Kafka Streams - 是否可以减少多个聚合创建的内部主题的数量

Question

我有一个Kafka Streams应用程序，它按几个值对传入的消息进行分组。 例如：

示例消息：

{ "gender": "female", "location": "canada", "age-group": "25-30" }

拓扑结构：

table
    .groupBy((key, value) -> groupByGender) // example key: female
    .count("gender-counts");

table
    .groupBy((key, value) -> groupByLocation) // example key: canada
    .count("location-counts");

table
    .groupBy((key, value) -> groupByAgeGroup) // example key: 25-30
    .count("age-group-counts");

这导致了很多主题：

my-consumer-gender-counts-changelog
my-consumer-gender-counts-repartition
my-consumer-location-counts-changelog
my-consumer-location-counts-repartition
my-consumer-age-group-counts-changelog
my-consumer-age-group-counts-repartition

如果我们可以将多个聚合发送到单个状态存储，并将值按组包含在键中，那将会很好。 例如：

table
    .groupBy((key, value) -> groupByGender) // example key: female_gender
    .count("counts");

table
    .groupBy((key, value) -> groupByLocation) // example key: canada_location
    .count("counts");

table
    .groupBy((key, value) -> groupByAgeGroup) // example key: 25-30_age_group
    .count("counts");

这将导致更少的主题：

counts-changelog
counts-repartition

这当前似乎不可能（无论如何使用DSL），因为使用groupBy运算符会创建一个内部主题以进行重新分区，因此如果我们有多个子拓扑可以groupBy不同的东西，那么Kafka Streams将尝试注册相同的内容。从多个来源重新分配主题。 这会导致以下错误：

org.apache.kafka.streams.errors.TopologyBuilderException: Invalid topology building: Topic counts-repartition has already been registered by another source.
        at org.apache.kafka.streams.processor.TopologyBuilder.validateTopicNotAlreadyRegistered(TopologyBuilder.java:518)

如果groupBy可以返回多个记录（例如像flatMap那样），那么我们可以返回一组记录（每个分组一个记录），但这似乎也不可能使用DSL。

我的问题是，给定一个可以按多个值分组的记录（例如{ "gender": "female", "location": "canada", "age-group": "25-30" } ），是否应该创建多个主题（每个分组2个）一直备受关注（例如，我们有100个不同的分组）？ 当单个记录可以按多个值分组时，还有其他策略可能更适合吗？ 我提出的建议（将多个聚合下沉到单个更改日志主题）是一个坏主意（即使唯一键的数量非常低）？

Answer 1

如果要按不同属性进行分组，则无法避免多个重新分区主题。 假设您有两个分组属性g1和g2以及三个具有以下值的记录：

r1 = g1:A, g2:1
r2 = g1:A, g2:2
r3 = g1:B, g2:2

因此，为了基于g1正确地聚合记录，必须将记录r1和r2组合在一起。 假设您的重新分区主题有2个分区p1和p2 ，该记录将重新分配

p1: r1, r2
p2: r3,

另一方面，如果您在r2聚合，则记录r2和r3必须组合在一起：

p1: r1
p2: r2,r3

请注意，对于这两种情况， r2必须转到不同的分区，因此，不可能使用单个主题，但每个分组需要一个主题。 （这不是Kafka特定的 - 任何其他框架都需要复制并重新分配日期多次）。

从理论上讲，如果添加更多语义信息（如超密钥，子密钥或1对1密钥映射），则可以减少主题数量。 但Kafka Streams（和AFAIK，没有其他可比系统）不支持。