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Kafka Streams 中如何使用状态存储？

推荐答案

在 Kafka Streams 中，状态存储（State Store）用于存储和查询流处理应用程序的中间状态。Kafka Streams 提供了多种类型的状态存储，如 KeyValueStore、SessionStore 和 WindowStore。以下是使用状态存储的基本步骤：

定义状态存储：在 Kafka Streams 应用程序中，可以通过 Stores 工厂类来定义状态存储。例如，定义一个 KeyValueStore：

StoreBuilder<KeyValueStore<String, Long>> storeBuilder = Stores.keyValueStoreBuilder(
    Stores.persistentKeyValueStore("my-store"),
    Serdes.String(),
    Serdes.Long()
);

将状态存储添加到拓扑中：在构建 Kafka Streams 拓扑时，可以通过 StreamsBuilder 将状态存储添加到拓扑中：
```
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
builder.addStateStore(storeBuilder);
```

在处理器中使用状态存储：在自定义的 Processor 或 Transformer 中，可以通过 ProcessorContext 或 TransformerContext 访问状态存储：

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将处理器添加到拓扑中：最后，将自定义的处理器添加到拓扑中：
```
builder.stream("input-topic").process(() -> new MyProcessor(), "my-store");
```

本题详细解读

状态存储的作用

状态存储在 Kafka Streams 中用于存储流处理应用程序的中间状态。这些状态可以是聚合结果、窗口计算结果或其他需要持久化的数据。Kafka Streams 提供了多种类型的状态存储，以满足不同的需求：

KeyValueStore：用于存储键值对数据。
SessionStore：用于存储会话数据，通常用于会话窗口操作。
WindowStore：用于存储时间窗口数据，通常用于时间窗口操作。

状态存储的类型

Kafka Streams 支持两种类型的状态存储：

持久化状态存储：数据存储在本地磁盘上，即使应用程序重启，数据也不会丢失。
内存状态存储：数据存储在内存中，应用程序重启后数据会丢失。

状态存储的配置

在定义状态存储时，可以通过 StoreBuilder 配置存储的类型、键和值的序列化器等。例如：

StoreBuilder<KeyValueStore<String, Long>> storeBuilder = Stores.keyValueStoreBuilder(
    Stores.persistentKeyValueStore("my-store"),
    Serdes.String(),
    Serdes.Long()
);

状态存储的访问

在自定义的 Processor 或 Transformer 中，可以通过 ProcessorContext 或 TransformerContext 访问状态存储。例如：

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状态存储的容错

Kafka Streams 通过将状态存储的变更日志（changelog）写入 Kafka 主题来实现容错。如果应用程序崩溃或重启，Kafka Streams 可以从变更日志中恢复状态存储。

状态存储的查询

Kafka Streams 还支持通过 Interactive Queries 查询状态存储中的数据。这使得外部应用程序可以查询流处理应用程序的中间状态。

ReadOnlyKeyValueStore<String, Long> store = streams.store("my-store", QueryableStoreTypes.keyValueStore());
Long count = store.get("key");

通过以上步骤，你可以在 Kafka Streams 中有效地使用状态存储来管理和查询流处理应用程序的中间状态。

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