flink kafka消费者如何处理kafka主题的rebalance

背景:

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?

相关推荐
lifallen11 小时前
Kafka 时间轮深度解析:如何O(1)处理定时任务
java·数据结构·分布式·后端·算法·kafka
liupenglove11 小时前
自动驾驶数据仓库:时间片合并算法。
大数据·数据仓库·算法·elasticsearch·自动驾驶
沈健_算法小生14 小时前
基于SpringBoot3集成Kafka集群
分布式·kafka·linq
全能搬运大师14 小时前
win10安装Elasticsearch
大数据·elasticsearch·搜索引擎
Swift社区14 小时前
ELK、Loki、Kafka 三种日志告警联动方案全解析(附实战 Demo)
分布式·elk·kafka
Guheyunyi15 小时前
电气安全监测系统:筑牢电气安全防线
大数据·运维·网络·人工智能·安全·架构
BigData共享15 小时前
StarRocks fragment的执行流程
大数据
阿里云大数据AI技术16 小时前
阿里云 EMR Serverless Spark: 面向 Data+AI 的高性能 Lakehouse 产品
大数据·人工智能·数据分析
杨小扩16 小时前
AI驱动的软件工程(中):文档驱动的编码与执行
大数据·人工智能·软件工程
技术+ywxs578716 小时前
如何提高微信小店推客系统的推广效果?
大数据·微信开放平台·微信小店·推客系统·系统搭建