无法打开Kafka流的存储，因为状态无效

我正在尝试使用Kafka Streams，我已经创建了以下拓扑：

    KStream<String, HistoryEvent> eventStream = builder.stream(applicationTopicName, Consumed.with(Serdes.String(),
            historyEventSerde));

    eventStream.selectKey((key, value) -> new HistoryEventKey(key, value.getIdentifier()))
            .groupByKey()
            .reduce((e1, e2) -> e2, Materialized.as(streamByKeyStoreName));

我稍后像这样启动流：

private void startKafkaStreams(KafkaStreams streams) {
    CompletableFuture<KafkaStreams.State> stateFuture = new CompletableFuture<>();
    streams.setStateListener((newState, oldState) -> {
        if(stateFuture.isDone()) {
            return;
        }

        if(newState == KafkaStreams.State.RUNNING || newState == KafkaStreams.State.ERROR) {
            stateFuture.complete(newState);
        }
    });

    streams.start();
    try {
        KafkaStreams.State finalState = stateFuture.get();
        if(finalState != KafkaStreams.State.RUNNING) {
            // ...
        }
    } catch (InterruptedException ex) {
        // ...
    } catch(ExecutionException ex) {
        // ...
    }
}

我的流开始时没有错误，最终进入RUNNING的状态，在那里完成了未来。稍后，我尝试访问我在拓扑中为KTable创建存储：

public KafkaFlowHistory createFlowHistory(String flowId) {
    ReadOnlyKeyValueStore<HistoryEventKey, HistoryEvent> store = streams.store(streamByKeyStoreName,
            QueryableStoreTypes.keyValueStore());
    return new KafkaFlowHistory(flowId, store, event -> topicProducer.send(new ProducerRecord<>(applicationTopicName, flowId, event)));
}

我已验证createFlowHistory在RUNNING状态下完成初始化后调用了createFlowHistory，但我始终无法执行此操作，KafkaStreams报告以下错误：

线程Main中出现异常 Org.apache.kafka.streams.errors.InvalidStateStoreException：无法获取 状态存储flow-event-stream-file-service-test-instance-by-key 因为流线程是PARTIONS_ASSIGNED，而不是运行

显然，线程的状态已更改。在尝试查询存储区并等待Kafka的内部线程进入正确状态时，是否需要手动处理此问题？

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解决方案

旧版本(2.2.0之前的)

启动时，Kafka Streams执行以下状态转换：

CREATED -> RUNNING -> REBALANCING -> RUNNING

您需要等待第二个运行状态才能进行查询。

新版本：2.2.0

启动时的状态转换行为(通过https://issues.apache.org/jira/browse/KAFKA-7657)更改为：

CREATED -> REBALANCING -> RUNNING

因此，您不应再遇到此问题。