Apache kafka 在同一实例中执行StreamTasks与在多个实例中执行StreamTasks之间的差异

假设我有一个包含3个分区的主题
方法1:我运行一个Kafka Streams实例，它启动3个任务[0\u 0,0\u 1,0\u 2]，每个任务从一个分区消耗。
方法2:我启动了同一streams应用程序的三个实例，这里又启动了三个任务，但现在，它分布在创建的三个实例中。
哪种方法更可取？为什么？
在方法1中，所有任务是否作为同一线程的一部分运行，而在方法2中，它们运行在不同的线程上，或者是不同的？

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考虑到streams应用程序具有非常简单的拓扑结构，并且只映射单个流中的值。默认情况下，单个

KafkaStreams

实例运行一个线程，因此在“方法1”中，所有三个任务都由单个线程执行。在“方法2”中，每个任务都由自己的线程执行。注意，您还可以通过

num.stream.threads

配置参数配置多线程前置

KafkaStreams

实例。如果将“方法1”设置为

3

，则两种方法大致相同。您需要多少线程取决于您的工作负载，即每个时间单位需要处理多少消息以及计算的成本。这还取决于硬件：对于单核CPU，配置多个线程可能没有意义，但您应该在多台机器上部署多个实例以获得更多硬件。因此，如果您的工作负载是轻量级的，那么一个单线程实例就足够了

还要注意的是，您可能会受到网络限制。在这种情况下，启动更多线程没有帮助，但您也希望扩展到多台机器

最后要考虑的是容错性。即使单个线程/实例的功能足够强大，不会出现延迟，但如果实例崩溃，该怎么办？如果您只有一个实例，那么整个计算将下降。如果您运行两个实例，第二个实例将接管所有工作，并且您的应用程序保持在线