁盘
   Kafka 的 producer 生产数据，要写入到 log 文件中，写的过程是一直追加到文件末端，为顺序写。官网数据表明，同样的磁盘，顺序写能到 600M/s，而随机写只有 100K/s。这与磁盘的机械机构有关，顺序写之所以快，是因为其省去了大量磁头寻址的时间。
4. 页缓存 + 零拷贝技术
   零拷贝：Kafka的数据加工处理操作交由Kafka生产者和Kafka消费者处理。Kafka Broker应用层不关心存储的数据，所以就不用走应用层，传输效率高。
   PageCache页缓存：Kafka重度依赖底层操作系统提供的PageCache功 能。当上层有写操作时，操作系统只是将数据写入PageCache。当读操作发生时，先从PageCache中查找，如果找不到，再去磁盘中读取。实际上PageCache是把尽可能多的空内存都当做了磁盘缓存来使用。