Apache kafka 为什么在Kafka Streams中使用SessionWindows时聚合可以工作？

我已经在Kafka Streams中使用SessionWindows测试了简单代码。
（Spring云流版本：Elmhurst.SR1，卡夫卡版本：1.0.1。）

我读过这篇文章，但我不知道为什么计数值为空，窗口的开始时间和结束时间重叠。 我做错什么了吗

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请帮助我。

如果合并了两个会话窗口，首先会创建一个新的合并窗口，然后删除旧的两个窗口。您看到的

null

s是那些删除

更新：

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从Kafka 2.1.0开始，可以使用

suppress（）

操作符来抑制中间更新，并且每个窗口只发出一个最终结果。提示：在2.1.0中，

suppress（）

有一些错误，建议使用

2.3.1

release for

suppress（）

以确保其正常工作：）

我不知道这是否可能。。。有没有办法只看到最终合并的窗口？没有。Kafka Streams处理模式是连续更新，以提供最小的延迟。但是，如果你知道数据的最大“延迟”，你可以等到这个时间过去，并考虑现有的Windows“结束时间戳-差距-当前时间-最大延迟”，因为那些将不再被更新，因此是最终的.@ Matthasj.SAX，我相信我们可以使用Supress（）。方法避免发出中间结果。如果我错了，请纠正我。是的，听起来正确。我假设我在将

suppress（）

添加到Kafka Streams:）之前放置了此答案

@EnableBinding(StreamTestChanel.class)
public class MyKafkaStreamsTest {
   private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());

   @Value("${window.session.gapSeconds:5}")
   private long gapSeconds;
   @Value("${window.session.durationSeconds:20}")
   private long durationSeconds;

   private SessionWindows sessionWindows = SessionWindows.with(TimeUnit.SECONDS.toMillis(gapSeconds)).until(TimeUnit.SECONDS.toMillis(durationSeconds));

   @StreamListener(StreamTestChanel.CHANEL_INPUT)
   public void process(KStream<String, MyLog> input) {

       input
            .groupByKey()
            .windowedBy(sessionWindows)
            .count() // aggregation
            .toStream() // KTable to KStream
            .foreach((key, count) -> {
                logger.debug("## start --> window time : [{}] - [{}], key : {}({})", DateFormatUtils.format(key.window().start(), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"), DateFormatUtils.format(key.window().end(), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"), key.key(), count);
            });
   }
}

2018-11-14 17:22:29 [DEBUG](MyKafkaStreamsTest.java:52) ## start --> window time : [2018-11-14 17:22:24.396] - [2018-11-14 17:22:28.866], key : test15(75)
2018-11-14 17:22:34 [DEBUG](MyKafkaStreamsTest.java:52) ## start --> window time : [2018-11-14 17:22:24.396] - [2018-11-14 17:22:28.866], key : test15(null)
2018-11-14 17:22:44 [DEBUG](MyKafkaStreamsTest.java:52) ## start --> window time : [2018-11-14 17:22:24.421] - [2018-11-14 17:22:38.979], key : test06(null)
2018-11-14 17:22:44 [DEBUG](MyKafkaStreamsTest.java:52) ## start --> window time : [2018-11-14 17:22:24.421] - [2018-11-14 17:22:40.103], key : test06(165)
2018-11-14 17:22:44 [DEBUG](MyKafkaStreamsTest.java:52) ## start --> window time : [2018-11-14 17:22:24.438] - [2018-11-14 17:22:38.992], key : test01(null)
2018-11-14 17:22:45 [DEBUG](MyKafkaStreamsTest.java:52) ## start --> window time : [2018-11-14 17:22:24.438] - [2018-11-14 17:22:42.256], key : test01(165)