KafKa的内部工作流程：
Kafka 中消息是以topic 进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向topic的。topic 是逻辑上的概念，而partition 是物理上的概念（实际存在的），每个partition 对应于一个log 文件，该log 文件中存储的就是producer 生产的数据。Producer 生产的数据会被不断追加到该log文件末端，且每条数据都有自己的offset。消费者组中的每个消费者，都会实时记录自己消费到了哪个offset，以便出错恢复时，从上次的位置继续消费。下图是存放在Kafka集群的某个节点中的某个分区下的内容，可以看到有对应的log文件。
log文件存放生产者发布到topic分区的数据，但是该文件的大小也是有限制的，随着数据量的增加，当log文件的大小超过1GB的时候，会产生一个新的文件，那么新产生的文件会怎么去命名呢？可以看到log文件前面有一串数字，改动的正是这些数字，命名的规则就是以当前文件中最小的偏移量的值命名。
采取这种措施，也是为了防止log文件过大导致数据定位效率低下，Kafka 采取了分片和索引机制，将每个partition 分为多个segment。每个segment对应两个文件——“.index”文件和“.log”文件。这些文件位于一个文件夹下，该文件夹的命名规则为：topic 名称+分区序号。例如，first 这个topic 有三个分区，则其对应的文件夹为first-0,first-1,first-2。
log文件和index文件都是以当前文件中的最小偏移量的值命名。index文件存储大量的索引信息，log文件存储大量的数据，索引文件中的元数据对应数据文件中消息的物理偏移地址。查找消息的时候，会根据offset值以二分查找的方式查找对应的索引文件，找到消息在log文件中的偏移量，最终找到消息。这也就能够保证，消费者挂掉重启的时候，可以根据offset值快速找到上次消费的断点位置。
