5.1、Kafka Streams 介绍

Kafka Streams 介绍

Kafka Streams 是 Apache Kafka 提供的一个轻量级的流处理库，它允许开发者在 Kafka 消息流上构建分布式的实时数据处理应用。Kafka Streams 提供了一种简洁的方式，让开发者可以使用 Java 或 Scala 编写高效、容错且可扩展的流处理应用。其优势在于它能够无缝地集成到 Kafka 生态系统中，简化了数据处理管道的开发。

一、Kafka Streams 的核心概念

要理解 Kafka Streams，首先需要了解其几个关键概念。

1. 流（Stream）

流是 Kafka Streams 中的基础数据模型，表示一个无界的、不断产生的消息序列。流是从 Kafka 的主题（Topic）中读取的，Kafka Streams 会对这些流中的数据进行处理。每一条消息被视为一条记录（Record），包含键值对（Key-Value）和时间戳。

2. 流处理拓扑（Stream Processing Topology）

流处理拓扑描述了流处理任务的逻辑结构，包括消息流从输入到输出的各种转换操作。Kafka Streams 中的拓扑是由多个处理器节点（Processor Nodes）组成的，这些节点可以是过滤、转换、聚合等操作。这些处理器节点通过流（Stream）相互连接，形成一条完整的流处理管道。

3. 状态存储（State Stores）

Kafka Streams 支持状态化处理，即处理过程中可以保存中间结果。状态存储是一个内嵌的、分布式的键值存储，用于存储处理过程中的中间状态，比如聚合、窗口化操作的结果。Kafka Streams 内置了多种状态存储机制，并且支持通过 RocksDB 将状态持久化到磁盘中。

4. KStream 与 KTable

Kafka Streams 提供了两种主要的数据模型：KStream 和 KTable。

• KStream：表示无界的数据流，常用于处理不停止的数据流。每个消息都表示一个独立的事件，不会被更新。
• KTable：表示有界的数据流，它是对表的抽象，支持对相同键的记录进行更新操作。KTable 可以理解为一个逐步构建的快照，它会随着新消息的到来进行更新。

5. 窗口（Windowing）

窗口化是流处理中的一个常用概念，Kafka Streams 支持对数据流进行基于时间的窗口操作。通过窗口化操作，可以对特定时间范围内的数据进行聚合计算，比如对一分钟内的所有订单进行求和。Kafka Streams 支持多种窗口类型，包括：

• 滚动窗口（Tumbling Window）：将数据划分为固定大小的、互不重叠的时间窗口。
• 滑动窗口（Sliding Window）：允许窗口之间存在重叠，数据可能会被分配到多个窗口中。
• 会话窗口（Session Window）：根据事件的活动时间动态调整窗口的大小。

二、Kafka Streams 的工作原理

Kafka Streams 的工作流程可以理解为消息从 Kafka 主题流入，通过流处理拓扑中的各个节点进行转换、过滤或聚合，最后将处理结果输出到另一个 Kafka 主题中，或者其他存储系统。

1. 流处理器节点（Processor Nodes）

Kafka Streams 将每个数据操作（如过滤、映射、聚合）抽象为流处理器节点。每个节点代表一个具体的操作，数据流经过这些节点后会执行相应的转换。常见的操作包括：

• 过滤（filter）：根据指定的条件过滤掉不符合条件的消息。
• 映射（map）：将消息的键或值进行转换。
• 聚合（aggregate）：对流中的消息进行聚合计算，比如求和、计数、平均值等。

2. 拓扑生成与执行

开发者通过 Kafka Streams 的 DSL（领域特定语言）定义流处理拓扑，Kafka Streams 会根据这些定义构建流处理拓扑图，并将其分配到多个线程和任务中并行执行。在分布式环境中，Kafka Streams 会将不同分区的消息分配到不同的实例上处理，从而实现流处理任务的负载均衡和并行化。

3. 容错与重放

Kafka Streams 通过 Kafka 自身的消息持久化和分布式副本机制，实现了容错性。如果某个实例或处理节点失败，Kafka Streams 会自动将任务转移到其他可用的实例上重新执行。此外，由于 Kafka 中的消息是持久化存储的，因此流处理应用可以根据需要回放历史数据，确保数据不会丢失。

4. 无缝的状态管理

Kafka Streams 提供了内置的状态管理器，允许用户在处理过程中保持状态，并且将状态存储到本地磁盘或内存中。对于分布式场景，Kafka Streams 通过 changelog 主题来记录状态的变更，并将这些变更同步到其他节点，以实现状态的恢复与一致性。

三、Kafka Streams 的常见操作

Kafka Streams 提供了强大的 API 来简化流处理任务的开发，常见的操作包括：

1. 过滤（filter）

过滤是 Kafka Streams 中最基础的操作，用于从数据流中筛选出满足特定条件的消息。例如，可以通过以下代码过滤掉值为负数的消息：

KStream<String, Integer> input = builder.stream("input-topic");
KStream<String, Integer> filtered = input.filter((key, value) -> value >= 0);
filtered.to("filtered-output-topic");

2. 映射（map）

映射操作可以将消息的键或值进行转换。例如，以下代码将消息的值乘以 10：

KStream<String, Integer> input = builder.stream("input-topic");
KStream<String, Integer> mapped = input.mapValues(value -> value * 10);
mapped.to("mapped-output-topic");

3. 聚合（aggregation）

聚合操作用于对消息进行统计、求和、计数等。例如，以下代码按键对消息的值进行求和，并将结果输出到 KTable 中：

KStream<String, Integer> input = builder.stream("input-topic");
KTable<String, Integer> aggregated = input.groupByKey()
    .reduce(Integer::sum);
aggregated.toStream().to("aggregated-output-topic");

4. 窗口化（windowing）

Kafka Streams 提供了强大的窗口化支持，用于在特定时间范围内聚合消息。例如，以下代码计算每 5 分钟内的订单总数：

KStream<String, Integer> input = builder.stream("orders-topic");
TimeWindows timeWindows = TimeWindows.of(Duration.ofMinutes(5));

KTable<Windowed<String>, Long> windowedCount = input.groupByKey()
    .windowedBy(timeWindows)
    .count();

windowedCount.toStream().to("windowed-output-topic");

5. 连接（join）

Kafka Streams 支持对不同的流进行连接（Join）操作。例如，将两个流按相同的键进行内连接：

KStream<String, String> stream1 = builder.stream("topic1");
KStream<String, String> stream2 = builder.stream("topic2");

KStream<String, String> joined = stream1.join(stream2,
    (value1, value2) -> value1 + "," + value2,
    JoinWindows.of(Duration.ofMinutes(5)));

joined.to("joined-output-topic");

四、Kafka Streams 的优势与应用场景

Kafka Streams 作为一种轻量级的流处理框架，具有以下显著优势：

1. 无缝集成 Kafka

Kafka Streams 内嵌于 Kafka 生态系统之中，无需额外的流处理集群，所有的流处理任务都在 Kafka 消息系统中直接执行，这大大简化了部署和维护工作。

2. 易于开发

Kafka Streams 提供了简单易用的 Java 和 Scala API，开发者可以使用丰富的流操作函数对消息流进行处理，而不必关心底层的消息管理、分区处理等复杂细节。

3. 容错与可扩展

Kafka Streams 通过 Kafka 的副本机制和日志存储实现了天然的容错性。同时，Kafka Streams 支持水平扩展，可以根据负载情况增加或减少流处理任务的实例，动态调配计算资源。

4. 状态管理支持

Kafka Streams 提供了对状态化流处理的支持，并且内置了持久化的状态存储，开发者可以方便地进行复杂的状态化操作，如聚合、窗口化等。

5. 低延迟

Kafka Streams 基于 Kafka 的消息传输机制，能够实现毫秒级的低延迟流处理，适用于需要实时性较高的数据处理场景。

五、Kafka Streams 的应用场景

Kafka Streams 在多个领域中都有广泛的应用：

1.实时数据分析

Kafka Streams 可以用于实时处理和分析从 Kafka 消息队列中读取的数据流，如日志处理、用户行为分析等，帮助企业实时监控和优化系统性能。

2. 复杂事件处理

Kafka Streams 支持对事件流进行复杂的逻辑处理，如过滤、聚合、连接等操作，适用于 IoT、金融交易监控等需要对实时事件进行复杂分析的场景。

3. 数据清洗与转换

在数据管道中，Kafka Streams 可以用于对原始数据进行清洗和转换，将数据转化为更加符合业务需求的结构后，再推送到下游系统，如数据库或数据仓库。

4. 多源数据整合

Kafka Streams 支持对不同数据流的连接和合并，适用于多源数据整合的场景，例如整合来自不同业务系统的数据流，并进行统一分析和处理。

六、总结

Kafka Streams 是一款功能强大、易于使用的流处理框架，它将 Kafka 的高吞吐量、低延迟和容错能力与简单灵活的 API 结合在一起，为开发者提供了构建实时数据处理应用的理想工具。通过 Kafka Streams，开发者可以轻松实现数据的实时分析、事件处理和数据管道构建，极大地简化了流处理系统的开发与维护。

原文链接：https://blog.csdn.net/Flying_Fish_roe/article/details/142512324