在流中实施数据保留策略涉及定义规则，规定数据在流式系统中保留多长时间，之后将被删除或归档。大多数流式平台（如 Apache Kafka 或 Amazon Kinesis）都提供内置配置选项来强制执行这些策略。例如，Kafka 使用 retention.ms（基于时间）或 retention.bytes（基于大小）等参数来控制消息在主题中保留的时间。同样，Kinesis 流允许通过 API 或控制台设置保留期（24 小时至 7 年）。这些设置会在满足阈值后自动清除旧数据，确保系统不会无限期地存储数据。开发人员还可以对 Kafka 中的键值流应用日志压缩，该压缩仅保留每个键的最新值，从而减少冗余，同时保留关键数据。
为了有效地强制执行保留策略，开发人员必须监视流指标并验证配置。例如，在 Kafka 中，结合时间和大小限制可确保在满足任一条件时删除数据。如果主题设置为 retention.ms=604800000（7 天）和 retention.bytes=1073741824（1 GB），则超过一周或超过 1 GB 的数据将被删除。 Prometheus 或 Kafka 自身的指标等工具可以跟踪磁盘使用情况和消息年龄，如果保留策略未按预期工作，则会向团队发出警报。自动化脚本或基础设施即代码工具（例如，Terraform）通过在部署期间以编程方式应用保留设置，有助于保持跨环境的一致性。在具有示例数据的暂存环境中测试策略对于避免生产中意外的数据丢失至关重要。
合规性要求（例如，GDPR）可能需要手动干预才能删除特定数据。例如，如果用户请求删除数据，Kafka 的 kafka-delete-records.sh 工具可以通过偏移量删除消息，绕过保留时间线。流系统还应与审计工具集成，以记录保留活动，从而提供合规性证明。对于归档，可以使用 Kafka Connect 等连接器在删除之前将数据导出到冷存储（例如，Amazon S3）。访问控制（例如，TLS、IAM 角色）可防止未经授权更改保留策略。通过结合平台功能、监视和合规性工作流程，开发人员可以确保流平衡性能、成本和法规需求。