我想确认我对多个处理器读取一个Kafka流源的效率的理解。如果我想根据 predicate 逻辑执行两个不同的进程，我相信下面的示例1是最有效的。 predicate 查看值的内容（这里是通知对象）。如果在示例1中的以下每个处理器中都有一个断点，那么它将显示每个传入通知都会调用每个函数。而在示例2中，只有满足 predicate 逻辑时才调用process2函数。
例1

@Bean
public Function<KStream<String, Notification>,KStream<String, Notification>> process1() {

    return input -> input
            .branch(PREDICATE_FOR_OUT_0, PREDICATE_FOR_OUT_1);
}

@Bean
public Function<KStream<String, Notification>,KStream<String, EnrichedNotification>> process2() {
    return input -> input
            .filter(PREDICATE_FOR_OUT_2);
            .map((key, value) ->.........; //different additional processing to map to EnrichedNotification type
}

不需要执行以下操作并尝试将一个处理器的输出路由到另一个处理器(不确定是否可能）
例2（概念性的）我可能是这样想的，因为我是从使用纯Kafka来的。这里process1有一个3路分支。其中两个分支分别转到各自的流，然后转到主题，但第三个分支需要进一步处理，然后才能路由到主题。

@Bean
public Function<KStream<String, Notification>,KStream<String, Notification>[]> process1() {

    return input -> input
            .branch(PREDICATE_FOR_OUT_0, PREDICATE_FOR_OUT_1, PREDICATE_FOR_OUT_2);
}

我们是否可以潜在地将 predicate \u for \u out \u 2的分支路由到process2。这意味着只有在满足 predicate \u for \u out \u 2时才会调用process2

@Bean
public Function<KStream<String, Notification>,KStream<String, EnrichedNotification>> process2() {
    return input -> input
            .map((key, value) ->.........; //different additional processing to map to EnrichedNotification type
}

我的想法是，由于kafka streams提供的抽象和功能，示例2是多余的（而且实际上无论如何都不可能）