Kafka Streams状态存储与RocksDB调优
掌握 Kafka Streams 的状态存储与恢复机制，调优 RocksDB/缓存与日志，提升稳定性与延迟表现。
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Kafka Streams与Flink对比：内嵌流处理与分布式引擎
对比内嵌于应用的 Kafka Streams 与分布式流引擎 Flink 的能力与适配场景，指导工程选型。
Kafka Streams 拓扑设计与交付一致性（2025）
Kafka Streams 拓扑设计与交付一致性（2025）一、拓扑与分区拓扑设计：按业务模块拆分子拓扑，减少耦合。重分区：在键变更时进行重分区，保证均衡与有序。二、状态与一致性状态存储： RocksDB 本地状态与压缩策略。Exactly-once：事务与偏移一致性保障端到端。三、容错与观测容错：
