kafka中的流式處理是kafka的乙個重要功能模組，通過流式處理，kafka可以對實時資料進行實時處理，雖然，資料處理的響應時間並沒有「請求-響應」模式的那麼短，但是相對於一般的批處理模式還是要快很多的。對於一般的客戶服務、物聯網系統的狀態**、異常檢測等來說是非常高效的、實用的方法。所以，有必要好好掌握這方面的知識。下面對kafka中流式處理及相關的概念進行了彙總。
資料流（也被稱為「事件流」或「流資料」）是無邊界資料集的抽象表示。無邊界意味著無限和持續增長。無邊界資料集之所以是無限的，是因為隨著時間的推移，新的記錄會不斷加入進來。除了無邊界之外，事件流還有以下屬性：有序的、不可變的資料記錄、可重播的。
流式處理介於「請求與響應」和「批處理」兩種程式設計正規化之間，大部分業務流程都是持續進行的，只要業務報告保持更新，業務產品先能夠持續響應，那麼業務流程就可以進行下去，而無需等待特定的響應，也不要求在亞毫秒內得到響應。
1、時間
2、狀態
事件與事件之間的資訊被稱為狀態。
（1）本地狀態或內部狀態：只能被單個應用程式例項訪問，一般使用內嵌在應用程式裡的資料庫進行維護和管理。優勢：速度快，不足：受到記憶體大小的限制。
（2）外部狀態：可以被多個應用程式的多個例項訪問，一般使用外部的資料庫儲存來儲存。優勢：沒有大小的限制，不足：引入額外的系統會造成更大的延遲和複雜性。
3、流和表的二元性
為了將表轉化為流，需要捕捉到在表上發生的變更，將「insert」、「update」、「delete」時間儲存到流裡。
為了將流轉化為表，需要「應用」流裡所包含的所有變更，這也叫作流的「物化」。首先在記憶體裡、內部狀態儲存或外部資料庫裡建立乙個表，然後從頭到尾遍歷流裡的所有事件，逐個地改變狀態。在完成這個過程之後，得到了乙個表，它代表了某個時間點的狀態。
4、時間視窗
（1）視窗的大小：基於多長時間內進行資料處理。視窗越小，就能越快地發現變更，不過雜訊也越多。視窗越大，變更就越平滑，不過延遲也越嚴重。
（2）視窗移動的頻率（「移動間隔」）：處理結果多長時間變化一次。如果「移動間隔」與視窗大小相等，這種情況被稱為「滾動視窗」。如果視窗隨著每一條記錄移動，這種情況被稱為「滑動視窗」。
（3）視窗的可更新時間多長。定義乙個時間段，在這個時間段內，事件可以被新增到與它們相應的時間片段裡，否則就忽略它們。
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C 中時間的相關處理
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