我有一个关于带有Kafka Streams的TimeWindows的问题，有些概念真的让我困惑。
我们有一个主题，每天有1000万个事件，我们有6天的日志保留期，所以总的主题包含6000万个事件。
事实上，只有当前几天的事件对我们来说是有趣的，其余的我们保留了5天，只是出于审计的原因。
现在我从中创建了一个KTable，我正在进行一个load-all操作并迭代事件。正如我之前提到的，实际上我们只关心当天的事件，而不是6000万个事件，所以我在KTable定义中打开了数据窗口。
.windowedBy(TimeWindows.of(TimeUnit.DAYS.toMillis(1)).until(TimeUnit.DAYS.toMillis(1))
现在，当我用下面的语句加载所有事件时，一切都很好。
store().fetchAll(System.currentTimeMillis() - TimeUnit.DAYS.toMillis(1), System.currentTimeMillis())
这个问题是，在一天的早些时候，这将加载let 100万个事件，但稍后会加载1000万个，所以我必须迭代超过1000万个事件。当我们在批处理模式下工作时，我认为我可以进一步优化这一点，并且只加载最后一个小时的事件，所以对于相同的KTable配置，我尝试使用以下语句。
store().fetchAll(System.currentTimeMillis() - TimeUnit.HOURS.toMillis(1), System.currentTimeMillis())
但令我惊讶的是，这并没有返回任何数据。
有人能解释一下为什么这没有返回任何结果吗，我想我误解了TimeWindow概念中的一些内容。
然后我做了一些进一步的测试，并将KTable配置更改为如下。
.windowedBy(TimeWindows.of(TimeUnit.HOURS.toMillis(1)).until(TimeUnit.DAYS.toMillis(1)))
现在这个查询的功能就像我想要的一样
store().fetchAll(System.currentTimeMillis() - TimeUnit.HOURS.toMillis(1), System.currentTimeMillis())
但我不确定我走的是正确的道路。。。
如果我将使用以下语句进行最新的KTable配置，这会从当天起为我提供1000万个事件吗？
store().fetchAll(System.currentTimeMillis() - TimeUnit.DAYS.toMillis(1), System.currentTimeMillis())
在窗口存储上使用交互式查询时，时间范围应用于窗口开始时间戳。因此，如果您有一个1天的窗口，并从[now - 1 hour, now)查询具有窗口开始时间戳的数据，您将找不到任何匹配的窗口，因为在此时间范围内没有窗口开始。