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。
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