Flink消费kafka数据同步问题排查

我们有一个flink任务，消费的kafka的数据，写入到es，非常简单的逻辑，但是出现了数据丢失的情况，之前没遇到过，初步猜想是转换逻辑或脏数据的影响，排查了一圈，未发现Exception等相关信息。猜想是写入频率太快，es写入的时候，出现了version conflict，也没找到相关证据。

从埋点日志来看，这个消息根本没进入到flink内部，因此也就排除了是转换逻辑出错或者是es写入失败导致。

按照猜想，业务能感知到数据同步出现了问题，大概率是丢失了大量的数据，而且根本没进入到flink内部，因此怀疑是单分区不消费的情况，之前因为线程hang死也发生过类似的情况。

去统计了一下消费分区，还真发现了问题，我们kafka有5个分区，统计出来的只有3个分区在消费。

同时我们用同一个程序，起了另外一个任务，发现了消费分区是0-4正常的5个，问题具有随机性，时好时坏？

发给更多人一起排查，被同事一眼看到bootstrap.server里不仅配置了pro集群，还混入了pre集群地址，bootstrap.servers=[business-s2-002-kafka1.xxxx.com.cn:9092,business-s2-002-kafka2.xxxx.com.cn:9092,business-s2-002-kafka3.xxxx.com.cn:9092,pre-kafka1.xxxx.com.cn:9092,pre-kafka2.xxxx.com.cn:9092,pre-kafka3.xxxx.com.cn:9092]，不知道是不是这个问题导致的，因此要从源代码层面寻找一些证据和支持。

按照网上谷歌出来的理论讲解，kafka的消费者在连接kafka server的时候，先选bootstrap.server的第一个地址，如果第一个连不上，再连第二个，实际上看起来并非如此...

消费组是sp2_group_name_G_2023_10_08_16_58_03，topic是test_topic_A，在pro的kafka集群里有0-4共计5个分区，而在pre集群里有一个同样的topic，他有0-2共3个分区。

关键性的日志如下：

对应到FlinkKafkaConsumerBase.java的源代码，查找线索，主要看open和run两个函数，大概搞清楚了整个流程。

程序的第一步，根据时间戳到kafka的server读取到每个分区的offset，作为初始的offset传给kafka，调用的是如下方法。

在open方法里，因为我们的场景是指定了offset，并且第一次启动的时候，没有状态，因此打日志的地方是这段代码 : (因为这里的TIMESTAMP模式有bug，因此没有直接用这个)。

LOG.info("Consumer subtask {} will start reading the following {} partitions from the specified startup offsets {}: {}", new Object[]{this.getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask(), this.subscribedPartitionsToStartOffsets.size(), this.specificStartupOffsets, this.subscribedPartitionsToStartOffsets.keySet()});

这里面有几个关键变量subscribedPartitionsToStartOffsets和specificStartupOffsets，因此追寻这2个变量，specificStartupOffsets这个是我们上面的方法传入并且设置的指定offset逻辑，而subscribedPartitionsToStartOffsets则非常关键，他来源于this.partitionDiscoverer.discoverPartitions()，分区发现。

List<KafkaTopicPartition> allPartitions = this.partitionDiscoverer.discoverPartitions();

现在我们把整个逻辑串一下。

第一步，根据时间戳读取offset，我们从日志里看到，他读到了0-4个分区，并且也读到了他们的offset。

第二步，每一个消费线程(subtask 0-3)，通过discoverPartitions去读取自己分配到的分区(服务端的协调节点负责分配，有RR等多种算法，网上讲解很多)。

我们发现，最后分配到的情况如下：

subtask0 => partition3，

subtask1 => partition0，

subtask2 => partition1，

subtask3 => partition2

4分区不见了？是为什么呢？由于去kafka server拿分配分区的时候，每个subtask发送1次请求，连接的server则是从bootstrap.server里随机选取的，因此可能连上pro的kafka集群(因此分配到了分区3)，也可能连到了pre集群，因此可能被分配分区0-2(当然也不排除是pro的)，这里就非常混乱，你搞不清楚这次subtask请求的到底是pro集群的还是pre集群的，因此领的分区，也不知道是来自哪里，不过可以肯定的是3分区是来自pro，至于4分区没有的原因，可能剩下的subtask都连的是pre集群？(猜想)

还有个疑问，这里连上了0-3分内，为什么日志里统计出来，只有0，2，3，其中的1分区一条数据也没有？

这就涉及第三步。

第三步，去拿数据。flink是在内部建了一个createFetcher，直接连接server去做数据拉取。这里也涉及到建立连接，如果这个时候你用的是pro的offset，连接的是pre集群去拉取数据，由于这个offset很大(在pre里根本不存在)，是不是就拉不到数据了呢？毕竟pre集群的数据少offset很小，而pro的offset很大。

由于没有去看拿时间戳、discoverPartitions和createFetcher建立连接的代码，因此对于bootstrap.server的随机选择只是猜想，因此用另外一个任务去证明他。

我们新建了第二个任务，相同的bootstrap.server的配置，日志如下：

从日志中，我们看到拿offset的地方，只拿到了0-2三个分区，也就是拿offset连接的是pre(具有随机性，并且确认bootstrap.server里的机器都是活的)，因此第一步请求的server肯定是随机选择的。

而在discoverPartitions的时候第二步的结果是：

subtask0 => [partition1，partition4]

subtask1 => [partition2]

subtask2 => [partition3，partition0]

subtask3 => 日志里没出现???

所以这里的discoverPartitions又连接的是pro集群的kakfa。

整个代码、日志和现象都对上了，因此也就确认了就是server的配置问题，由于有些源码没有细看，因此可能会有一些错误，供参考。

把bootstrap.server配置正确之后，分配的分区再也没有混乱了。