flink kafka消费者组ID不起作用

Question

我正在使用带有 flink 的 kafka。 在一个简单的程序中，我使用了 flinks FlinkKafkaConsumer09，并为其分配了 group id。

根据 Kafka 的行为，当我在具有相同 group.Id 的同一主题上运行 2 个消费者时，它应该像消息队列一样工作。我认为它应该像这样工作： 如果向 Kafka 发送 2 条消息，则每个或一个 flink 程序将总共处理 2 条消息两次（假设总共 2 行输出）。

但实际结果是，每个程序会收到2条消息。

我尝试使用随 kafka 服务器下载一起提供的消费者客户端。它以记录的方式工作（处理了 2 条消息）。
我尝试在 flink 程序的同一个 Main 函数中使用 2 个 kafka 消费者。总共处理了 4 条消息。
我还尝试运行 2 个 flink 实例，并为每个实例分配相同的 kafka consumer 程序。 4 条消息。

有什么想法吗？ 这是我期望的输出：

1> Kafka and Flink2 says: element-65  
2> Kafka and Flink1 says: element-66 

这是我总是得到错误的输出：

1> Kafka and Flink2 says: element-65  
1> Kafka and Flink1 says: element-65  
2> Kafka and Flink2 says: element-66  
2> Kafka and Flink1 says: element-66 

下面是这段代码：

public static void main(String[] args) throws Exception {

    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

    ParameterTool parameterTool = ParameterTool.fromArgs(args);

    DataStream<String> messageStream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer09<>(parameterTool.getRequired("topic"), new SimpleStringSchema(), parameterTool.getProperties()));

    messageStream.rebalance().map(new MapFunction<String, String>() {
        private static final long serialVersionUID = -6867736771747690202L;

        @Override
        public String map(String value) throws Exception {
            return "Kafka and Flink1 says: " + value;
        }
    }).print();


    env.execute();
}

我曾尝试运行它两次，也以另一种方式运行： 在 Main 函数中为每个数据流创建 2 个数据流和 env.execute()。

Answer 1

今天在 Flink 用户邮件列表上有一个非常相似的问题，但是我在这里找不到发布它的链接。所以这里有一部分答案：

“在内部，Flink Kafka 连接器不使用消费者组 管理功能，因为他们使用较低级别的 API （0.8 中的 SimpleConsumer 和 0.9 中的 KafkaConsumer#assign(...)） 并行实例以更好地控制单个分区 消费。所以，本质上，Flink 中的“group.id”设置 Kafka 连接器仅用于将偏移提交回 ZK / Kafka 经纪人。”

也许这可以为您澄清事情。

此外，还有一篇关于使用 Flink 和 Kafka 的博客文章可能会对您有所帮助 (https://data-artisans.com/blog/kafka-flink-a-practical-how-to)。

Answer 2

由于flink kafka消费者的group.id除了向zookeeper提交offset之外没有太多用处。就 flink kafka 消费者而言，是否有任何偏移量监控方式。我可以看到有一种方法 [在 consumer-groups/consumer-offset-checker 的帮助下] 适用于控制台消费者，但不适用于 flink kafka 消费者。

我们想看看我们的 flink kafka 消费者如何落后/落后于 kafka 主题大小[给定时间点主题中的消息总数]，可以在分区级别进行。