流式系统中的模式演变允许数据模式随时间更改，同时保持生产者和消费者之间的兼容性。在 Apache Kafka 或 Apache Pulsar 等流式架构中，数据会持续产生和消费，因此停止系统进行模式更新是不切实际的。模式演变通过确保新的模式版本可以与旧版本共存来处理此问题。 例如，如果生产者开始发送带有添加字段的数据，则使用旧模式的消费者仍应处理数据而不会出错，并忽略新字段。 这是通过后向、前向和完全兼容性等兼容性模式来实现的，这些模式定义了模式如何演变而不会破坏现有应用程序。
为了实现模式演变，流式系统通常使用支持版本控制的模式注册表和序列化格式。 模式注册表（例如，Confluent Schema Registry，Apicurio）存储模式版本并执行兼容性规则。 当生产者发送数据时，它会引用注册表中的模式版本，消费者会获取相应的模式以反序列化数据。 Avro、Protobuf 和 JSON Schema 等格式提供对模式演变的内置支持。 例如，Avro 允许添加或删除带有默认值的字段，而 Protobuf 使用字段编号和可选/必需标志来管理更改。 一个常见的例子是添加一个非必需字段（例如，用户个人资料中的“中间名”字段）：生产者可以包含它，而没有更新模式的消费者只需跳过它。
但是，模式演变需要仔细规划。 破坏性更改（例如，在没有向后兼容性的情况下重命名字段）可能会导致消费者失败。 团队应该在暂存环境中测试模式更改，使用自动兼容性检查，并记录版本历史记录。 例如，如果字段的数据类型从整数更改为字符串，则前向兼容模式可能会保留整数字段，同时引入新的字符串字段，从而允许消费者逐步迁移。 监控工具可以在转换期间提醒开发人员模式不匹配或消费者延迟。 通过结合注册表工具、兼容的序列化格式和清晰的版本控制策略，流式系统可以安全地演变模式，而不会中断实时数据流。