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如果稍微回顾一下 Flink 一致性的实现逻辑，会发现这两者有很多相似点，因此 Kafka Streams 的输出结果也会存在一定的端到端延迟。 为在提交结果时创建了新的事务，所以平均事务大小由提交间隔确定，当流量相同时，较短的提交间隔将导致较小的事务，但太小的间隔将导致吞吐下降，因此吞吐量与端到端处理延迟之间需要有一个折衷。 Kafka Streams 是 Apache Kafka 0.10.0版本中包含的一个Java库，严格来讲并不算一个完整的流处理引擎，利用这个库，用户可以基于 Kafka 构建有状态的实时数据处理应用 Kafka Streams 中的「结果」也以事务的方式批量持久化，但和 Flink 不同的是，这些结果是被写入不同的消息队列中：
源状态 SourceState(t)：即 Kafka 源中的 Offset 信息，会被写入一个单独的 Kafaka 队列中，该队列对用户透明；
算子状态 OperatorState(t) ：计算中算子的 Changelog，也会写入单独的 Kafaka 队列中，该队列对用户透明；
输出结果 Sink(t) ：即用户配置的实际的输出队列，用于存放计算结果。