大佬们 ，flink消费kafka 之前用的那个FlinkKafkaConsumer这个类，实现了R

在Flink中，从使用FlinkKafkaConsumer（它实现了RichParallelSourceFunction，允许访问RuntimeContext）迁移到使用新的KafkaSource API后，获取RuntimeContext的方式确实发生了变化。因为KafkaSource是基于流处理API（DataStream API或Table API）构建的，它不直接暴露RichParallelSourceFunction接口，因此不能直接像之前那样通过继承来获取RuntimeContext。

不过，在Flink作业中，您仍然可以在其他地方（比如在自定义的转换函数、地图函数等处）访问到RuntimeContext。对于需要在数据源处利用特定上下文信息的场景，您可以考虑以下替代方案：

1. 使用Process Function：如果需要在消费Kafka数据的同时利用RuntimeContext，可以将KafkaSource与ProcessFunction结合使用。在ProcessFunction中，您可以访问RuntimeContext并执行依赖于该上下文的操作。

2. 自定义Transformations：在消费Kafka消息之后，可以通过自定义的转换操作（如map、flatMap或自定义的Transformation），这些操作内部可以访问到RuntimeContext。

3. Side Outputs或Broadcast State：如果需要在不同算子间共享RuntimeContext中的信息，可以考虑使用Side Outputs传递数据或设置Broadcast State来传播配置信息。

尽管直接在KafkaSource上访问RuntimeContext不可行，但通过上述方法，您依然能够在Flink作业的其他部分灵活地使用RuntimeContext提供的功能。