Kafka Streams 有状态应用的平滑升级

本文目录#

• 升级挑战
• 步骤
• 自检清单
• 参考资料

升级挑战#

有状态 Kafka Streams 应用依赖内部状态存储（RocksDB）。升级时需避免状态损坏、再平衡风暴及处理延迟飙升。

步骤#

• 兼容性检查：确认 serde、拓扑（TopologyTestDriver) 未变化；
• 版本 Rolling 升级：逐实例替换，利用 application.id 保持状态目录；
• 暂停再平衡：使用 KAFKA_STREAMS_STANDBY_TASKS、static membership 减少任务迁移；
• 状态备份：提前备份状态目录或触发 Savepoint；
• 监控：Lag、records-lag-max, commit-latency-avg, RocksDB compaction 时间。

自检清单#

• 是否验证拓扑兼容（Topology#describe 对比）？
• 是否配置 Standby Replica 以提升容错？
• 是否在升级窗口观察 Lag 曲线并可快速回退？

参考资料#

• Kafka Streams 官方文档：https://kafka.apache.org/documentation/streams/
• Confluent Rolling Upgrade 指南
• RocksDB 调优手册

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