这里有对upsert-kafka完整的一个分析的讲解：深度解析 Flink upsert-kafka[1]。如果还有问题，可以继续咨询。
[1]https://flink-learning.org.cn/developers/flink-training-course3/ Shengkai Fang <fskm...@gmail.com> 于2021年4月25日周日 上午10:16写道： > 本质上，upsert-kafka是对kafka的封装，其内部仍然是一个消息队列，只是在消费的时候，我们形成一个视图。 > > 消息从flink进入到kafka之中，根据kafka的协议保证了at-least-once。 > > Best, > Shengkai > > op <520075...@qq.com> 于2021年4月23日周五 下午2:18写道： > >> >> 谢谢，upsert-kafka作为sink可以保证相同key的数据放在同一个partition内，假如对相同key的更新数据，由于网络等原因后更新的值A的比先更新的值B提前发送到kafka, >> 这个时候用upsert-kafka去消费数据更新这个key，收到A进行更新后，在收到B的时候会覆盖掉A对吗 >> >> >> >> >> ------------------ 原始邮件 ------------------ >> 发件人: >> "user-zh" >> < >> fskm...@gmail.com>; >> 发送时间: 2021年4月23日(星期五) 中午12:20 >> 收件人: "user-zh"<user-zh@flink.apache.org>; >> >> 主题: Re: 关于upsert-kafka connector的问题 >> >> >> >> 如果数据在upsert-kafka中已经做到了按序存储（相同key的数据放在同一个partition内），那么flink消费的时候可以做到保序。 >> >> Best, >> Shengkai > >
