wordpress 4.5 安装失败seo舆情优化

topic分着存储在broker的分区中，分区进一步分为segment。
日志目录中的每一组文件都代表一个段。
段文件名中的后缀表示该段的基本偏移量。
log.segment.bytes表示分段的最大大小。
消息写入分区时，kafka会将这些消息写入段，写满了再创建一个新的段开始写消息。

log.segment.bytes
log.segment.ms 指定单个日志段的最大存活时间，如果超过了时间，kafka会滚动到一个新段
log.cleanup.policy 日志段的保留策略。可以是删除delete或者压缩compact。

kafka可以指定消费某个offset的数据。kafka的消息是有索引的，便于快速定位。

​​文件类型​​：
.log：存储消息内容（Segment文件）。.log文件追加写入。
.index：偏移量索引（快速定位消息物理位置）。
.timeindex：时间戳索引（按时间范围查询）。

log file
一级索引是偏移量，二级索引是位置。
位置：批次在文件中的位置。index索引是建在这个列上的。

index file
消费者在分区中查找偏移量为k的消息：找到偏移量为k的那个segment。从这个segment定位取出消息。
查找偏移量为123456的消息。
​​步骤​​：
根据baseOffset确定所属Segment文件（如00000000000000012345.log）。
在.index文件中通过二分查找定位到物理位置（position）。
从.log文件中读取具体消息内容。

步骤1：确定目标Segment ​​二分查找Segment​​ 每个Segment的.index文件记录其起始偏移量（baseOffset）。 例如：
00000000000000000000.index：baseOffset=0
00000000000000000170.index：baseOffset=170410
00000000000000000239.index：baseOffset=239430 
通过二分查找确定k=170417属于baseOffset=170410的Segment（文件名00000000000000000170.index）。 步骤2：定位消息在Segment内的位置 ​​读取Segment的.index文件​​ 在.index文件中，找到最后一个小于等于k的索引项。 
例如： text 170410 0   170420 1024   k=170417介于170410和170420之间，取前一个索引项(170410, 0)。 ​​
计算消息在.log文件中的偏移量​​ 起始偏移量baseOffset=170410，目标偏移量k=170417，两者差值delta=7。 
从.index文件中获取基地址position=0（物理便宜量，读取的时候是按字节数），加上delta * 平均消息大小（假设平均每条消息占100字节）： text 实际物理位置 = 0 + (170417 - 170410) * 100 = 700字节 步骤3：读取消息内容 ​​从.log文件读取数据​​ 从物理位置700字节开始读取完整消息（含Key、Value、时间戳等元数据）。

timeIndex 时间戳索引
计算时间范围T_start = now - 1h。
遍历Segment的.timeindex，找到第一个timestamp >= T_start的Segment。
通过.timeindex和.offsetindex逐条读取消息。