1、kafka是如何做到高效读写
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。（mysql中索引多了之后，写入速度就慢了）
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。官网有数据表明，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 （PageCache） + 零拷贝技术
参考上图，kafka重度依赖底层的PageCache，当有写操作发生时，会先写到页缓存中，页缓存中的数据存储在内存上，当有读操作发生时，会先从页缓存中读取数据，如果找不到的话会再从磁盘（图中的File）中读取
在流程图中，黑色箭头代表写入流程，橙色箭头代表读取流程
写入
生产者将数据发送给kafka，kafka将数据交给linux内核，linux内核将数据放入自身操作系统的页缓存中，到一定值后写入磁盘
读取
消费者消费时，如果是非零拷贝，直接从页缓存中通过网卡发给消费者，没有去kafka的业务数据中获取数据，所以速度比较快
2、Kafka集群中数据的存储是按照什么方式存储的？
topic数据的存储机制
topic是一种逻辑概念，partition是一种物理概念，每个partition对应一个log文件，存储的是producer生产的数据， producer产生的数据会不断追加到文件末端，为了防止文件过大，kafka采用了分片和索引机制，将每个partition分成了多个segment，segment下有日志文件、索引文件、和时间戳索引文件等，这些文件采用了稀疏索引（运行速度快）
3、kafka中是如何快速定位到一个offset的
首先根据目标找到对应的segment文件，找到小于等于目标offset的最大offset对应的索引项，定位到log文件，向下遍历找到目标record
4、简述kafka中的数据清理策略
Kafka 中默认的日志（这个地方是数据的意思，就是Segment）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。 --如果设置了该值，小时的设置不起作用。
log.retention.ms，最高优先级毫秒。 --如果设置了该值，分钟的设置不起作用。
log.retention.check.interval.ms，负责设置检查周期，默认 5 分钟。
那么日志一旦超过了设置的时间，怎么处理呢？
Kafka 中提供的日志清理策略有 delete 和 compact 两种。
1）delete 日志删除：将过期数据删除
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。
**思考：**如果一个 segment 中有一部分数据过期，一部分没有过期，怎么处理？
2）compact 日志压缩(合并的意思，不是真的压缩)
compact日志压缩：对于相同key的不同value值，只保留最后一个版本。
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。
比如：张三 去年18岁，今年19岁，这种场景下可以进行压缩。