Kafka的kstream-kstream的滑动窗口连接在时间推移中的内存使用量增长直至OOM。

解决Kafka的kstream-kstream滑动窗口连接在时间推移中的内存使用量增长直至OOM的方法，可以采取以下步骤：

1. 增加应用程序的内存限制：根据应用程序的需求，可以增加应用程序的最大内存限制，以便能够容纳更多的数据。可以通过修改应用程序的启动脚本或配置文件中的JVM参数来实现。例如，可以增加-Xmx参数的值来增加最大堆内存限制。

2. 调整滑动窗口的参数：滑动窗口连接是通过定义窗口的大小和滑动的步长来实现的。可以调整滑动窗口的参数来减少内存使用量。较小的窗口大小和步长将减少连接中保存的数据量，从而减少内存使用量。可以根据应用程序的需求和处理能力来适当调整这些参数。

下面是一个使用Kafka Streams的示例代码，展示了如何实现kstream-kstream的滑动窗口连接：

Properties props = new Properties();
props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "windowed-join-example");
props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");

StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream<String, String> leftStream = builder.stream("left-topic");
KStream<String, String> rightStream = builder.stream("right-topic");

Duration windowSize = Duration.ofMinutes(5);
Duration advanceInterval = Duration.ofMinutes(1);

KStream<String, String> joinedStream = leftStream.join(
  rightStream,
  (leftValue, rightValue) -> leftValue + " - " + rightValue,
  JoinWindows.of(windowSize).advanceBy(advanceInterval)
);

joinedStream.foreach((key, value) -> System.out.println("Joined: " + key + " = " + value));

Topology topology = builder.build();
KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topology, props);
streams.start();

通过调整windowSize和advanceInterval参数，可以控制滑动窗口的大小和滑动的步长。较小的窗口大小和步长将减少内存使用量。根据应用程序的需求和处理能力，可以适当调整这些参数。

需要注意的是，如果窗口的大小和滑动步长设置得过小，可能会导致连接丢失。因此，在调整参数时需要权衡内存使用量和连接准确性之间的关系。