flink 从kafka消费,savepoint后，重启拓扑，kafka topic对应的offset值不是存到zookeeper了？
flink 从kafka消费,savepoint后，重启拓扑，kafka topic对应的offset值不是存到zookeeper了？
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Apache Flink 与 Apache Kafka 集成时，关于 Savepoint 和 offset 的管理机制是这样的：
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Savepoint：在 Flink 中，Savepoint 是一个非常重要的特性，它能够捕获流处理应用在某一时间点的状态。当你触发一个 savepoint 时，Flink 会将所有算子（包括从 Kafka 消费的 Source 算子）的状态保存下来。这意味着，当应用从 savepoint 重启时，它会从 savepoint 记录的偏移量继续消费，而不是从 ZooKeeper 或 Kafka 自身的偏移量存储中恢复。
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Kafka Offset Management：默认情况下，Flink 使用自己的 checkpointing 机制来存储和恢复 Kafka source 的偏移量，而不是直接依赖于 ZooKeeper。当不使用 Savepoint 仅使用 checkpoint 时，Flink 会在 checkpoint 完成时更新 Kafka consumer 的偏移量到状态后端（如 RocksDB State Backend 或其他可配置的 State Backend）。但是，如果你配置了
externalizedCheckpointCleanup为DELETE_ON_CANCELLATION或RETAIN_ON_CANCELLATION，并且启用了 checkpoint，那么这些 checkpoint 也可以作为一种故障恢复的手段，并且它们同样会影响 offset 的管理。 -
ZooKeeper 在 Kafka 中的角色：在 Kafka 中，ZooKeeper 传统上用于存储元数据信息，包括消费者的组信息和偏移量（尽管从 Kafka 0.10.2 版本开始，偏移量可以存储在 Kafka 的内部主题
__consumer_offsets中，减少对 ZooKeeper 的依赖）。但这个过程是 Kafka consumers 直接与 Kafka/ZooKeeper 交互的一部分，而非 Flink 与 Kafka 集成时直接操作的。
总结来说，当你使用 Flink 从 Kafka 消费并创建了 Savepoint 后，重启拓扑时，Flink 会根据 Savepoint 中记录的偏移量来恢复消费，而不是直接从 Kafka topic 在 ZooKeeper 中记录的偏移量恢复。这样可以确保精确一次（exactly-once）的处理语义，并且允许你灵活地从特定状态恢复执行，而不受外部offset存储的影响。
