FlinkKafkaConsumer相同group.id多个任务消费kafka问题

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实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 当使用FlinkKafkaConsumer消费Kafka时,即使设置了相同的group.id,由于Flink内部管理partition的消费offset,两个程序仍能同时消费所有数据。这与KafkaConsumer不同,后者严格遵循消费组隔离原则,避免重复消费同一分区的数据。Flink为实现exactly-once语义,需要独立管理offset,这导致了上述现象。

问题:
同时启动这两个程序,他们连接相同的集群的topic,group.id也一样,然后向topic发送一些数据,发现这两个程序都能消费到发送的所有分区的消息,kafka 的consumer group组内应该是有消费隔离的,为什么这里两个程序都能同时消费到全部数据呢?

而用KafkaConsumer写两个相同的程序去消费这个topic就可以看到两边程序是没有重复消费同一分区的

解答
在 Flink 消费 Kafka 的过程中, 由 FlinkKafkaConsumer 会从 Kafka 中拿到当前 topic 的所有 partition 信息并分配并发消费,这里的 group id 只是用于将当前 partition 的消费 offset commit 到 Kafka,并用这个消费组标识。而使用 KafkaConsumer 消费数据则应用到了 Kafka 的消费组管理, 这是 Kafka 服务端的一个角色。

为了保证 Flink 程序的 exactly-once,必须由各个 Kafka source 算子维护当前算子所消费的 partition 消费 offset 信息,并在每次checkpoint 时将这些信息写入到 state 中, 在从 checkpoint 恢复中从上次 commit 的位点开始消费,保证 exactly-once. 如果用 Kafka 消费组管理,那么 FlinkKafkaConsumer 内各个并发实例所分配的 partition 将由 Kafka 的消费组管理,且 offset 也由 Kafka 消费组管理者记录,Flink 无法维护这些信息。

注意
当启动两个作业用同一个 topic 和 group id 消费 kafka, 如果两个作业会分别以同一个 group id commit offset 到kafka, 如果以 group offset 消费模式启动作业, 则会以最后一次 commit 的 offset 开始消费。

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