1:问题场景： 通过flume同步mysql数据到kafka，再由flink消费，kafka分区功能可以提高消费能里，但是我们必须把一些有相同属性的数据放在同一个partition中。
2：flume对kafkaSink提供两种指定partition的配置
defaultPartitionId – 指定此通道中要发送到的所有事件的Kafka分区ID(整数)，除非partitionIdHeader覆盖。默认情况下，如果没有设置此属性，则事件将由Kafka生成器的分词器分发——如果指定，包括按键分发(或者由Kafka .partitioner.class指定的分词器分发)。
partitionIdHeader – 设置后，接收器将从事件头获取使用此属性值命名的字段的值，并将消息发送到主题的指定分区。如果该值表示一个无效的分区，则将抛出一个EventDeliveryException。如果头值存在，则此设置将覆
3：怎么解决自定义分区问题： 我们解决问题1的方法利用了partitionIdHeader 配置，就是想方法给event的头添加上我们希望他存在的partition，做法是创建maven工程，继承flume的Interceptor拦截器类，对event进行处理，具体步骤这篇博客不详细记录，只记录遇到的问题，后续博客补充。
4：flume和mysql关系： 我为了检测结果曾经把mysql数据清空方便做验证，但是导致了我的脚本获取不到数据的更新，这个问题我被困扰了很久，我一开始并不知道与我删除数据有关，结果浪费了很多时间排查，最后的解决方案是把脚本里配置的state缓存文件删除，再删除数据库从新开始处理数据
5：为什么flume推送的数据是重复的 推送到kafka的数据我发现并不是我mysql最新新增的数据，并且因为我这个问题让我思考，flume是怎么做到推送最新数据的？经过查找我发现需要设置一个数字类型的自增id，才能实现推送最新数据，且在保存state的文件里记录着上次消费到的最大数，我曾在网上看到有人说flume的同步是做查询同步与canal拉取mysql日志不同，flume是消耗mysql查询资源的。所以我猜测flume的最新数据推送很可能就是类似mysql做了排序分页查询出来的。感觉在高质量数据同步的情况下并不敢贸然使用。
6：数据延迟场景： 在保证实用同一个id自增逻辑的数据，有多台机器新增到某台mysql机器，那也许到mysql的新增数据可能是 01273，45689，在我的测试中，第一次kafka收到的数据会是01273，第二次收到的数据是56789，所以就漏了一个4，重复了一个7。所以对于精确度要求高的数据不该使用flume计算
