推荐使用哪一个： 1.单个kafka流从多个主题消费 2. 使用不同主题的不同kafka流（我已经使用过这个，没有遇到任何问题）
是否有可能实现#1？如果是，有什么影响？ 如果我使用“EXACTLY_ONCE”设置，它会带来什么样的复杂性？
kafka 版本：2.2.0-cp2
【问题讨论】：
标签： apache-kafka kafka-consumer-api apache-kafka-streams confluent-platform
是否有可能实现#1（单个kafka流从多个主题消费）
是的，你可以使用StreamsBuilder#stream(Collection<String> topics)
如果您要处理的数据分布在多个主题中，并且这些多个主题构成 一个单一来源，那么您可以使用它，但如果您想要并行处理这些主题。
就像一个消费者订阅了所有这些主题，这也意味着一个线程可以消费所有主题。当您调用 poll() 时，它会从所有订阅的主题返回 ConsumerRecords，而不仅仅是一个主题。
在 Kafka 流中，有一个术语叫做拓扑，它基本上是一个由源、处理器和接收器组成的无环图。拓扑可以包含子拓扑。
然后可以通过并行线程将子拓扑作为独立的流任务执行 (Reference)
由于每个拓扑都可以有一个源，它可以是一个主题，如果您想要并行处理这些主题，那么您必须将您的图分解为子拓扑。
如果我使用“EXACTLY_ONCE”设置，它会带来什么样的复杂性？
当消息到达拓扑中的sink处理器时，必须提交其源，其中源可以是单个主题或主题集合。
多个主题或一个主题，我们需要从生产者向事务发送偏移量，基本上是Map<TopicPartition, OffsetMetadata>，应该在消息产生时提交。
所以，我认为它不应该引入任何复杂性，无论是具有 10 个分区的单个主题还是每个具有 1 个分区的 10 个主题，因为 偏移 em> 在 TopicPartition 级别，而不是在主题级别。
【讨论】：
EXACTLY_ONCE 设置进行一些解析时。一切正常。但是问题开始发生（超时）是当我将另一个 kafka 主题（TOPIC2）添加到同一个流中时。错误如下：
ERROR org.apache.kafka.streams.processor.internals.StreamTask - task [1_0] Timeout exception caught when initializing transactions for task 1_0. This might happen if the broker is slow to respond, if the network connection to the broker was interrupted, or if similar circumstances arise. You can increase producer parameter max.block.ms` 来增加这个超时时间。` AND org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Timeout expired while initializing transactional state in 60000ms.
max.block.ms 或检查您的代理的连接性？