在对Apache Kafka 0.9和0.10中的新特性进行调查期间，我们使用了KStreams和KTables。Kafka内部使用RocksDB是一个有趣的事实。请参阅介绍Kafka Streams：使流处理变得简单。RocksDB不是用JVM兼容的语言编写的，因此它需要仔细处理部署，因为它需要额外的共享库（OS依赖）。
这里有一些简单的问题：
我试图搜索答案，但我只看到隐含的原因，RocksDB对于每秒大约数百万次操作的操作来说非常快。
另一方面，我看到一些用Java编码的数据库，也许端到端它们可以做到这一点，因为它们没有JNI。
RocksDB的使用有几个（内部）原因（正如您已经提到的，例如它的性能）。从概念上讲，Kafka Streams不需要RocksDB——它用作内部键值缓存，任何其他提供类似功能的存储也可以工作。
下面@miguno的评论（改写）：
与纯内存键值存储相比，RocksDB的一个重要优势是它能够写入磁盘。因此，Kafka Streams可以支持大于可用主存的状态。
上面@miguno的评论：
FYI："RocksDB不是用JVM兼容的语言编写的，所以它需要仔细处理部署，因为它需要额外的共享库（OS依赖）。"作为Kafka Streams的用户，你不需要安装任何东西。
使用Kafka StreamsDSL，从0.10.2版本（KAFKA-3825）开始，可以插入自定义状态存储并使用不同的键值存储。
使用Kafka Streams处理器API，您可以通过StateStore接口实现自己的存储，并将其连接到拓扑中的处理器节点。
