Kafka 重新分区（基于键分组）
Kafka repartitioning ( for group by based on key)
当我们根据某个键对流应用分组时，kafka 如何计算这个因为相同的键可能存在于不同的分区中？我看到了 through() 函数，它基本上对数据进行了重新分区，但我不明白这是什么意思。它会将具有相同密钥的所有消息移动到一个分区中吗？还有我们可以多久调用一次 through() 方法？如果有需求可以在收到每条消息后调用吗？请建议。
谢谢
Kafka 中的数据（默认情况下）始终按键分区。如果你调用 groupBy() 分组属性被设置为消息键，因此当数据写入重新分区主题时，具有相同键的所有记录都写入同一个分区。这样，当数据回读时，可以在aggregate()函数中正确计算聚合。
请注意，Kafka Streams 会自动执行此重新分区（包括创建所需主题）。调用 repartition()（或 through()）会达到同样的效果，但这不是必需的。
另请注意，Kafka Streams 程序是数据流程序。使用 DSL 时，您只指定数据流程序本身，但尚未处理任何内容。只有当你调用KafkaStreams#start()时，数据流程序才会被执行。
当我们根据某个键对流应用分组时，kafka 如何计算这个因为相同的键可能存在于不同的分区中？我看到了 through() 函数，它基本上对数据进行了重新分区，但我不明白这是什么意思。它会将具有相同密钥的所有消息移动到一个分区中吗？还有我们可以多久调用一次 through() 方法？如果有需求可以在收到每条消息后调用吗？请建议。 谢谢
Kafka 中的数据（默认情况下）始终按键分区。如果你调用 groupBy() 分组属性被设置为消息键，因此当数据写入重新分区主题时，具有相同键的所有记录都写入同一个分区。这样，当数据回读时，可以在aggregate()函数中正确计算聚合。
请注意，Kafka Streams 会自动执行此重新分区（包括创建所需主题）。调用 repartition()（或 through()）会达到同样的效果，但这不是必需的。
另请注意，Kafka Streams 程序是数据流程序。使用 DSL 时，您只指定数据流程序本身，但尚未处理任何内容。只有当你调用KafkaStreams#start()时，数据流程序才会被执行。