kafka为什么不能随机读

Kafka 是一种高吞吐量的分布式消息系统，被广泛地应用于日志收集、实时数据处理、消息队列等场景。在 Kafka 中，数据被分割成多个分区（partition），每个分区都被储存在多个副本（replica）中。Kafka 的读写性能都非常出色，但是其读取方式是顺序读取，不能进行随机读取。

为什么 Kafka 不能进行随机读取呢？这主要是因为 Kafka 的存储模型。 Kafka 的数据是以一个个消息进行顺序储存的，每个消息都是有序编号的，这个编号也称作为消息的 offset（位移）。 Kafka 的消费者需要一直保持对消息流的不停消费，这也就保证了每条消息的 offset 值的连续性。因此，我们可以理解为 Kafka 的消息流是一条单向的、没有分岔的线路，每个消费者都只能按照 offset 的顺序依次消费消息。

与其他消息系统（如 RabbitMQ）不同， Kafka 的一个分区的数据无法在一个独立的节点上处理。因为消息的 offset 值是严格递增的，而每个分区只能在一个节点上处理，所以如果某个消费者想要按照 offset 随机读取某个分区中的数据，那么就需要耗费很大的资源在寻址、定位 offset 上。当然，这个问题可以通过将一个消息主题分散到多个分区中，从而多个消费者可以并行消费来解决。但是在单个分区内还是不能进行随机读取。

下面我们可以通过示例代码来解释 Kafka 不能随机读取的问题：

Properties props = new Properties();
props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");

KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic"));

while (true) {
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
        System.out.println("offset = " + record.offset() + ", value = " + record.value());
    }
}

这是一个简单的 Java Kafka 消费者示例代码，它每隔