具有多个 output 主题的 Kafka 流拓扑的并发性

Question

给定一个将消息发布到两个不同主题的 Kafka 流拓扑，是否可以保证在这两个分支中执行各个步骤的顺序，或者这些分支是否完全分开并并行执行？

例子

    KStream<..., ...> filteredStream = builder.stream("input-topic", ...).filter(...)...;

    filteredStream.mapValues(this::mapOne).to("output-topic-one", ...);
    filteredStream.flatMap(this::mapTwo).to("output-topic-two", ...);

在此示例中， mapTwo是否会在mapOne被调用或消息发布到output-topic- 2之前执行并发布到output -topic -one ？ 换句话说，是否可以保证mapOne在消息发布到output-topic- 2之前完成？

拓扑可视化

查看拓扑描述的可视化时（见底部；使用https://zz85.github.io/kafka-streams-viz/ 制作），您可以看到两个分支。 但是您也可以在每个气泡中看到这些数字，这也可能表明存在执行顺序（1-4，然后是 5-6-7，然后是 8-9）。

拓扑描述

Topologies:
   Sub-topology: 0
    Source: KSTREAM-SOURCE-0000000000 (topics: [input-topic])
      --> KSTREAM-FILTER-0000000001
    Processor: KSTREAM-FILTER-0000000001 (stores: [])
      --> KSTREAM-FILTER-0000000002
      <-- KSTREAM-SOURCE-0000000000
    Processor: KSTREAM-FILTER-0000000002 (stores: [])
      --> KSTREAM-MAP-0000000003
      <-- KSTREAM-FILTER-0000000001
    Processor: KSTREAM-MAP-0000000003 (stores: [])
      --> KSTREAM-FILTER-0000000004
      <-- KSTREAM-FILTER-0000000002
    Processor: KSTREAM-FILTER-0000000004 (stores: [])
      --> KSTREAM-MAPVALUES-0000000005, KSTREAM-FLATMAP-0000000008
      <-- KSTREAM-MAP-0000000003
    Processor: KSTREAM-MAPVALUES-0000000005 (stores: [])
      --> KSTREAM-FILTER-0000000006
      <-- KSTREAM-FILTER-0000000004
    Processor: KSTREAM-FILTER-0000000006 (stores: [])
      --> KSTREAM-SINK-0000000007
      <-- KSTREAM-MAPVALUES-0000000005
    Processor: KSTREAM-FLATMAP-0000000008 (stores: [])
      --> KSTREAM-SINK-0000000009
      <-- KSTREAM-FILTER-0000000004
    Sink: KSTREAM-SINK-0000000007 (topic: output-topic-one)
      <-- KSTREAM-FILTER-0000000006
    Sink: KSTREAM-SINK-0000000009 (topic: output-topic-two)
      <-- KSTREAM-FLATMAP-0000000008

Answer 1

Kafka 流始终保证拓扑顺序。 它总是在拓扑中传递消息，该拓扑具有边和节点。 当您在应用程序中定义拓扑时，这些边和节点会添加到拓扑中。

在您的情况下，通过map values branch filtered stream go 直到该路径结束（在您的情况下为接收器 - >主题一）。

然后它继续flat map branch 。 直到下沉到话题二。

它使用该 ID 正确排序。

0000000004 -> 0000000005 -> 0000000006 -> 0000000007

0000000004 -> 0000000008 -> 0000000009

更多信息 go 通过Kafka源代码内部拓扑构建器

并参考这个