Kafka 中的消息是以主题为基本单位进行归类的，各个主题在逻辑上相互独立。每个主题又可以分为一个或多个分区，分区的数量可以在主题创建的时候指定，也可以在之后修改。每条消息在发送的时候会根据分区规则被追加到指定的分区中，分区中的每条消息都会被分配一个唯一的序列号，也就是通常所说的偏移量（offset），具有4个分区的主题的逻辑结构见下图。
如果分区规则设置得合理，那么所有的消息可以均匀地分布到不同的分区中，这样就可以实现水平扩展。不考虑多副本的情况，一个分区对应一个日志（Log）。为了防止 Log 过大，Kafka 又引入了日志分段（LogSegment）的概念，将 Log 切分为多个 LogSegment，相当于一个巨型文件被平均分配为多个相对较小的文件，这样也便于消息的维护和清理。
事实上，Log 和 LogSegment 也不是纯粹物理意义上的概念，Log 在物理上只以文件夹的形式存储，而每个 LogSegment 对应于磁盘上的一个日志文件和两个索引文件，以及可能的其他文件（比如以“.txnindex”为后缀的事务索引文件）。下图描绘了主题、分区、副本、Log 以及 LogSegment 之间的关系。
接触过 Kafka 的老司机一般都知晓 Log 对应了一个命名形式为
向 Log 中追加消息时是顺序写入的，只有最后一个 LogSegment 才能执行写入操作，在此之前所有的 LogSegment 都不能写入数据。为了方便描述，我们将最后一个 LogSegment 称为“activeSegment”，即表示当前活跃的日志分段。随着消息的不断写入，当 activeSegment 满足一定的条件时，就需要创建新的 activeSegment，之后追加的消息将写入新的 activeSegment。
为了便于消息的检索，每个 LogSegment 中的日志文件（以“.log”为文件后缀）都有对应的两个索引文件：偏移量索引文件（以“.index”为文件后缀）和时间戳索引文件（以“.timeindex”为文件后缀）。每个 LogSegment 都有一个基准偏移量 baseOffset，用来表示当前 LogSegment 中第一条消息的 offset。偏移量是一个64位的长整型数，日志文件和两个索引文件都是根据基准偏移量（baseOffset）命名的，名称固定为20位数字，没有达到的位数则用0填充。比如第一个 LogSegment 的基准偏移量为0，对应的日志文件为00000000000000000000.log。
举例说明，向主题topic-log中发送一定量的消息，某一时刻topic-log-0目录中的布局如下所示。
示例中第2个 LogSegment 对应的基准位移是133，也说明了该 LogSegment 中的第一条消息的偏移量为133，同时可以反映出第一个 LogSegment 中共有133条消息（偏移量从0至132的消息）。
注意每个 LogSegment 中不只包含“.log”、“.index”、“.timeindex”这3种文件，还可能包含“.deleted”、“.cleaned”、“.swap”等临时文件，以及可能的“.snapshot”、“.txnindex”、“leader-epoch-checkpoint”等文件。
从更加宏观的视角上看，Kafka 中的文件不只上面提及的这些文件，比如还有一些检查点文件，当一个 Kafka 服务第一次启动的时候，默认的根目录下就会创建以下5个文件：
消费者提交的位移是保存在 Kafka 内部的主题__consumer_offsets中的，初始情况下这个主题并不存在，当第一次有消费者消费消息时会自动创建这个主题。
在某一时刻，Kafka 中的文件目录布局如上图所示。每一个根目录都会包含最基本的4个检查点文件（xxx-checkpoint）和 meta.properties 文件。在创建主题的时候，如果当前 broker 中不止配置了一个根目录，那么会挑选分区数最少的那个根目录来完成本次创建任务。
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