Question

我们有一个Kafka生产者，它以很高的频率针对保留时间= 10小时的主题生成键控消息。这些消息是实时更新，使用的键是其值已更改的元素的ID。因此，该主题充当更改日志，并且将具有许多重复的键。

现在，我们要实现的是，当Kafka用户启动时，无论最近的已知状态（新用户，崩溃，重新启动等）如何，它都将以某种方式构造具有最新值的表主题中的所有键，然后像往常一样继续侦听新更新，保持Kafka服务器上的最小负载，并让使用者完成大部分工作。我们尝试了许多方法，但似乎没有最好的方法。

我们尝试了什么：

1个变更日志主题+ 1个紧凑主题：

生产者向事务中包装的两个主题发送相同的消息，以确保成功发送。
消费者启动并请求变更日志主题的最新偏移量。
从开始构造表开始就使用压缩的主题。
从请求的偏移量开始继续消耗变更日志。

缺点：

即使将日志压缩频率设置为最高可能，在压缩主题中重复的可能性也很高。
x2 Kakfa服务器上的主题数。

KSQL：

使用KSQL，我们要么必须将KTable重写为主题，以便消费者可以看到它（其他主题），要么我们需要消费者使用KSQL SELECT到KSQL Rest Server并查询表（不是像Kafka API一样快速，高效）。

Kafka Consumer API：

消费者从头开始消费主题。效果很好，但是使用者必须消耗10小时的更改日志来构造最后一个值表。

Kafka流：

通过使用KTables如下：

KTable<Integer, MarketData> tableFromTopic = streamsBuilder.table("topic_name", Consumed.with(Serdes.Integer(), customSerde));
KTable<Integer, MarketData> filteredTable = tableFromTopic.filter((key, value) -> keys.contains(value.getRiskFactorId()));

Kafka Streams将在每个KTable的Kafka服务器上创建1个主题（名为{consumer_app_id}-{topic_name}-STATE-STORE-0000000000-changelog），由于我们有大量的消费者，因此将产生大量主题。

根据我们的尝试，看起来我们需要增加服务器负载或使用者启动时间。是否没有“完美”的方式来实现我们正在尝试的目标？

谢谢。

Answer 1

通过使用KTables，Kafka Streams将在每个KTable的Kafka服务器上创建1个主题，由于我们有大量的消费者，因此将产生大量主题。

如果您只是将现有主题读入KTable（通过StreamsBuilder#table()），则Kafka Streams不会再创建其他主题。对于KSQL也是一样。

如果您可以弄清楚您要对KTable做些什么，这将有所帮助。显然，您正在做的事情确实会导致创建其他主题？

1个changelog主题+ 1个紧凑主题：

您为什么要考虑两个单独的主题？通常，更改日志主题应始终压缩。鉴于您的用例描述，我看不出为什么不应该这样：

现在，我们要实现的是，当Kafka用户启动时，无论最近的已知状态（新用户，崩溃，重新启动等）如何，它都将以某种方式构造具有最新值的表主题中的所有键，然后像往常一样继续监听新的更新[...]

因此，压缩对于您的用例将非常有用。它还可以防止您描述此问题：

消费者从头开始消费主题。效果很好，但是使用者必须消耗10小时的更改日志来构造最后一个值表。

请注意，要重建最新的表值，Kafka Streams，KSQL和Kafka Consumer的所有三个必须完全（从头到尾）阅读表的基础主题。如果未压缩该主题，则可能确实需要花费很长时间，具体取决于数据量，主题保留设置等。

根据我们的尝试，看起来我们需要增加服务器负载或使用者启动时间。是否没有“完美”的方式来实现我们正在尝试的目标？

在不了解您的用例的情况下，尤其是在KTable填充后要如何处理的情况下，我的答案将是：

确保“变更日志主题”也已压缩。
首先尝试使用KSQL。如果这不能满足您的需求，请尝试Kafka Streams。如果这不能满足您的需求，请尝试使用Kafka Consumer。

例如，如果应该对“表”数据进行任何状态处理，我将不会使用Kafka Consumer，因为Kafka Consumer缺乏用于容错状态处理的内置功能。</ p>

Answer 2

消费者从头开始消费主题。这工作完美，但是使用者必须消耗10个小时的更改日志以构造最后一个值表。

在您的应用程序第一次启动时，您所说的是正确的。

为避免每次重新启动时都发生这种情况，请将键值数据存储在文件中。

例如，您可能要使用永久性地图（如MapDB）。

由于您给了使用者group.id并定期或在将每条记录存储在映射中后提交了偏移量，因此下次应用程序重新启动时，它将从该{{1 }}。

因此，花费大量时间的问题仅在最初（第一次）期间发生。只要有了文件，就不需要从头开始使用。

如果文件不存在或被删除，则只需group.id中的seekToBeginning并重新构建即可。

在某个地方，您需要存储此键值以进行检索，为什么它不能成为持久存储？

如果出于任何原因要使用Kafka流，则替代方法（不是上述的简单）将使用持久支持的存储。 / p>

例如，持久性全局存储。

KafkaConsumer

P.S：目录中将有一个名为streamsBuilder.addGlobalStore(Stores.keyValueStoreBuilder(Stores.persistentKeyValueStore(topic), keySerde, valueSerde), topic, Consumed.with(keySerde, valueSerde), this::updateValue);的文件，用于存储偏移量。如果该主题在中间被删除，您将得到.checkpoint。您可能想避免这种情况，也许可以使用OffsetOutOfRangeException

有关更多信息，请参见https://stackoverflow.com/a/57301986/2534090。

最后，

为此，最好将Consumer与永久文件一起使用而不是Streams，因为它提供了简便性。

从与消费者相关的话题中获取最新价值，然后正常进行

1个变更日志主题+ 1个紧凑主题：

KSQL：

Kafka Consumer API：

Kafka流：

2 个答案: