除了分区之外，有没有办法进一步并行化kstream？

除了分区之外，可以通过增加kafka topic的分区数来进一步并行化kstream。

Kafka中的topic可以被分为多个分区，每个分区可以由不同的消费者组进行消费。在Kafka Streams中，KStream是对输入topic的抽象，可以进行各种转换和操作。默认情况下，KStream的分区数与输入topic的分区数相同。

如果想要进一步并行化KStream，可以通过增加输入topic的分区数来实现。增加分区数可以通过创建一个具有更多分区的新topic，然后将原始topic的数据重新分配到新的topic中。这样，每个分区都可以由不同的Kafka Streams应用程序实例进行处理，从而实现更高的并行度。

增加分区数可以提高KStream的吞吐量和并行处理能力，特别是在处理大规模数据时。然而，需要注意的是，增加分区数也会增加一些额外的开销，例如磁盘空间和网络带宽的消耗。

在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云消息队列CMQ来实现Kafka的功能，CMQ支持创建具有多个分区的topic，从而实现更高的并行化。您可以通过腾讯云CMQ的官方文档了解更多信息：腾讯云消息队列CMQ。