Apache kafka Kafka Streams：在至少使用一次_时，是否可以保证将存储排序到状态存储？

我们有一个用处理器API构建的Kafka Streams Java拓扑

在拓扑结构中，我们只有一个处理器，可以保存到多个状态存储

当我们至少使用一次时，我们希望看到状态存储之间存在一些不一致的情况，例如，传入的记录会导致写入状态存储A和B，但存储之间的崩溃只会导致写入Kafka更改日志主题的存储A

我们是否保证保存的顺序也将是写入状态存储的顺序？例如，如果我们先保存到存储A，然后保存到存储B，我们当然会出现写入两个更改日志成功的情况，以及只有写入更改日志A已完成的情况，但我们是否也会出现只有写入更改日志B已完成的情况

什么情况会导致重播？当然是崩溃——但是重新平衡、新的代理分区领导者，或者当我们遇到“Offset commit failed”错误（请求超时）时，又该怎么办呢

前一段时间，我们曾经尝试使用过一次，这导致了很多错误消息，这对我们来说毫无意义。您是否会给我们跨多个状态存储的原子写入

公元3年。根据我的想法，

eaxctly\u once

可以跨多个状态存储进行原子写入

调用stream.commit（）时，将按顺序执行以下步骤：

刷新本地状态存储（KTable缓存），以确保所有更改日志记录都发送到下游

调用producer.sendOffsetsToTransactions（offset）提交当前记录的消费者在事务中的位置。请注意，尽管线程的使用者可以在多个任务（因此多个生产者）之间共享，但任务的分配分区始终是独占的，因此只提交此任务的分配分区的偏移量是安全的

调用producer.commitTransaction（）以提交当前事务。因此，以上述三元组表示的任务状态是原子提交的

再次调用producer.beginTransaction（）以启动下一个事务

公元3年。根据我的想法，

eaxctly\u once

可以跨多个状态存储进行原子写入

调用stream.commit（）时，将按顺序执行以下步骤：

刷新本地状态存储（KTable缓存），以确保所有更改日志记录都发送到下游

调用producer.sendOffsetsToTransactions（offset）提交当前记录的消费者在事务中的位置。请注意，尽管线程的使用者可以在多个任务（因此多个生产者）之间共享，但任务的分配分区始终是独占的，因此只提交此任务的分配分区的偏移量是安全的

调用producer.commitTransaction（）以提交当前事务。因此，以上述三元组表示的任务状态是原子提交的

再次调用producer.beginTransaction（）以启动下一个事务

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没有至少一次的订购担保。-常规的重新平衡不应该有任何影响，因为在重新平衡时，首先所有的处理都已完成（即，已刷新的存储和已提交的输入主题偏移）。与您描述的其他场景类似（如果您正确配置了代理和应用程序），这些错误“new broker partition leader”或“offset commit failed”应该在后台处理，而不是影响订单。没有至少一次的订单保证。-常规的重新平衡不应该有任何影响，因为在重新平衡时，首先所有的处理都已完成（即，已刷新的存储和已提交的输入主题偏移）。与您描述的其他场景类似（如果您正确配置了代理和应用程序），这些错误“new broker partition leader”或“offset commit failed”应该在后台处理，而不是影响订单。