面试题：消息队列之Kafka Streams状态管理

Question

Kafka Streams中的状态存储是什么？在实时流处理应用中，为什么状态存储很重要？假设你要开发一个应用统计每个用户的登录次数，如何使用Kafka Streams的状态存储来实现这一功能？

Answer 1

Kafka Streams中的状态存储

Kafka Streams中的状态存储是一种用于保存流处理过程中产生的中间结果或状态的机制。它允许应用程序在处理流数据时维护和更新状态，并在后续处理步骤中使用这些状态。状态存储可以存储键值对数据，并且与Kafka分区紧密集成，以确保数据的一致性和可扩展性。

状态存储在实时流处理应用中的重要性

1. 支持复杂计算：实时流处理往往需要进行聚合、窗口计算等复杂操作，状态存储可以保存中间计算结果，例如统计每个用户的登录次数，计算一段时间内的平均销售额等。
2. 故障恢复：在处理过程中如果发生故障，状态存储可以帮助应用程序恢复到故障前的状态，确保处理的连续性和数据的一致性。
3. 高效处理：通过在本地存储状态数据，减少了对外部存储系统的频繁访问，提高了处理效率。

使用Kafka Streams的状态存储实现统计每个用户登录次数的功能

以下是使用Java和Kafka Streams实现这一功能的示例代码：

import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;
import org.apache.kafka.streams.kstream.Materialized;
import org.apache.kafka.streams.state.KeyValueStore;

import java.util.Properties;

public class UserLoginCountApp {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "user-login-count-app");
        props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());

        StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();

        KStream<String, String> stream = builder.stream("user-login-events");

        stream.groupByKey()
              .count(Materialized.<String, Long, KeyValueStore<Bytes, byte[]>>as("user-login-count-store"))
              .toStream()
              .to("user-login-count-output", Produced.with(Serdes.String(), Serdes.Long()));

        KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
        streams.start();

        Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(streams::close));
    }
}

1. 配置Kafka Streams：设置应用程序ID、Kafka服务器地址以及默认的序列化和反序列化方式。
2. 构建流拓扑：
   • 从名为user-login-events的Kafka主题读取用户登录事件流。
   • 使用groupByKey方法按用户ID对事件进行分组。
   • 使用count方法统计每个用户的登录次数，并将结果存储在名为user-login-count-store的状态存储中。
   • 将统计结果转换为流，并发送到名为user-login-count-output的Kafka主题。
3. 启动Kafka Streams应用：创建并启动KafkaStreams实例，并添加关闭钩子以便在应用程序关闭时正确关闭流处理。