主题和分区的概念
主题Topic
主题-topic在kafka中是⼀个逻辑的概念，kafka通过topic将消息进⾏分类。不同的topic会被订阅该topic的消费者消费。
但是有⼀个问题，如果说这个topic中的消息⾮常⾮常多，多到需要⼏T来存，因为消息是会被保存到log⽇志⽂件中的。为了解决这个⽂件过⼤的问题，kafka提出了Partition分区的概念
分区Partition
分区的概念
通过partition将⼀个topic中的消息分区来存储。这样的好处有多个：
- 分区存储，可以解决统⼀存储⽂件过⼤的问题
- 提供了读写的吞吐量：读和写可以同时在多个分区中进⾏
⼀个主题中的消息量是⾮常⼤的，因此可以通过分区的设置，来分布式存储这些消息。⽐如⼀个topic创建了3个分区。那么topic中的消息就会分别存放在这三个分区中。
创建多分区的主题
./kafka-topics.sh \
--create \
--zookeeper 172.16.253.35:2181 \
--replication-factor 1 \
--partitions 2 \
--topic test1
可以通过这样的命令查看topic的分区信息
./kafka-topics.sh \
--describe \
--zookeeper 172.16.253.35:2181 \
--topic test1
kafka中消息⽇志⽂件中保存的内容
- 00000.log： 这个⽂件中保存的就是消息
- __consumer_offsets-49:
kafka内部⾃⼰创建了__consumer_offsets主题包含了50个分区。这个主题⽤来存放消费者消费某个主题的偏移量。因为每个消费者都会⾃⼰维护着消费的主题的偏移量，也就是说每个消费者会把消费的主题的偏移量⾃主上报给kafka中的默认主题：consumer_offsets。因此kafka为了提升这个主题的并发性，默认设置了50个分区。- 提交到哪个分区：通过hash函数：hash(consumerGroupId) % __consumer_offsets主题的分区数
- 提交到该主题中的内容是：key是consumerGroupId+topic+分区号，value就是当前offset的值
- ⽂件中保存的消息，默认保存7天。七天到后消息会被删除。
