在对消息进行存储和缓存时，Kafka依赖于文件系统。（Page Cache）
线性读取和写入是所有使用模式中最具可预计性的一种方式，因而操作系统采用预读（read-ahead）和后写（write-behind）技术对磁盘读写进行探测并优化后效果也不错。预读就是提前将一个比较大的磁盘块中内容读入内存，后写是将一些较小的逻辑写入操作合并起来组成比较大的物理写入操作。
使用文件系统并依赖于页面缓存（Page Cache）要优于自己在内存中维护一个缓存或者什么别的结构。
通过对所有空闲内存自动拥有访问权，我们至少将可用的缓存大小翻了一倍，然后通过保存压缩后的字节结构而非单个对象，缓存可用大小接着可能又翻了一倍。
这还大大简化了代码，因为对缓存和文件系统之间的一致性进行维护的所有逻辑现在都是在OS中实现的，这事OS做起来要比我们在进程中做那种一次性的缓存更加高效，准确性也更高。
如果你使用磁盘的方式更倾向于线性读取操作，那么随着每次磁盘读取操作，预读就能非常高效使用随后准能用得着的数据填充缓存。
数据被传输到OS内核的页面缓存中了，OS随后会将这些数据刷新到磁盘的。此外我们添加了一条基于配置的刷新策略，允许用户对把数据刷新到物理磁盘的频率进行控制（每当接收到N条消息或者每过M秒），从而可以为系统硬件崩溃时“处于危险之中”的数据在量上加个上限。
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【与BTree方式对比】
持久化队列可以按照通常的日志解决方案的样子构建，只是简单的文件读取和简单地向文件中添加内容。
虽然这种结果必然无法支持BTree实现中的丰富语义，但有个优势之处在于其所有的操作的复杂度都是O(1)，读取操作并不需要阻止写入操作，而且反之亦然。
这样做显然有性能优势，因为性能完全同数据大小之间脱离了关系 —— 一个服务器现在就能利用大量的廉价、低转速、容量超过1TB的SATA驱动器。虽然这些驱动器寻道操作的性能很低，但这些驱动器在大量数据读写的情况下性能还凑和，而只需1/3的价格就能获得3倍的容量。 能够存取到几乎无限大的磁盘空间而无须付出性能代价意味着，我们可以提供一些消息系统中并不常见的功能。例如，在Kafka中，消息在使用完后并没有立即删除，而是会将这些消息保存相当长的一段时间（比方说一周）。
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Kafka的存储布局非常简单。话题的每个分区对应一个逻辑日志。物理上，一个日志为相同大小的一组分段文件。每次生产者发布消息到一个分区，代理就将消息追加到最后一个段文件中。当发布的消息数量达到设定值或者经过一定的时间后，段文件真正写入磁盘中。写入完成后，消息公开给消费者。
与传统的消息系统不同，Kafka系统中存储的消息没有明确的消息Id。
消息通过日志中的逻辑偏移量来公开。这样就避免了维护配套密集寻址，用于映射消息ID到实际消息地址的随机存取索引结构的开销。消息ID是增量的，但不连续。要计算下一消息的ID，可以在其逻辑偏移的基础上加上当前消息的长度。
消费者始终从特定分区顺序地获取消息，如果消费者知道特定消息的偏移量，也就说明消费者已经消费了之前的所有消息。消费者向代理发出异步拉请求，准备字节缓冲区用于消费。每个异步拉请求都包含要消费的消息偏移量。Kafka利用sendfile API高效地从代理的日志段文件中分发字节给消费者。
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【Kafka高效文件存储设计特点】
Kafka把topic中一个parition大文件分成多个小文件段，通过多个小文件段，就容易定期清除或删除已经消费完文件，减少磁盘占用。
通过索引信息可以快速定位message和确定response的最大大小。
通过index元数据全部映射到memory，可以避免segment file的IO磁盘操作。
通过索引文件稀疏存储，可以大幅降低index文件元数据占用空间大小。
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Partition：topic物理上的分组，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。
Segment：partition物理上由多个segment组成，下面2.2和2.3有详细说明。
offset：每个partition都由一系列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到partition中。partition中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset,用于partition唯一标识一条消息.
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【kafka文件存储机制】
分析过程分为以下4个步骤：
topic中partition存储分布
partiton中文件存储方式
partiton中segment文件存储结构
在partition中如何通过offset查找message
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partiton中文件存储方式
每个partion(目录)相当于一个巨型文件被平均分配到多个大小相等segment(段)数据文件中。但每个段segment file消息数量不一定相等，这种特性方便old segment file快速被删除。
每个partiton只需要支持顺序读写就行了，segment文件生命周期由服务端配置参数决定。
这样做的好处就是能快速删除无用文件，有效提高磁盘利用率。
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【partiton中segment文件存储结构】
读者从2.2节了解到Kafka文件系统partition存储方式，本节深入分析partion中segment file组成和物理结构。
segment file组成：由2大部分组成，分别为index file和data file，此2个文件一一对应，成对出现，后缀".index"和“.log”分别表示为segment索引文件、数据文件.
segment文件命名规则：partion全局的第一个segment从0开始，后续每个segment文件名为上一个segment文件最后一条消息的offset值。数值最大为64位long大小，19位数字字符长度，没有数字用0填充。
下面文件列表是笔者在Kafka broker上做的一个实验，创建一个topicXXX包含1 partition，设置每个segment大小为500MB,并启动producer向Kafka broker写入大量数据,如下图2所示segment文件列表形象说明了上述2个规则：
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2.4 在partition中如何通过offset查找message
例如读取offset=368776的message，需要通过下面2个步骤查找。
第一步查找segment file
上述图2为例，其中00000000000000000000.index表示最开始的文件，起始偏移量(offset)为0.第二个文件00000000000000368769.index的消息量起始偏移量为368770 = 368769 + 1.同样，第三个文件00000000000000737337.index的起始偏移量为737338=737337 + 1，其他后续文件依次类推，以起始偏移量命名并排序这些文件，只要根据offset **二分查找**文件列表，就可以快速定位到具体文件。
当offset=368776时定位到00000000000000368769.index|log
第二步通过segment file查找message
通过第一步定位到segment file，当offset=368776时，依次定位到00000000000000368769.index的元数据物理位置和00000000000000368769.log的物理偏移地址，然后再通过00000000000000368769.log顺序查找直到offset=368776为止。
从上述图3可知这样做的优点，segment index file采取稀疏索引存储方式，它减少索引文件大小，通过mmap可以直接内存操作，稀疏索引为数据文件的每个对应message设置一个元数据指针,它比稠密索引节省了更多的存储空间，但查找起来需要消耗更多的时间。
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从上述图5可以看出，Kafka运行时很少有大量读磁盘的操作，主要是定期批量写磁盘操作，因此操作磁盘很高效。
这跟Kafka文件存储中读写message的设计是息息相关的。Kafka中读写message有如下特点:
写message
消息从java堆转入page cache(即物理内存)。
由异步线程刷盘,消息从page cache刷入磁盘。
读message
消息直接从page cache转入socket发送出去。
当从page cache没有找到相应数据时，此时会产生磁盘IO,从磁
盘Load消息到page cache,然后直接从socket发出去
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