Log 对象维护了一些关键位移值数据，比如 Log Start Offset、LEO 等。Log 对象中的 LEO 永远指向下一条待插入消息，也就是说，LEO 值上面是没有消息的。

@volatile private var nextOffsetMetadata: LogOffsetMetadata = _

在之前说过的log初始化的时候，源码会加载所有日志段对象，并由此计算出当前 Log 的下一条消息位移值。

locally {
  val startMs = time.milliseconds
  // 创建日志路径，保存Log对象磁盘文件
  Files.createDirectories(dir.toPath)
  // 初始化Leader Epoch缓存
  initializeLeaderEpochCache()
  // 加载所有日志段对象，并返回该Log对象下一条消息的位移值
  val nextOffset = loadSegments()
  // 初始化LEO元数据对象，LEO值为上一步获取的位移值，起始位移值是Active Segment的起始位移值，日志段大小是Active Segment的大小
  nextOffsetMetadata = LogOffsetMetadata(nextOffset, activeSegment.baseOffset, activeSegment.size)

  // 更新Leader Epoch缓存，去除LEO值之上的所有无效缓存项 
  leaderEpochCache.foreach(
    _.truncateFromEnd(nextOffsetMetadata.messageOffset))
  ......
}

单独定义了更新 LEO 的 updateLogEndOffset 方法

private def updateLogEndOffset(offset: Long): Unit = {
    nextOffsetMetadata = LogOffsetMetadata(offset, activeSegment.baseOffset, activeSegment.size)

    // Update the high watermark in case it has gotten ahead of the log end offset following a truncation
    // or if a new segment has been rolled and the offset metadata needs to be updated.
    // 一个新的segments被创建处理，要更新HW
    if (highWatermark >= offset) {
      updateHighWatermarkMetadata(nextOffsetMetadata)
    }

    if (this.recoveryPoint > offset) {
      this.recoveryPoint = offset
    }
  }

        LEO 对象被更新的时机有 4 个。

1. Log 对象初始化时：当 Log 对象初始化时，我们必须要创建一个 LEO 对象，并对其进行初始化。

2. 写入新消息时：这个最容易理解。以上面的图为例，当不断向 Log 对象插入新消息时，LEO 值就像一个指针一样，需要不停地向右移动，也就是不断地增加。

3. Log 对象发生日志切分（Log Roll）时：创建一个全新的日志段对象，并且关闭当前写入的日志段对象。这通常发生在当前日志段对象已满的时候。一旦发生日志切分，说明 Log 对象切换了 Active Segment，那么，LEO 中的起始位移值和段大小数据都要被更新，因此，在进行这一步操作时，我们必须要更新 LEO 对象。

4. 日志截断（Log Truncation）时：这个也是显而易见的。日志中的部分消息被删除了，自然可能导致 LEO 值发生变化，从而要更新 LEO 对象。

        Log Start Offset被更新的时机有 5 个。
 
1. Log 对象初始化时：和 LEO 类似，Log 对象初始化时要给 Log Start Offset 赋值，一般是将第一个日志段的起始位移值赋值给它。
 
2. 日志截断时：同理，一旦日志中的部分消息被删除，可能会导致 Log Start Offset 发生变化，因此有必要更新该值。
 
3. Follower 副本同步时：一旦 Leader 副本的 Log 对象的 Log Start Offset 值发生变化。为了维持和 Leader 副本的一致性，Follower 副本也需要尝试去更新该值。
 
4. 删除日志段时：这个和日志截断是类似的。凡是涉及消息删除的操作都有可能导致 Log Start Offset 值的变化。
 
5. 删除消息时：严格来说，这个更新时机有点本末倒置了。在 Kafka 中，删除消息就是通过抬高 Log Start Offset 值来实现的，因此，删除消息时必须要更新该值。