Kafka Streams/KStream：Java实时流处理的拓扑设计与状态管理 各位同学，大家好！今天我们来深入探讨Kafka Streams，特别是KStream的拓扑设计与状态管理。Kafka Streams是一个强大的库，它允许你构建实时流处理应用，直接操作Kafka topic中的数据。我们将从基础概念开始，逐步深入到更高级的拓扑设计和状态管理技巧。 Kafka Streams核心概念回顾 在深入KStream之前，我们先快速回顾一下Kafka Streams的关键概念： Kafka Streams Application: 你的流处理应用，由一个或多个拓扑组成。 Topology: 定义了数据如何从一个或多个输入topic流到输出topic的图。 KStream: 代表无状态的记录流。每个记录都是独立的，处理时不依赖于之前的记录。 KTable: 代表一个状态流，可以理解为不断更新的Key-Value表。 GlobalKTable: 类似于KTable，但它的内容会被完全复制到每个应用实例，适用于数据量较小的查找表。 Processor API: 低级别的API，允许你自 …