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我们日常使用kafka客户端消费kafka主题的消息时当消费者退出/加入消费者组kafka主题分区数有变等事件发生时都会导致rebalance的发生此时一般情况下如果我们不自己处理offset我们不需要理会这个rebalance的当rebalance完成后每个消费者会从__consumer_offsets中获取每个消费者此时的消费偏移位置继续进行消费此时有可能会重复消费.
flink对于kafka的rebalance的处理
我们之前说的是正常的情况下rebalance后消费者会从__consumer_offsets中获取偏移位置进行消费那么对于开启了检查点的flink来说有什么不一样呢 由于flink只有在checkpoint完成后才会提交偏移到broker服务器如果按照之前的理解那么当rebalance发生时消费者从__consumer_offsets中获取比偏移位置的话也就意味着这个值是上一个checkpoint提交的偏移值,如果顺着这个思路往下kafka的偏移相当于重置到了上一个checkpoint的位置那么按理来说其他的状态比如键值分区状态也会重置到上一个检查点的状态要不然flink就不能保证状态的一致性了所以真相到底是什么
源码追踪:
1.首先看一下flink的kafka consumer的代码
2.其中reassignPartitions方法代码如下所示: 3.再来看看assign方法的注释 有没有恍然大悟的感觉flink中使用assign的方式执行这个任务算子消费的kafka分区是不会触发rebalance操作的.
彩蛋
那这样的话比如当kafka新增了满足条件的主题或者正在监听的主题新增了分区flink是怎么消费到的
