Apache Kafka KRaft 是一种基于 Apache Kafka 的可复制 Log 存储的实验性尝试。KRaft 旨在提供一个基于Raft协议的异步日志存储实现，并且具有优秀的可伸缩性和可靠性特性。以下是将“Apache Kafka KRaft - Kafka Storage Tool”改写成中文的解决方法及相应的代码示例。

1. 首先，在您的项目中添加Kafka KRaft依赖，以便操作Kafka存储实现。

org.apache.kafka kafka-streams-processor-api 2.8.0

2. 创建一个Kafka存储实现，它可以使用Kafka KRaft实现异步日志存储。

Properties props = new Properties(); props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "kafka-kraft-storage"); props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092"); props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass().getName()); props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass().getName()); props.put(StreamsConfig.PROCESSING_GUARANTEE_CONFIG, StreamsConfig.EXACTLY_ONCE);

// 创建 KRaft 存储实例 StateStoreSupplier keyValueStore = Stores.persistentKeyValueStore("local-store"); props.put(StreamsConfig.STATE_STORES_CONFIG, Collections.singletonMap("my-state-store", keyValueStore));

// 创建 Kafka Streams 实例 KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topology, props);

3. 可以使用创建的Kafka存储实现读取和写入数据。

// 创建 Kafka Streams 应用 Topology topology = new Topology(); topology.addSource("source", "input-topic"); topology.addProcessor("MyProcessor", MyProcessor::new, "source"); topology.addSink("sink", "output-topic", "