我正在尝试弄清楚如何利用并行性来提高Kafka消费者的吞吐量。
从我的研究中，我了解了kafka分区（= <>）＃消费者并使用重新平衡消息在每个工作人员之间均匀分布的情况。
还可以使用setParallelism（＃）达到与在Storm的发言中添加更多螺栓相同的效果。在风暴中，由于存在并行性，有一个offsetManager可以处理多个未完成的偏移量。
当使用setParallelism时，Flink是否也具有管理多个偏移量的机制并确保偏移量“按顺序”提交？
从我自己的实验来看，似乎与是否启用检查点以及是否启用检查点间隔有关。
使用setParallelism时，如果一个线程被卡住，Flink如何确定未提交的偏移量是多少？
看起来像Flink能够在并行执行期间正确管理偏移量。我想了解Flink在后台如何做到这一点。