Kafka流式处理

程序员文章站 2022-03-07 20:29:31

...

Kafka Streams

初识流式处理

什么是数据流

数据流（也叫事件流）是无边界数据集的抽象表示。无边界意味着无限和持续增长。无边界数据集之所以是无限的，是因为随着时间的推移，新记录会不断加入进来。数据流除了无边界还有以下特性：

数据流是有序的。事件的发生总是有先后顺序的，如先下单再发货
数据记录不可变。事件一旦发生，就不能被改变，如下单后，想要取消只会新产生一个事件
数据流是可重播的。

什么是流式处理

持续的从一个无边界的数据集读取数据，然后对它们进行处理并生成结果，就是流式处理。

流式处理是一种编程范式，就像请求和响应范式、批处理范式那样，下面是三种范式的比较：

请求和响应，这种范式的特点是延迟最小
批处理，这种范式的特点是高延迟和高吞吐量
流式处理，这种范式介于上面两种之间

什么是Kafka Streams

Kafka Streams是一个用于构建流式处理应用程序的客户端库，其中输入和输出数据是存储在Kafka集群中的。一个用Kakfa Streams搭建的流处理程序，它的架构如下图：

Kafka流式处理

博客分类： kafkastream kafkakafka-streamstream

Kafka Streams的优点：

简单轻量级的客户端库，可以轻松嵌入到任何Java应用程序中；除了Kafka之外没有其他外部的依赖。所有可以轻松的整合到自己的应用中，也不需要为流式处理需求额外的的部署一个应用集群。
使用Kafka作为内部消息通讯存储介质，不需要重新加入其它外部组件来做消息通讯。值得注意的是，它使用Kafka的分区模型来水平扩展处理，同时保持强大的排序保证。
支持本地状态容错，可实现非常快速有效的有状态操作，如窗口连接和聚合。本地状态被保存在Kafka中，在机器故障的时候，其他机器可以自动恢复这些状态继续处理。
可以保证每个记录只处理一次，即使在处理过程中Streams客户端或Kafka代理发生故障时也只处理一次。
采用一条记录一次处理以实现毫秒处理延迟，并支持基于事件时间的窗口操作以及记录的延迟到达。
提供丰富的流式处理API，包括高级的Streams DSL和低级的Processor API。

核心概念

时间

时间在流式处理中非常的重要，因为大部分的流式处理都是基于时间窗的，如计算5分钟内用户的访问量，那么对于五分钟前的数据就不应该参与计算。

事件时间

事件时间是指事件的发生时间或事件的创建时间，如商品的出售时间，用户的访问时间。在Kakfa 0.10之后的版本，生产者会自动在记录中添加创建时间，如果与业务的事件时间不一致，那就需要手动设置这个时间。
日志追加时间

日志追加时间是指时间保存到kafka broker上的时间。
处理时间

处理时间是指我们的应用在收到事件后对其处理的时间。同一个事件的处理时间可能不同，这取决于不同的应用何时读取这个时间

状态

如果只是单独的处理每一个事件，那么这个流式处理就很简单，如从数据流中过滤出交易金额大于10000的数据，然后给这些交易人发个优惠券，这种需求我们用kafka的消费者客户端就完全能满足，但通常情况下我们的操作中会包含多个事件，如统计总数、平均数、最大值等。事件与事件之间的信息被称为状态。如我们卖了1双鞋，然后又买了2双鞋，经过这两个事件后，在现在这个时间，我们鞋数量的状态就是一双。

流表的二元性

在业务系统中，有时我们关注变化的过程，有时我们关注结果。流是一系列事件，每个事件就是一个变更；表包含了当前的状态，是多个变更所产生的结果。将流转换为表，叫做流的物化。我们捕获到表所发生的变更（insert、update、delete）事件，这些事件就组成了流。

窗口

在流处理中，我们的数据处理大部分都是基于窗操作的，如我们在分析股价的走势时，我们需要统计出的每天或者每个小时的内股价的平均价格，然后查看价格的一个走势，而不是直接统计从股票发行到现在的平均价，这个是没多大意义的，这里的每天或每个小时就是一个时间窗。

在Kafka streams中窗口有两种，时间窗口和会话窗口（其实会话窗口也是基于时间窗的）。

时间窗有两个重要的属性：窗口大小和步长(移动间隔)。

滚动窗口：步长等于窗口大小，滚动窗口是没有没有记录的重叠。
跳跃窗口：步长不等于窗口大小
滑动窗口：窗口随着每一条记录移动，滑动窗口不与时间对齐，而是与数据记录时间戳对齐。
会话窗口：会话窗口与时间窗最大的不同是，他的大小是不确定的（因为它的大小是由数据本身决定的）

看下图，这是一个时间间隔为5分钟的session窗口，先忽略图中迟到的两个记录，假设他们没迟到。

Processing Topology（拓扑）和Stream processor（流处理器）

在kakfa streams中，计算逻辑被定义为拓扑，它是一个操作和变换的集合，每个事件从输入到输出都会流经它。每个流式处理的应用至少会有一个拓扑。

流处理器是处理拓扑中的各个节点，代表拓扑中的每个处理步骤，用来完成数据转换功能，如过滤、映射、分组、聚合等。一个流处理器同一时间从上游接收一条输入数据，产生一个或多个输出记录到下个流式处理器。

一个拓扑中有两种特殊的的处理器：

Source Processor，没有上游处理器，从一个或多个Kafka topic为拓扑生成输入流。
Slink Processor，没有下游处理器，将从上游处理器接收的记录发送到指定的Kafka主题。

从三个示例来了解Kafka Streams 的应用

单词统计

将数据按空格拆分成单个单词，过滤掉不需要的单词，统计每个单词出现的次数

// 配置信息
Properties props = new Properties();
//Streams应用Id
props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "wordCount");
//Kafka集群地址
props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.195.88:9092");
//指定序列化和反序列化类型
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());

//创建一个topology构建器，在kakfa中计算逻辑被定义为连接的处理器节点的拓扑。
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
//使用topology构建器创建一个源流，指定源topic
KStream<String, String> source = builder.stream("wordCountInput");
// 构建topology
KStream<String, Long> wordCounts = source
    //把数据按空格拆分成单个单词
    .flatMapValues(textLine -> Arrays.asList(textLine.toLowerCase().split("\\W+")))
    //过滤掉the这个单词，不统计这个单词
    .filter((key, value) -> (!value.equals("the")))
    //分组
    .groupBy((key, word) -> word)
    //计数，其中'countsStore'是状态存储的名字
    .count(Materialized.<String, Long, KeyValueStore<Bytes, byte[]>>as("countsStore"))
    .toStream();

//将stream写回到Kafka的topic
wordCounts.to("wordCountOutput", Produced.with(Serdes.String(), Serdes.String()));
//创建Streams客户端
KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
//启动Streams客户端
streams.start();

股价统计

统计5秒钟内股票交易的最高价、最低价、交易次数及平均价格，统计信息每隔一秒钟更新一次。这是一个典型的时间窗的应用。

StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream<String, Trade> source = builder.stream("stockStatsInput");
KStream<Windowed<String>, TradeStats> stats =
    // 按key分组，这里的key是股票代码    
    source.groupByKey()
    // 创建一个跳跃时间窗，窗口大小5s，步长1s
    .windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofSeconds(5)).advanceBy(Duration.ofSeconds(1)))
    // 进行聚合操作，用TradeStats对象存储每个窗口的统计信息——最高价、最低价、交易次数及总交易额
    .aggregate(TradeStats :: new, (k, v, tradeStats) -> tradeStats.add(v),
            Materialized.<String, TradeStats, 
            WindowStore<Bytes, byte[]>>as("tradeAggregates").withValueSerde(new TradeStatsSerde()))
    .toStream()
    //计算平均股价
    .mapValues(TradeStats :: computeAvgPrice);
//将stream写回到Kafka
stats.to("stockStatsOutput", Produced.keySerde(WindowedSerdes.timeWindowedSerdeFrom(String.class)));
KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
streams.start();

网站点击事件分析

根据用户的搜索信息、点击信息、及个人信息，把这些信息连接在一起，动态的分析出用户行为。如一个用户搜索了"奶粉"，并在一分钟内点击了“贝因美”，个人信息是年龄20-30岁之间的女性，我们把这些事件流连接起来后，就可以得到一条用户分析的数据，以后贝因美的奶粉搞活动了就可以直接向该用户推荐。这个例子主要演示了数据流间的连接。

// 搜索事件
KStream<Integer, Search> searches =builder.stream(Constants.SEARCH_TOPIC,
                                    Consumed.with(Serdes.Integer(), new SearchSerde()));
// 点击事件
KStream<Integer, PageView> views = builder.stream(Constants.PAGE_VIEW_TOPIC,
                                    Consumed.with(Serdes.Integer(), new PageViewSerde()));
// 用户信息
KTable<Integer, UserProfile> profiles = builder.table(Constants.USER_PROFILE_TOPIC,
             Consumed.with(Serdes.Integer(), new ProfileSerde()), Materialized.as("profileStore"));
//将点击事件与用户信息连接，用UserActivity对象来存储状态
KStream<Integer, UserActivity> viewsWithProfile = views.leftJoin(profiles,
        (page, profile) -> {
            if (profile != null){
                return new UserActivity(profile.getUserId(), profile.getUserName(), 
                profile.getPhone(),  "", page.getPage());
            }else {
                return new UserActivity(-1, "", "", "", page.getPage());
            }
        });
//将用户点击事件与搜索信息连接
KStream<Integer, UserActivity> userActivityKStream = viewsWithProfile.leftJoin(searches,
        (userActivity, search) -> {
            if (search != null) {
                userActivity.updateSearch(search.getSearchTerms());
            }else {
                userActivity.updateSearch("");
            }
            return userActivity;
        },
        // 搜索过后的10s秒钟内的数据才被认为是相关联的
        JoinWindows.of(Duration.ofSeconds(10)), 
                    Joined.with(Serdes.Integer(), new UserActivitySerde(), new SearchSerde()));

userActivityKStream.to(Constants.USER_ACTIVITY_TOPIC, 
                        Produced.with(Serdes.Integer(), new UserActivitySerde()) );
KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
streams.start();

Kafka Streams常见的API

Kafka Streams的API有两种，Kafka Streams DSL和Processor API。

Kafka Streams DSL是高级API，它提供最常见的数据转换操作，诸如map，filter，join等。
Processor API一种低级API，允许您添加和连接处理器以及直接与状态存储进行交互，Processor API为您提供比DSL更多的灵活性，但代价是需要在应用程序开发人员方面进行更多的手动工作（例如，更多行代码）。因此接下来所有的工作都是基于DSL。

重要的抽象

KStream：数据流抽象。创建方法如下：

StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream<String, Long> wordCounts = builder.stream(
    "word-counts-input-topic", // 输入的topic 
    Consumed.with(Serdes.String(), Serdes.Long())   //key和value的序列化方式
    );

KTable：数据表抽象。创建方法如下：

KStream<String, Long> wordCounts = builder.table(
 "word-counts-input-topic", // 输入的topic
 Consumed.with(Serdes.String(), Serdes.Long(), //key和value的序列化方式
 Materialized.as("word-counts-store")    // 状态存储名
 );

GlobalKTable：同KTable，只不过是全局的，KTable是读取的当前分区的数据，而GlobalKTable是读取的全部分区的数据，这在进行join操作时是非常有用的。比较类似关系型数据库在分库分表后join的问题。

如何理解kStream和KTable的区别：

我们可以这样看，我们从topic先后读取了两条数据，("苹果", 1) --> ("苹果", 3)，对于KStream来说，表示有一个苹果，然后我又有3个苹果，结果是我就有了4个苹果；但是对于KTable来说，表示我现在有1苹果，我现在有3个苹果，结果是我有3个苹果。因为对于KTable来说，第二条记录是第一条记录的更新。

所以官网对它们区别描述的非常好，KStream对于流中的记录始终解释为insert，而KTable对流中的记录解释为upsert。

无状态的转换

只需要数据流过一遍就可以，不依赖前后的状态。

branch：将一个Kstream分成多个

  KStream<String, Long>[] branches = stream.branch(
      (key, value) -> key.startsWith("A"), //branches[0]中只包含key以“A”开头的所有记录
      (key, value) -> key.startsWith("B"), //branches[1]中只包含key以“B”开头的所有记录
      (key, value) -> true                 //branches[2]中包含其他记录
  );

filter：过滤操作

// 过滤掉value不大于0的记录
KStream<String, Long> onlyPositives = stream.filter((key, value) -> value > 0);

filterNot：反向过滤，与filter相反

flatMap：将一条记录转换成0条、1条或多条记录

// 把一条记录转换成了两条记录。如: (345L, "Hello") -> ("HELLO", 1000), ("hello", 9000)
KStream<String, Integer> transformed = stream.flatMap((key, value) -> {
      List<KeyValue<String, Integer>> result = new LinkedList<>();
      result.add(KeyValue.pair(value.toUpperCase(), 1000));
      result.add(KeyValue.pair(value.toLowerCase(), 9000));
      return result;
});

flatMapValues：作用和flatMap相同，但是只是对value操作，转换后记录的key同原来的key

// 通过空格拆分成单个单词
KStream<byte[], String> words = sentences.flatMapValues(value -> Arrays.asList(value.split("\\s+")));

foreach：循环

// 循环打印出每条记录
stream.foreach((key, value) -> System.out.println(key + " => " + value));

groupByKey：根据key分组

 KGroupedStream<byte[], String> groupedStream = stream.groupByKey();

GroupBy: 分组

  // 分组，并修改了key和value的类型
  KGroupedStream<String, String> groupedStream = stream.groupBy(
      (key, value) -> value, Serialized.with(Serdes.String(), Serdes.String())  
  );
  // 分组，并生成新的key，并且修改了key和value的类型
  KGroupedTable<String, Integer> groupedTable = table.groupBy(
      (key, value) -> KeyValue.pair(value, value.length()),       
      Serialized.with(Serdes.String(), Serdes.Integer()) 
  );

map：将一条记录转换成另一条记录

KStream<String, Integer> transformed 
    = stream.map(key, value) -> KeyValue.pair(value.toLowerCase(), value.length()));

mapValues：作用同map，但是只是对value操作，转换后记录的key同原来的key
```
  KStream<byte[], String> uppercased = stream.mapValues(value -> value.toUpperCase());
```

merge：合并两个流

  KStream<byte[], String> merged = stream1.merge(stream2);

peek：对每条记录执行无状态操作，并返回未更改的流,也就是说peek中的任何操作，返回的都是以前的流，可以用来调试
```
  KStream<byte[], String> unmodifiedStream 
      = stream.peek((key, value) -> System.out.println("key=" + key + ", value=" + value));
```
print：打印流，可以用来调试
```
  stream.print();
```

SelectKey：重新构建key

  //将key值改为value的第一个单词
  KStream<String, String> rekeyed = stream.selectKey((key, value) -> value.split(" ")[0])

toStream：将KTable转换成KStream

KStream<byte[], String> stream = table.toStream();

有状态的转换

有状态的转换包括：Aggregating、Joining、Windowing。他们间的关系如下图：

Kafka流式处理

博客分类： kafkastream kafkakafka-streamstream

Aggregating（聚合）

通过groupByKey或groupBy分组后，返回KGroupedStream或KGroupedTable数据类型，它们可以进行聚合的操作。聚合是基于key操作的。这里有个注意点，kafka streams要求同一个连接操作所涉及的topic必须要有相同数量的分区，并且连接所用的key必须就是分区的key，至于为什么可以想一想分库分表后的join问题。

常用API

aggregate

滚动聚合，按分组键进行聚合。

聚合分组流时，必须提供初始值设定项（例如，aggValue = 0）和“加法”聚合器（例如，aggValue + curValue）。

聚合分组表时，必须提供“减法”聚合器（例如：aggValue - oldValue）。
```
KGroupedStream<byte[], String> groupedStream = ;
KGroupedTable<byte[], String> groupedTable = ;

// 聚合分组流 (注意值类型如何从String更改为Long)
KTable<byte[], Long> aggregatedStream = groupedStream.aggregate(
    () -> 0L, // 初始值
    (aggKey, newValue, aggValue) -> aggValue + newValue.length(), 
    Materialized.as("aggregated-stream-store") // 本地状态名称
        .withValueSerde(Serdes.Long());

// 聚合分组表
KTable<byte[], Long> aggregatedTable = groupedTable.aggregate(
    () -> 0L, 
    (aggKey, newValue, aggValue) -> aggValue + newValue.length(), 
    (aggKey, oldValue, aggValue) -> aggValue - oldValue.length(), 
    Materialized.as("aggregated-table-store") .withValueSerde(Serdes.Long())
```
KGroupedStream：
1. key为null的记录会被忽略。
2. 第一次收到记录key时，将调用初始化（并在加法器之前调用）。
3. 只要记录的值为非null时，就会调用加法器。
KGroupedTable：
1. key为null的记录会被忽略。
2. 第一次收到记录key时，将调用初始化（并在加法器和减法器之前调用）。
3. 当一个key的第一个非null的值被接收，只调用加法器。
4. 当接收到key的后续非空值（例如，UPDATE）时，则（1）使用存储在表中的旧值调用减法器，以及（2）使用输入记录的新值调用加法器。那是刚收到的。未定义减法器和加法器的执行顺序。
5. 当为一个key（例如，DELETE）接收到逻辑删除记录（即具有空值的记录）时，则仅调用减法器。请注意，只要减法器本身返回空值，就会从生成的KTable中删除相应的键。如果发生这种情况，该key的任何下一个输入记录将再次触发初始化程序。

aggregate (windowed)

窗口聚合，按分组键聚合每个窗口的记录值。

KGroupedStream<String, Long> groupedStream = ...;

// 与基于时间的窗口进行聚合（此处：使用5分钟的翻滚窗口）
KTable<Windowed<String>, Long> timeWindowedAggregatedStream 
    = groupedStream.windowedBy(Duration.ofMinutes(5))
        .aggregate(
            () -> 0L, 
            (aggKey, newValue, aggValue) -> aggValue + newValue, 
            Materialized.<String, Long, WindowStore<Bytes, byte[]>>as("time-windowed-aggregated-stream-store").withValueSerde(Serdes.Long())); 

// 使用基于会话的窗口进行聚合（此处：不活动间隔为5分钟）
KTable<Windowed<String>, Long> sessionizedAggregatedStream 
    = groupedStream.windowedBy(SessionWindows.with(Duration.ofMinutes(5))
        .aggregate(
            () -> 0L, 
            (aggKey, newValue, aggValue) -> aggValue + newValue, 
            (aggKey, leftAggValue, rightAggValue) -> leftAggValue + rightAggValue, 
            Materialized.<String, Long, SessionStore<Bytes, byte[]>>as("sessionized-aggregated-stream-store").withValueSerde(Serdes.Long()));

count

滚动聚合，按分组键统计记录数。
```
// Counting a KGroupedStream
KTable<String, Long> aggregatedStream = groupedStream.count();

// Counting a KGroupedTable
KTable<String, Long> aggregatedTable = groupedTable.count();
```
对于KGroupedStream，会忽略具有空键或空值的记录。

对于KGroupedTable，会忽略具有空键的输入记录，具有空值的记录，会从table中删除该键。

count(windowed)

窗口聚合。按分组键统计每个窗口的记录数，它会忽略具有空键或空值的记录。

KTable<Windowed<String>, Long> aggregatedStream = groupedStream.windowedBy(
    TimeWindows.of(Duration.ofMinutes(5))) // 基于时间的窗口
    .count();

KTable<Windowed<String>, Long> aggregatedStream = groupedStream.windowedBy(
    SessionWindows.with(Duration.ofMinutes(5))) // session窗口
    .count();

Reduce

滚动聚合，通过分组键组合（非窗口）记录的值。当前记录值与最后一个减少的值组合，并返回一个新的减少值。与聚合不同，结果值类型不能更改。

KGroupedStream<String, Long> groupedStream = ...;
KGroupedTable<String, Long> groupedTable = ...;

KTable<String, Long> aggregatedStream = groupedStream.reduce(
    (aggValue, newValue) -> aggValue + newValue );

KTable<String, Long> aggregatedTable = groupedTable.reduce(
    (aggValue, newValue) -> aggValue + newValue, 
    (aggValue, oldValue) -> aggValue - oldValue );

Reduce (windowed)

窗口聚合。通过分组键将每个窗口的记录值组合在一起。当前记录值与最后一个减少的值组合，并返回一个新的减少值。使用null键或值的记录将被忽略。与聚合不同，结果值类型不能更改。

KGroupedStream<String, Long> groupedStream = ...;
KTable<Windowed<String>, Long> timeWindowedAggregatedStream = groupedStream.windowedBy(
  TimeWindows.of(Duration.ofMinutes(5)))
  .reduce((aggValue, newValue) -> aggValue + newValue );

KTable<Windowed<String>, Long> sessionzedAggregatedStream = groupedStream.windowedBy(
  SessionWindows.with(Duration.ofMinutes(5))) 
  .reduce((aggValue, newValue) -> aggValue + newValue );

聚合过程详细分析

分组流的聚合：

KStream<String, Integer> wordCounts = ...;

KGroupedStream<String, Integer> groupedStream = wordCounts
    .groupByKey(Grouped.with(Serdes.String(), Serdes.Integer()));

KTable<String, Integer> aggregated = groupedStream.aggregate(
    () -> 0, 
    (aggKey, newValue, aggValue) -> aggValue + newValue, 
    Materialized.<String, Long, KeyValueStore<Bytes, byte[]>as("aggregated-stream-store" )
        .withKeySerde(Serdes.String()).withValueSerde(Serdes.Integer());

这段段代码运行后，聚合会如下图所示随着时间的变化:

Kafka流式处理

博客分类： kafkastream kafkakafka-streamstream

分组表的聚合：

KTable<String, String> userProfiles = ...;
KGroupedTable<String, Integer> groupedTable = userProfiles
    .groupBy((user, region) ->KeyValue.pair(region, user.length()), Serdes.String(), Serdes.Integer());

KTable<String, Integer> aggregated = groupedTable.aggregate(
    () -> 0, 
    (aggKey, newValue, aggValue) -> aggValue + newValue, 
    (aggKey, oldValue, aggValue) -> aggValue - oldValue, 
    Materialized.<String, Long, KeyValueStore<Bytes, byte[]>as("aggregated-table-store" )
        .withKeySerde(Serdes.String()).withValueSerde(Serdes.Integer());

这段段代码运行后，聚合会如下图所示随着时间的变化:

Kafka流式处理

博客分类： kafkastream kafkakafka-streamstream

Joining

所谓连接，就是将两条记录按照一定的规则连接为一条记录，其实和sql中的连接是一样的作用。在Kafka stream中，join都是基于Key的，join的方式有三种：innerJoin、leftJoin和outerJoin。

join

KStream<String, Long> left = ...;
KStream<String, Double> right = ...;

KStream<String, String> joined = left.join(right,
    (leftValue, rightValue) -> "left=" + leftValue + ", right=" + rightValue, 

    JoinWindows.of(Duration.ofMinutes(5)),
    Joined.with(Serdes.String(), Serdes.Long(), Serdes.Double())  
  );

leftJoin

KStream<String, Long> left = ...;
KStream<String, Double> right = ...;

KStream<String, String> joined = left.leftJoin(right,
    (leftValue, rightValue) -> "left=" + leftValue + ", right=" + rightValue, 

    JoinWindows.of(Duration.ofMinutes(5)),
    Joined.with(Serdes.String(), Serdes.Long(), Serdes.Double()) 
  );

outerJoin

KStream<String, Long> left = ...;
KStream<String, Double> right = ...;

KStream<String, String> joined = left.outerJoin(right,
    (leftValue, rightValue) -> "left=" + leftValue + ", right=" + rightValue, /* ValueJoiner */
    JoinWindows.of(Duration.ofMinutes(5)),
    Joined.with(
      Serdes.String(), Serdes.Long(), Serdes.Double()) 
  );

KStream-KStream的join总是基于windowed的。空键或空值的输入记录将被忽略，并且不会触发连接

KTable-KTable的join都是不基于windowed的。空键的输入记录将被忽略，并且不会触发连接

KStream-KTable的join都是不基于windowed的。只有左侧（流）的输入记录才会触发连接。右侧（表）的输入记录仅更新内部右侧连接状态。空键或空值的输入记录将被忽略，并且不会触发连接。

KStream-GlobalKTable的join都是不基于windowed的。只有左侧（流）的输入记录才会触发连接。右侧（表）的输入记录仅更新内部右侧连接状态。空键或空值的输入记录将被忽略，并且不会触发连接。

为什么只有流与流的连接必须是基于窗口的呢？因为流的数据是无限的，所以流和流的连接是不能完成的。

Windowing

窗口化使您可以控制如何将具有相同键的记录分组，以进行有状态操作，例如聚合或连接到所谓的窗口。根据记录密钥跟踪Windows。

// 创建一个时间窗口：窗口大小5s，步长1s
TimeWindows.of(Duration.ofSeconds(5)).advanceBy(Duration.ofSeconds(1));

// 创建一个会话窗口：窗口大小5分钟
SessionWindows.with(Duration.ofMinutes(5));

在实际情况中，我们不能保证，每条记录都能准时的到达，所以就不能保证窗口的结果一定是正确的。例如，我们要统计每一个小时的每种产品的的销售量，然后筛选出销量大于3的产品，但是有一条销售记录的确是在这个小时内产生的，由于某种原因，在这个时间窗关闭的以后才到达，这样的话我们这个时间窗的统计数据实际上是不准确的，解决这个问题，可以用如下的方法：那就是，时间窗在到时间时，先不着急关闭，等待一段时间。

KGroupedStream<UserId, Event> grouped = ...;
     //允许时间窗接受迟到10分钟内的记录
grouped.windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofHours(1)).grace(ofMinutes(10)))
    .count()
    //控制在窗口关闭前，下游接受不到任何记录
    .suppress(Suppressed.untilWindowCloses(unbounded()))
    .filter((windowedUserId, count) -> count < 3)
    .toStream();

自定义API

可以继承Process和Transform来达到我们自定义的目的。

Kafka Streams常见的配置

参数名称默认值描述

application.id	无	kafka集群地址，必须参数
bootstrap.servers	无	应用id，必须参数，同一应用的所有实例的都应该一直。
commit.interval.ms	30000 ms	提交任务位置的频率
replication.factor	1	应用程序创建的更改日志主题和重新分区主题的复制因子
state.dir	/tmp/kafka-streams	状态存储的物理位置，注意这个是保存的本地的

还有很多配置，等以后用到了再慢慢更新。详细请参考官方的配置介绍

分布式下的Kafka Streams

既然我们选择了kafka做应用，那么只用单线程或单实例的处理我们的业务那基本上是不太可能的，如果已经使用过kafka，我们知道kafka的扩展能力那是非常出色的，对使用者也是非常的简单，如kafka集群自身的扩展，我们仅仅需要集群的配置文件复制到新节点中，修改一下broker id就行了。对于Kafka Streams的应用来说，通过启动多个实例组建集群来提高吞掉量，那也是非常的容易，因为kafka会自动帮我们做好这些事情。

kafka能自动的根据我们的实例数量和每个实例的线程数量，将任务进行拆分，当然和topic的分区数也是直接相关的。和我们的消费者客户端一样，kafka会自动的协调工作，为每个任务分配属于任务自己的分区，这样每个任务独自处理自己的分区，并维护与聚合相关的本地状态。

如果我们需要处理来自多个分区的结果，即对多个任务结果再进行处理，这时我们就可以根据新的key进行重新分区后写入到重分区主题上，并启动新的任务从新主题上读取和处理事件。

容错

Kafka Streams对故障的处理有非常好的支持，如果应用出现故障需要重启，可以自动的从Kafka上找到上一处理的位置，从该位置继续开始处理。如果本地状态丢失（如宕机），应用可以自动从保存到kafka上的变更日志新建本地状态，因为本地状态的所有数据都保存到了kafka中。如果集群中的一个任务失败，只要还有其他任务实例可用，就可以用其他实例来继续这个任务，因为Kafka有消费者的重平衡机制。

与Spring Cloud Stream整合

依赖：

 <dependency>
       <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
       <artifactId>spring-cloud-stream-binder-kafka-streams</artifactId>
 </dependency>

流处理类：

@EnableBinding(KafkaStreamsProcessor.class)
public class WordCountProcessor {
    @StreamListener("input")
    @SendTo("output")
    public KStream<?, WordCountDto> process(KStream<Object, String> input) {
        return input
                .flatMapValues(value -> Arrays.asList(value.toLowerCase().split("\\W+")))
                .map((key, value) -> new KeyValue<>(value, value))
                .groupByKey(Serialized.with(Serdes.String(), Serdes.String()))
                .windowedBy(TimeWindows.of(30000))
                .count(Materialized.as("WordCounts-1"))
                .toStream()
                .map((key, value) -> new KeyValue<>(null, new WordCountDto(key.key(), value, new Date(key.window().start()), new Date(key.window().end()))));
    }
}

配置文件：

spring.cloud.stream.kafka.streams.binder:
        brokers: 192.168.195.88
        applicationId: word-count
        configuration:
          default.key.serde: org.apache.kafka.common.serialization.Serdes$StringSerde
          default.value.serde: org.apache.kafka.common.serialization.Serdes$StringSerde
          commit.interval.ms: 1000
          serdeError: logAndFail
spring.cloud.stream.bindings.output:
    destination: wordCountOutput
spring.cloud.stream.bindings.input:
    destination: wordCountInput

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Kafka流式处理

Kafka Streams

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什么是数据流

什么是流式处理

什么是Kafka Streams

核心概念

时间

状态

流表的二元性

窗口

Processing Topology（拓扑）和Stream processor（流处理器）

从三个示例来了解Kafka Streams 的应用

单词统计

股价统计

网站点击事件分析

Kafka Streams常见的API

重要的抽象

无状态的转换

有状态的转换

Aggregating（聚合）

常用API

聚合过程详细分析

Joining

Windowing

自定义API

Kafka Streams常见的配置

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