https://blog.csdn.net/dingding_ting/article/details/84862776
https://blog.csdn.net/xianpanjia4616/article/details/84347087
kafka-0.10.1.X版本之前: auto.offset.reset 的值為smallest,和,largest.(offest保存在zk中)
kafka-0.10.1.X版本之后: auto.offset.reset 的值更改為:earliest,latest,和none (offest保存在kafka的一個特殊的topic名為:__consumer_offsets里面)
auto.offset.reset： 可理解為kafka consumer讀取數據的策略，本地用的kafka版本為0.10，因此該參數可填earliest|latest|none。
earliest： 當各分區下有已提交的offset時，從提交的offset開始消費；無提交的offset時，從頭開始消費
latest： 當各分區下有已提交的offset時，從提交的offset開始消費；無提交的offset時，消費新產生的該分區下的數據
none： topic各分區都存在已提交的offset時，從offset后開始消費；只要有一個分區不存在已提交的offset，則拋出異常
測試前提： 我們主要做的是Flink的Streaming sql，在創建kafka source的時候封裝了該參數，查看是否消費數據，我們借助了jmeter和Flink web ui上的metrics等工具。
測試過程：
earliest模式： kafka source的名稱為a1
1.在a1中，topic為test1，groupId為0001,0001從未被消費過，數據(24條)提前發送，再啟動sql1(select * from a1 ),會從頭開始消費，顯示24條數據
2.停掉1中所提到的sql1,發送不同的6條數據到kafka中，不更換a1的groupId,再啟動sql1(select * from a1 ),會接着上次消費的位置開始往后消費，顯示6條數據
latest模式：kafka source的名稱為a2
1.在a2中，topic為b，groupId為0002，0002未被消費，數據提前發送，再啟動sql2(select * from a2)，在jmeter上未看到結果，在flink中查看相關metrics，無數據讀入；在不殺掉sql2的前提下，發送一批(8條)數據，只消費后發送的8條數據。
2.停掉1中的sql2,不更換a2中的groupId,發送7條數據到b中，啟動sql2，只顯示后發送的7條數據
none模式： kafka source的名稱為a3
1.在a3中，topic為c，設置groupId為0001(未被消費過)，數據提前發送，再啟動sql3(select * from a3)，sql執行失敗，在日志中報錯：
2.在a3中，topic為c，設置groupId為0002(被消費過)，啟動sql3(select * from a3)，發送8條數據到c中，jmeter中顯示8條數據