我目前正在为日窗口使用 Kafka 流式 DSL 抑制功能。我们可能会遇到这样一种情况，即某些事件可能会出现得很晚，超出了宽限期。
根据 kafka 流媒体文档，此类事件将被丢弃，这些事件不适合窗口。
请帮帮我。
1) 是否有可能在同一流程中获取此类丢弃的事件？
Apache flink 确实提供了对此类非常晚的事件的保留，并且想知道此类功能是否可用于流式传输。
2) 考虑到数以百万计的事件流经系统，使用 DSL-suppress for day window 将间歇性聚合数据保存在内存中的可行性如何？
任何时间线 kafka 流媒体社区都将很快提供 RockDB 支持，以避免由于内存不足而导致应用程序崩溃。
【问题讨论】：
我目前正在为日窗口使用 kafka 流式 DSL 抑制功能。我们可能会遇到一些事件可能来得很晚，超出宽限期的情况。
根据 kafka 流媒体文档，此类事件将被丢弃，这些事件不适合窗口。 [...]
1) 是否有可能在同一流程中获取此类丢弃的事件？
您需要延长宽限期。宽限期的重点是允许您定义您可以接受（非常）迟到的事件到达的时间。宽限期实际上可能比窗口大小长——我提到这一点是因为您提到“不适合窗口”。
在我看来，您似乎接受了迟到的事件，但您不想增加宽限期。为什么？
Apache flink 确实提供了对此类非常晚的事件的保留，并且想知道此类功能是否可用于流式传输。
如果您的意思是：对于 Kafka Streams 中的此类非常晚的事件，是否有类似回调之类的东西，那么答案是否定的，没有。
2) 考虑到数百万个事件流经系统，使用 DSL-suppress for day window 将间歇性聚合数据保存在内存中的可行性如何？
任何时间线 kafka 流媒体社区都将很快提供 RockDB 支持，以避免由于内存不足而导致应用程序崩溃。
对于其他读者：RocksDB 已经得到支持，并且是 Kafka Streams 中所有有状态操作的默认状态存储引擎。唯一的例外是 Supress() 功能的当前实现，其中抑制缓冲区尚未通过 RocksDB 维护。
关于您的问题：KAFKA-7224: Add spill-to-disk for Suppression 的工作正在进行中，但确切的预计到达时间尚不清楚。
【讨论】：