Flink中，未提交的数据仍然能被消费到kafkaSource 配置了isolation.level

Flink 不生效的原因可能有以下几点：

1. Flink 版本问题：请确保您使用的 Flink 版本与 KafkaSource 和 KafkaSink 兼容。您可以查看 Flink 官方文档以获取有关兼容性的信息。

2. Kafka 配置问题：请检查您的 Kafka 配置，确保它们与 Flink 的配置相匹配。特别是关于 isolation.level 的配置，它应该与 Flink 的消费者组设置相匹配。

3. Flink 作业提交问题：请确保您已正确提交 Flink 作业。您可以使用以下命令提交 Flink 作业：

./bin/flink run -c <your_job_class> <your_job_jar> --input-path <your_input_path> --output-path <your_output_path>

1. Flink 作业状态问题：请检查 Flink 作业的状态，确保它已成功启动并运行。您可以使用以下命令查看 Flink 作业的状态：

./bin/flink list

1. Kafka Source 配置问题：请检查您的 Kafka Source 配置，确保它们与 Flink 的配置相匹配。特别是关于 isolation.level 的配置，它应该与 Flink 的消费者组设置相匹配。

Apache Flink 的 Kafka Source Connector 在配置 isolation.level=read_committed 之后，理论上应该只消费那些已被 Kafka 生产者事务成功提交的消息，从而避免读取到“半事务”中的中间状态数据。如果配置了 isolation.level=read_committed 但仍然能够消费到未提交的数据，可能的原因包括：

1. 配置未正确应用：

   • 检查 Flink SQL 或 Table API 中创建 Kafka source 表的 DDL 是否正确设置了 isolation.level 参数，并确保该参数已传递给 Kafka consumer。

2. Flink版本兼容性：

   • 确保使用的 Flink 版本与所用的 Kafka 连接器版本支持事务性和隔离级别设置。

3. 生产者事务设置：

   • 确认 Kafka 生产者是否启用事务并正确提交事务。只有生产者使用事务模式且正确提交消息后，消费者才能根据 read_committed 隔离级别过滤出已提交的消息。

4. Kafka Topic事务特性：

   • 要使用事务和隔离级别的功能，Kafka topic 必须使用支持事务的版本创建，并且集群本身也应支持事务。

5. 源表重新定义问题：

   • 如果在运行过程中动态更改了表的配置，确保重启作业或者重新定义表使得新配置生效。

6. 缓存/旧offsets问题：

   • Flink作业可能存在旧的 offset 缓存，导致仍从先前的位置开始读取数据。在这种情况下，可能需要清理 checkpoint 或 savepoint 并重新启动作业以确保从正确的偏移量开始消费。

通过排查上述可能性，可以找到为什么在设置了 isolation.level=read_committed 后，Flink Kafka source 依然消费到了未提交数据的原因，并采取相应的措施解决。