Kafka Streams RocksDB 内存超限问题排查与优化：Cache Size 与 Write Buffer 配置 大家好！今天我们来聊聊 Kafka Streams 中 RocksDB 状态存储的内存超限问题，以及如何通过调整 cache.size 和 write.buffer 配置来优化性能和避免 OOM (Out Of Memory) 异常。 在 Kafka Streams 应用程序中，状态存储通常使用 RocksDB 作为底层存储引擎。RocksDB 是一个嵌入式的、持久化的键值存储数据库，它具有高性能和低延迟的特点。然而，如果不正确地配置 RocksDB，很容易导致内存超限，影响应用程序的稳定性和性能。 1. RocksDB 内存模型简介 理解 RocksDB 的内存模型是解决内存问题的关键。RocksDB 主要使用以下内存区域： Block Cache (读缓存): 用于缓存从磁盘读取的数据块，提高读取性能。cache.size 参数控制 Block Cache 的大小。 Write Buffer (写缓存/MemTable): 用于缓存写入的数据，提高写入性能。 …
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