Apache kafka 当要连接的数据可以在不同的机器上分配时，Kafka Streams如何执行连接？

有两个卡夫卡主题，每个主题有两个分区。它们的消息由相同的参数id设置键：Integer

我有两个Kafka Streams应用程序的实例，因此每个实例将被分配两个分区（任务），每个主题一个

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现在，假设来自主题A的消息ID=1的分区被分配给KStreams应用实例A，来自主题B的消息ID=1的分区被分配给应用实例B，如果来自主题的数据可能没有被并置，那么这两个KStreams的连接怎么能工作呢（在本例中，keys/id=1会发生这种情况）有很多方法可以做到这一点。。。如果存储不是问题，或者消息频率较低，则可以将GlobalKtables用于其中一个主题。这将花费更多内存，因为所有分区都将在Streams应用程序的所有实例上同步

另一种方法是使用Kafka streams交互查询来发现其他流实例上的数据

对于KStreams连接，您需要为这两个主题拥有相同数量的分区，以及相同的分区策略。这样，所有使用者都将以相同的方式读取这两个主题的分区

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很好的分区参考博客-

有很多方法可以做到这一点。。。如果存储不是问题，或者消息频率较低，则可以将GlobalKtables用于其中一个主题。这将花费更多内存，因为所有分区都将在Streams应用程序的所有实例上同步

另一种方法是使用Kafka streams交互查询来发现其他流实例上的数据

对于KStreams连接，您需要为这两个主题拥有相同数量的分区，以及相同的分区策略。这样，所有使用者都将以相同的方式读取这两个主题的分区

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那么将一个KStream与另一个KStream连接起来怎么样？如果没有任何方法可以确保来自不同主题的相同键在同一任务@codependent上的搭配，那么这似乎是毫无意义的-您应该为两个主题使用相同数量的分区以及相同的分区策略。。这将确保所有使用者在读取时获得相同的分区。。很好的分区博客-你好，Aman，这篇评论回答了我的问题，谢谢。如果您用此信息更新您的答案，我将接受它为有效。@codependent-很高兴它回答了您的问题。。。我已使用这些详细信息更新了答案。那么，将一个KStream与另一个KStream合并如何？如果没有任何方法可以确保来自不同主题的相同键在同一任务@codependent上的搭配，那么这似乎是毫无意义的-您应该为两个主题使用相同数量的分区以及相同的分区策略。。这将确保所有使用者在读取时获得相同的分区。。很好的分区博客-你好，Aman，这篇评论回答了我的问题，谢谢。如果您用此信息更新您的答案，我将接受它为有效。@codependent-很高兴它回答了您的问题。。。我已经用这些细节更新了答案比较：--它对聚合和联接的工作方式相同。数据将被重新分区。现在更清楚了，我欣赏MatthiasCompare的链接：--它对聚合和连接的工作方式相同。数据将被重新分区。现在更清楚了，我感谢Matthias的链接