Kafka Streams 线程模型在同一实例和 JVM 上具有多个流
Kafka Streams Threading Model with more than one Stream on the same instance and JVM
您好，我正在尝试对 kafka 流线程模型有更多的了解，我正在查看 confluent 文档中的这个示例 https://docs.confluent.io/current/streams/architecture.html#example
我知道这个例子是针对单个 'kafka streams app' 的，在第一个图中，它部署在一台机器上并允许使用两个线程（可配置）。它在两个线程之间分裂，导致 3 个独立的 'tasks'，我认为，它们彼此做同样的事情，它们只是并行化。这么多我想我明白了。
我的问题是，如果我在同一台机器和同一 jvm 中部署第二个完全不同的 'kafka streams app'，它有自己唯一的客户端 ID，会怎样。第二个 kafka 流应用程序是否能够使用与第一个相同的两个（共享）线程，或者第一个流是否独占它被允许使用的线程。
另一种询问方式可能是所需的最小线程数，等于机器上单独的 Kafka 流应用程序的数量 运行？
线程由 KafkaStreams 个实例拥有。因此，如果您创建并启动多个 KafkaStreams，每个实例都有自己的线程——它们不是共享的。
顺便说一句：任务数与 KafkaStreams 实例数和线程数无关。任务的数量取决于输入主题的分区数量以及拓扑 DAG 的结构。
此外，任务的数量有效地限制了整体并行度。每个任务都由一个线程执行。如果线程多于任务，一些线程将空闲，因为没有任务可以分配给它们。
还有一件事：从并行的角度来看，如果您启动一个 KafkaStreams 实例并配置 3 个线程，或者如果您启动三个 KafkaStreams 个实例并配置一个线程，则没有区别每个线程。所有可用任务将平均分配给所有可用线程。
您好，我正在尝试对 kafka 流线程模型有更多的了解，我正在查看 confluent 文档中的这个示例 https://docs.confluent.io/current/streams/architecture.html#example
我知道这个例子是针对单个 'kafka streams app' 的，在第一个图中，它部署在一台机器上并允许使用两个线程（可配置）。它在两个线程之间分裂，导致 3 个独立的 'tasks'，我认为，它们彼此做同样的事情，它们只是并行化。这么多我想我明白了。
我的问题是，如果我在同一台机器和同一 jvm 中部署第二个完全不同的 'kafka streams app'，它有自己唯一的客户端 ID，会怎样。第二个 kafka 流应用程序是否能够使用与第一个相同的两个（共享）线程，或者第一个流是否独占它被允许使用的线程。
另一种询问方式可能是所需的最小线程数，等于机器上单独的 Kafka 流应用程序的数量 运行？
线程由 KafkaStreams 个实例拥有。因此，如果您创建并启动多个 KafkaStreams，每个实例都有自己的线程——它们不是共享的。
顺便说一句：任务数与 KafkaStreams 实例数和线程数无关。任务的数量取决于输入主题的分区数量以及拓扑 DAG 的结构。
此外，任务的数量有效地限制了整体并行度。每个任务都由一个线程执行。如果线程多于任务，一些线程将空闲，因为没有任务可以分配给它们。
还有一件事：从并行的角度来看，如果您启动一个 KafkaStreams 实例并配置 3 个线程，或者如果您启动三个 KafkaStreams 个实例并配置一个线程，则没有区别每个线程。所有可用任务将平均分配给所有可用线程。