Kafka流在json消息中基于时间戳键对消息进行排序

Question

"UserID":111,"UpdateTime":06-13-2018 12:13:43.200Z,"Comments":2,"Like":10
"UserID":111,"UpdateTime":06-13-2018 12:13:40.200Z,"Comments":0,"Like":6
"UserID":222,"UpdateTime":06-13-2018 12:13:43.200Z,"Comments":1,"Like":10
"UserID":111,"UpdateTime":06-13-2018 12:13:44.600Z,"Comments":3,"Like":12

public static void main(String[] args) throws Exception {
        Properties props = new Properties();
        props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "streams-sorting");
        props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "broker");
        props.put(StreamsConfig.CACHE_MAX_BYTES_BUFFERING_CONFIG, 0);
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass().getName());
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass().getName());
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
        StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
        KStream<String, String> source = builder.stream("UnsortedMessages");
        TimeWindowedKStream<String, String> countss = source.groupByKey().windowedBy(TimeWindows.of(10000L)
                 .until(10000L));
        /*
        SORTING CODE
            */
        outputMessage.toStream().to("SortedMessages", Produced.with(Serdes.String(), Serdes.Long()));
        final KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
        final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
        // attach shutdown handler to catch control-c
        Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread("streams-sorting-shutdown-hook") {
            @Override
            public void run() {
                streams.close();
                latch.countDown();
            }
        });
        try {
            streams.start();
            latch.await();
        } catch (Throwable e) {
            System.exit(1);
        }
        System.exit(0);
    }

事先多谢。

Answer 1

如果您希望忽略键对消息进行排序，那么只有在输入主题具有与输出主题相同的分区数的情况下，才能根据分区进行排序。对于这种情况，您应该提取分区号并将其用作消息键（cf：https://docs.confluent.io/current/streams/faq.html#accessing-record-metadata-suck-as-topic-partition-and-offset-information）

对于排序来说，就比较棘手了。注意，Kafka Streams遵循“连续输出”模型，并使用DSL为每个输入记录发出更新。因此，使用处理器API可能更好。您可以使用带有附加存储的处理器并将记录放入存储。作为内存中的结构，您保留一个排序的记录列表。当时间向前推进时，您可以发出“完成”窗口，并从存储中删除相应的记录。

我不认为你可以使用DSL来建立这个。