我对使用Kafka Streams的TimeWindows有疑问，有些概念确实使我感到困惑。
我们有一个主题，该主题每天会产生1000万个事件，并且日志保留时间为6天，因此该主题总共包含6000万个事件。
实际上，只有当日的事件对我们来说很有趣，其余的事件仅保留5天是出于审计的原因。
现在，我从中创建了一个KTable，我正在执行所有操作的加载并遍历事件。正如我之前提到的，实际上我们只关注当天的事件，而不关注6000万个事件，因此我在KTable定义中对数据进行了窗口化。
.windowedBy(TimeWindows.of(TimeUnit.DAYS.toMillis(1)).until(TimeUnit.DAYS.toMillis(1))
现在，当我使用以下语句加载所有事件时，一切运行正常。
store().fetchAll(System.currentTimeMillis() - TimeUnit.DAYS.toMillis(1), System.currentTimeMillis())
这个问题虽然很早，但可以加载100万个事件，但后来又增加了1000万个，因此在批处理模式下，我必须迭代超过1000万个事件，我认为我可以进一步优化它并且只加载过去一小时的事件，因此对于相同的KTable配置，我尝试使用以下语句。
store().fetchAll(System.currentTimeMillis() - TimeUnit.HOURS.toMillis(1), System.currentTimeMillis())
但是令我惊讶的是，它没有返回任何数据。
有人可以解释为什么它不返回任何结果，我想我是在解释TimeWindow概念中的某些内容。
然后，我做了一些进一步的测试，并将我的KTable配置更改为以下内容。
.windowedBy(TimeWindows.of(TimeUnit.HOURS.toMillis(1)).until(TimeUnit.DAYS.toMillis(1)))
现在此查询功能如我所愿
store().fetchAll(System.currentTimeMillis() - TimeUnit.HOURS.toMillis(1), System.currentTimeMillis())
但我不确定我走的路是否正确...
如果我将以下语句用于最新的KTable配置，那么从今天开始，这将为我带来1000万个事件吗？
store().fetchAll(System.currentTimeMillis() - TimeUnit.DAYS.toMillis(1), System.currentTimeMillis())
答案 0 :(得分：0)
在窗口商店中使用交互式查询时，时间范围将应用于窗口开始时间戳。因此，如果您有一个为期1天的窗口，并且从[now - 1 hour, now)开始查询具有窗口开始时间戳记的数据，则将找不到任何匹配的窗口，因为在该时间范围内没有窗口开始。