Kafka 中的数据清理策略主要用于控制数据的保留时间和存储空间，确保系统不会因为数据积累过多而影响性能。Kafka 提供了两种主要的数据清理策略：

1、基于时间的清理策略：

• 配置参数：log.retention.hours 或 log.retention.ms
• 工作原理：Kafka 会根据配置的时间阈值自动删除超过该时间的消息。
• 示例：如果设置 log.retention.hours=72，则 Kafka 会删除超过72小时的消息。

2、基于大小的清理策略：

• 配置参数：log.retention.bytes
• 工作原理：Kafka 会根据配置的存储空间阈值自动删除最早的消息，以确保每个分区的总大小不超过设定的值。
• 示例：如果设置 log.retention.bytes=1073741824，则 Kafka 会确保每个分区的总大小不超过1GB，超出部分的最早消息将被删除。

Kafka的消息存储在磁盘中，为了控制磁盘占用空间，Kafka需要不断地对过去的一些消息进行清理工作。Kafka的每个分区都有很多的日志文件，这样也是为了方便进行日志的清理。在Kafka中，提供两种日志清理方式：

•  日志删除（Log Deletion）：按照指定的策略直接删除不符合条件的日志。
•  日志压缩（Log Compaction）：按照消息的key进行整合，有相同key的但有不同value值，只保留最后一个版本。