Kafka Stream 流處理設(shè)計(jì)概述

Kafka 流處理是指使用 Kafka 及其生態(tài)系統(tǒng)中的組件來處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流。Kafka Streams 是 Kafka 官方
提供的流處理庫，它簡化了構(gòu)建流處理應(yīng)用程序的過程，并與 Kafka 無縫集成。以下是 Kafka 流處理的設(shè)
計(jì)原理和相關(guān)概念。

1. Kafka 流處理基本概念

1.1 流（Stream）

流是一個(gè)不可變數(shù)據(jù)記錄的無界序列。每個(gè)記錄都有一個(gè)鍵、一個(gè)值和一個(gè)時(shí)間戳。

1.2 表（Table）

表表示一個(gè)可變的狀態(tài)視圖，它是一個(gè)鍵值對集合，鍵是唯一的。表可以從流中構(gòu)建，并可以被查詢和更新。

1.3 拓?fù)洌═opology）

拓?fù)涫且粋€(gè)數(shù)據(jù)處理的有向無環(huán)圖（DAG），定義了數(shù)據(jù)如何從源節(jié)點(diǎn)流向終端節(jié)點(diǎn)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)流處理步驟，
如過濾、映射、聚合等。

2. Kafka Streams 設(shè)計(jì)原理

2.1 無縫集成

Kafka Streams 是一個(gè)輕量級的 Java 庫，與 Kafka 無縫集成，利用 Kafka 的高吞吐量、分布式、容錯(cuò)的特點(diǎn)進(jìn)
行流處理。

2.2 分布式處理

Kafka Streams 自動(dòng)管理分布式處理，應(yīng)用程序可以在多個(gè)實(shí)例上運(yùn)行，每個(gè)實(shí)例處理不同的分區(qū)。這使得流處理應(yīng)用
程序可以水平擴(kuò)展，處理大量數(shù)據(jù)。

2.3 狀態(tài)存儲

Kafka Streams 支持有狀態(tài)處理，允許在處理過程中保存中間狀態(tài)。狀態(tài)存儲可以保存在內(nèi)存中或使用 RocksDB 持久化
存儲。此外，Kafka Streams 可以將狀態(tài)存儲在 Kafka 中，實(shí)現(xiàn)故障恢復(fù)和再平衡。

2.4 事件時(shí)間處理

Kafka Streams 支持事件時(shí)間處理，能夠按照事件發(fā)生的時(shí)間順序處理數(shù)據(jù)，而不僅僅是數(shù)據(jù)到達(dá)的時(shí)間。這對于處理有時(shí)
間依賴的流處理任務(wù)（如窗口操作）非常重要。

3. Kafka Streams 核心 API

Kafka Streams 提供了高層次的 DSL（Domain-Specific Language）API 和較低層次的 Processor API。以下是一些常
用的操作：

3.1 高層次 DSL API

• 流轉(zhuǎn)換：對流進(jìn)行過濾、映射、分組等操作。

KStream<String, String> source = builder.stream("input-topic");
KStream<String, String> transformed = source.filter((key, value) -> value.length() > 5).mapValues