我们有一个使用Processor API构建的Kafka Streams Java拓扑。
在拓扑中，我们只有一个处理器，可以保存到多个状态存储。
当我们使用at_least_once时，我们希望看到状态存储之间的一些不一致之处-例如一条传入记录导致对状态存储A和状态B的写入，但是两次保存之间的崩溃仅导致存储A的保存被写入Kafka更改日志主题。
我们是否保证保存的顺序也将成为写入状态存储的顺序？例如。如果我们先保存到存储区A，然后再存储到存储区B，我们当然可以遇到两种更改日志都成功写入的情况，以及仅完成对更改日志A的写入的情况-但我们也可以最终得到仅完成更改日志B的写操作的情况？
什么情况会导致重放？当然发生了崩溃-但是重新平衡，新的经纪人分区负责人或当我们收到“偏移提交失败”错误（请求超时）呢？
前一段时间，我们尝试使用完全一致的一次，这导致了许多错误消息，这对我们来说是没有意义的。会否为我们提供跨多个状态存储的原子写操作？
答案 0 :(得分：2)
广告3。根据The original design document on exactly-once support in Kafka Streams，我认为eaxctly_once会在多个状态存储中获得原子写入
调用stream.commit（）时，将按顺序执行以下步骤：
- 刷新本地状态存储（KTable缓存），以确保所有变更日志记录都发送到下游。
- 致电producer.sendOffsetsToTransactions（offsets）以提交当前记录的消费者在交易中的头寸。请注意，尽管线程的使用者可以在多个任务之间共享，因此可以在多个生产者之间共享，但任务分配的分区始终是互斥的，因此可以安全地提交该任务分配的分区的偏移量。
- 调用producer.commitTransaction（）提交当前事务。结果，原子表示为上述三元组的任务状态。
- 再次致电producer.beginTransaction（）以开始下一个交易。