flink将读取kafka时的偏移量写入redis

可以通过在Flink中使用Kafka消费者的`FlinkKafkaConsumer`类来读取Kafka消息，并使用`FlinkKafkaConsumer`提供的`assignTimestampsAndWatermarks`方法指定用于生成Watermark的时间戳生成器。然后，你可以使用Flink的`redis`客户端库来将偏移量写入Redis。

具体的实现步骤如下：

1. 创建`FlinkKafkaConsumer`实例并指定Kafka主题和消费者组。

FlinkKafkaConsumer consumer = new FlinkKafkaConsumer(topic, new SimpleStringSchema(), properties);
consumer.setStartFromEarliest(); // 从最早的消息开始消费

2. 使用`assignTimestampsAndWatermarks`方法为Kafka消息生成Watermark。

consumer.assignTimestampsAndWatermarks(new AssignerWithPeriodicWatermarks() {
    private long currentTimestamp = Long.MIN_VALUE;

    @Override
    public long extractTimestamp(String element, long previousElementTimestamp) {
        // 从消息中提取时间戳
        long timestamp = Long.parseLong(element.split(",")[0]);
        currentTimestamp = Math.max(timestamp, currentTimestamp);
        return timestamp;
    }

    @Override
    public Watermark getCurrentWatermark() {
        // 根据最大时间戳生成Watermark
        return new Watermark(currentTimestamp == Long.MIN_VALUE ? Long.MIN_VALUE : currentTimestamp - 1);
    }
});

3. 使用Flink的`redis`客户端库将偏移量写入Redis。

DataStream<String> stream = env.addSource(consumer);
stream.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Long>>() {
    @Override
    public Tuple2<String, Long> map(String value) throws Exception {
        // 从消息中提取偏移量
        long offset = Long.parseLong(value.split(",")[1]);
        return new Tuple2<>("offset", offset);
    }
}).addSink(new RedisSink<>(redisConfig, new RedisOffsetMapper()));

其中，`RedisOffsetMapper`是一个实现了`RedisMapper`接口的类，用于将偏移量写入Redis。

public class RedisOffsetMapper implements RedisMapper<Tuple2<String, Long>> {
    @Override
    public RedisCommandDescription getCommandDescription() {
        return new RedisCommandDescription(RedisCommand.SET);
    }

    @Override
    public String getKeyFromData(Tuple2<String, Long> data) {
        return data.f0;
    }

    @Override
    public String getValueFromData(Tuple2<String, Long> data) {
        return data.f1.toString();
    }
}

这样，当Flink从Kafka读取消息时，就会自动生成Watermark，并将偏移量写入Redis中。