我已经建立了一个简单的聚合，将来自多个流的值平均在一起，并尝试对其进行测试。我已经浪费了很多时间，我似乎无法在我的头脑中清楚的概念。我的流如下：

// Combine multiple streams together.
KStream<String, IndividualTick> tickerStream = 
priceIndexStreamBuilder.stream(exchangeTopics, Consumed.with(...));

// Group by a key & compute average per key
KStream<K, AveragedTick> avgTickerStream = tickStream.selectKey((key, 
value) -> value.getK())
            .groupByKey(...)
            .aggregate(AvgTick::new,
                    (key, value, aggregate) -> {
                        aggregate.addTick(value);
                        return aggregate;
                    },
                    Materialized.with(...))
            .toStream();

indexTickerStream.to(sinkTopic, Produced.with(...));

我的测试使用embeddedkafka，将一堆记录发布到主题，并在阻塞的队列中等待记录到达 sinkTopic .
我感兴趣的是这个聚合是如何随时间变化的，所以我希望在每个输出ticker上Assert这个平均值。我可能会添加一些级别的窗口，但我现在已经尝试保持简单。
当我运行我的测试时，我得到不同的结果。假设拓扑中有10条输入记录：
我的聚合器被叫了10次
我把断点放在我的 AverageTick serialiser被调用的次数不一。
我在测试中Assert记录的值。
我认为这是因为kip-63中定义的缓存功能——记录在处理节点中出现得非常快，并且与最新的记录合并/覆盖(不过，我不完全确定。）
我的单元测试通过了 ProcessorTopologyTestDriver ，但我正在尝试为包含此逻辑的服务编写一些验收测试。
我也试过玩我的 commit.interval.ms 配置，以及将睡眠之间发布我的输入记录，以不同程度的（片状）成功。
这些测试有意义吗？
如何针对一个真实的kafka示例Assert这个微服务的正确性？
我觉得我在做一些概念上的错误-我只是不知道还有什么方法可以采取。