使用KStream流处理时能否提取Schema ID实现Schema缓存？

你采用的本地变量缓存Schema的方案是可落地的，结合Kafka Streams的执行特性调整实现细节即可，也可以通过底层API直接获取Schema ID实现更精准的变更判断，完全不需要每条消息重复生成目标Schema。

• 本地缓存方案的正确实现
  不要在map()算子的匿名逻辑内定义临时变量存缓存，要将缓存字段定义为算子实例级别的变量：Kafka Streams会为每个流任务单独初始化算子实例，每个任务独立持有自己的缓存，不会跨任务共享，内存占用可控，也不会出现多线程并发修改问题。
  核心处理逻辑非常直接：每次处理消息时，先比对当前消息的源Schema和缓存中存储的上一次使用的源Schema，如果完全一致，直接复用缓存里预生成的目标Schema做字段提取、转发即可；如果源Schema有变化，重新生成对应目标Schema，同时更新缓存中存储的源Schema、目标Schema值。

  注意：不要用全局静态变量做缓存，Kafka Streams做扩缩容、任务迁移、实例重启时，静态缓存容易残留脏数据，导致不同任务的Schema版本串扰，引发解析错误。

• 直接获取Schema ID的实现路径
  如果你使用的是Confluent Schema Registry配套的序列化器，map()方法传入的Key/Value是已经完成反序列化的业务对象，序列化层附带的Schema ID元数据会被提前剥离，确实无法直接从Key/Value对象上拿到。如果要基于Schema ID做更轻量的变更判断，可以替换无状态的map()算子，改用transform()这类Processor API实现：
  1. 在Processor的处理逻辑中，通过入参ProcessorContext可以拿到当前记录的原始序列化字节头，Confluent序列化协议的消息头前5位固定存储对应的Schema ID，直接解析即可获取，不需要反序列化整个Schema对象做全量比对
  2. 缓存逻辑里只需要存上一次处理的Schema ID值即可，ID比对的性能远高于Schema对象全量equals比对，只有ID发生变化时，才重新拉取源Schema、生成对应的目标Schema，性能损耗可以降到最低
• 可靠性兜底建议
  如果你的业务场景开启了Schema向后兼容，上述缓存逻辑不会有一致性问题；如果存在Schema回退、同ID下Schema内容被违规修改的极端场景，可以给缓存加个低频率的定时刷新兜底逻辑，间隔数小时主动拉取一次最新Schema做校验，避免服务长期运行出现字段解析错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Abhijeet Singh Rana