我正在使用kafka流，我正在尝试将KTable实现为主题。
它可以工作，但似乎每30秒左右完成一次。
Kafka Stream如何/何时决定将KTable的当前状态实现为主题？
有没有办法缩短这个时间并使其更“实时”？
这是我正在使用的实际代码
// Stream of random ints: (1,1) -> (6,6) -> (3,3)
// one record every 500ms
KStream<Integer, Integer> kStream = builder.stream(Serdes.Integer(), Serdes.Integer(), RandomNumberProducer.TOPIC);
// grouping by key
KGroupedStream<Integer, Integer> byKey = kStream.groupByKey(Serdes.Integer(), Serdes.Integer());
// same behaviour with or without the TimeWindow
KTable<Windowed<Integer>, Long> count = byKey.count(TimeWindows.of(1000L),"total");
// same behaviour with only count.to(Serdes.Integer(), Serdes.Long(), RandomCountConsumer.TOPIC);
count.toStream().map((k,v) -> new KeyValue<>(k.key(), v)).to(Serdes.Integer(), Serdes.Long(), RandomCountConsumer.TOPIC);
答案 0 :(得分：10)
这是由commit.interval.ms控制的，默认为30秒。更多细节在这里： http://docs.confluent.io/current/streams/developer-guide.html
缓存的语义是，只要最早的commit.interval.ms或cache.max.bytes.buffering（缓存压力）命中，数据就会刷新到状态存储并转发到下一个下游处理器节点。
在这里：