我们正在构建一个高吞吐量、低延迟的流处理应用程序。我们使用ApacheKafka作为消息传递平台和数据库。
Kafka Streams和Alpakka Kafka框架似乎有很多共同之处，但Kafka Stream似乎更像是Kafka的"原生"，而Alpakka允许我们使用Akka框架的力量。
这两个框架之间的主要区别是什么？
关键区别在于，Kafka流在输入端和输出端都需要Kafka主题。使用Alpakka，您可以为所有类型的输入和输出创建处理管道，而不仅仅是Kafka主题。此外，akka流DSL比Kafka流DSL更强大(也更复杂(。
通过使用Alpakka，各种类型的汇流(管道(可以与Akka Stream中的内置API连接。例如，可以同时使用Alpakka Kafka和Alpakka Cassandra来启用自动发布消息和保存到数据库。Akka中的测试工具包还可以使测试在整个系统中保持一致。
我对两者都有经验。
在我看来，对于Kafka Streams来说，致命的弱点是它使用的数据存储RockDB，这是KTables和内部State Stores所必需的。RockDB加载单个值很好，但如果您对事物进行迭代，在数据集大小为100000之后，性能会显著下降。您可以将数据存储更改为某些内容，但它实际上并没有得到很好的文档记录。
它还受到密钥/值数据库的缺点的影响，你不能只在主键上提问，也没有通配符匹配或任何东西，而且它没有办法实现CQRS模式
另一方面，Akka对新手并不友好，特别是如果你不掌握流处理概念的话。但它并没有与选项的单一持久性相结合，它有实现CQRS的组件。Akka开发人员进行了大量的脑力激荡，以提高Kafka在流处理方面的性能。
另一个非常重要的观点是，虽然有些人可能会说这并不相关，但Kafka Streams没有背压机制，但Alpakka Kafka有它，这在一些制作场景中可能非常关键，你可以用这个Netflix博客说服自己。
简而言之，如果您想快速开始流处理，请从Kafka Streams开始，但要准备好碰壁并切换到Alpakka Streams。
如果你需要例子，我有两个关于这些主题的博客，你可以查看这些，博客1博客2