flink 的kafkaSink 如果我kafka突然宕机了 那没有发送成功的数据 flink？

在 Flink 中，Kafka Sink 在发送数据时，默认会启用异步线程池来提高发送效率。如果 Kafka 突然宕机，异步线程池中的数据可能无法发送成功，这时需要考虑如何处理发送失败的数据。
Flink 的 Kafka Sink 提供了两种处理发送失败数据的方式：
抛出异常：在默认情况下，如果 Kafka 发送失败，Kafka Sink 会抛出异常。您可以通过捕获异常并处理来处理发送失败的数据。
重试发送：您可以通过设置 FlinkKafkaProducer 的 retries 参数来设置发送失败后的重试次数。当发送失败时，Kafka Sink 会自动进行重试，直到达到最大重试次数。您可以通过设置合适的重试次数和重试间隔，来提高发送成功率。
需要注意的是，如果您启用了重试机制，可能会导致数据重复发送，特别是在 Kafka 宕机后重新启动时。为了避免数据重复发送，您可以考虑在 Flink 中使用 Exactly-Once 语义来保证数据的一致性。具体来说，可以使用 Flink 的状态后端来保存已经发送过的数据的状态，从而避免数据重复发送。

当 Flink 的 KafkaSink 在发送数据时，如果 Kafka 突然宕机，尚未成功发送的数据将由 KafkaSink 进行处理。具体处理方式取决于 KafkaSink 的配置和 Flink 作业的设置。

默认情况下，KafkaSink 使用 Kafka 生产者的 acks 属性设置为 "all"，也就是要求所有副本都成功写入数据才会被视为发送成功。如果在发送过程中出现宕机或网络故障等异常情况，Kafka 生产者会自动进行重试，并且会保持连接直到 Kafka 恢复正常运行。这意味着，在 Kafka 宕机期间，Flink 作业将会阻塞等待 Kafka 恢复，以确保数据能够成功发送。

如果您希望在 Kafka 宕机期间对未发送的数据进行一些特殊处理（例如丢弃、缓存或记录错误信息），可以使用 Flink 的容错机制和用户定义的函数来实现。通过编写自定义的 SinkFunction 或 ProcessFunction，您可以在发送失败时捕获异常、记录日志或执行特定的逻辑来处理未发送的数据。

需要注意的是，如果 Kafka 宕机时间较长，可能会导致 Flink 作业的状态后端积压过多的未确认数据，从而影响作业的性能和稳定性。在这种情况下，您可以调整 Kafka 的配置参数，如 request.timeout.ms 和 max.in.flight.requests.per.connection，来适应宕机和恢复的时间窗口。

总结而言，Flink 的 KafkaSink 会自动处理在 Kafka 宕机期间未发送成功的数据，并在 Kafka 恢复正常后继续发送。您可以通过自定义函数来实现对未发送数据的特殊处理需求，并注意调整相关参数以保证作业的性能和稳定性。

两阶段提交协议，ack确认，这条数据的在kafka的偏移量已经是提交不成功的，连接超时了不报错嘛？？kafka在一直尝试连接
，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”