我有一个sql datetime字段 DT 我想用avro输入Kafka。 DT 在当地时间，但没有时区；存储在另一列中 TZ 作为与utc的偏移量（以分钟为单位）。似乎avro时间戳millis适用于 DT ，但我对转换感到困惑，因为缺少时区。从连接器源代码来看，我认为它只是默认为utc。
这就提出了问题：
所有明显相似的datetimes是否会转换为自/a epoch以来的相同毫秒数，而不管它们的标称时区是什么？比如说，你知道吗 (2018-01-01T00:00Z).to_timestamp_ms() == (2018-01-01T00:00).to_timestamp_ms() == (2018-01-01T00:00+05).to_timestamp_ms() ?
更重要的是，是否可以通过减去时区偏移量在摄取后转换为真正的utc TZ 从datetime字段 DT （从某个纪元开始现在是以毫秒为单位的）？换言之，如果连接器错误地假定了utc，并且错误地将datetime解释为utc，那么通过减去偏移量可以恢复真正的datetime吗？

有关转换步骤的详细信息

我认为连接器上的操作顺序是这样的（基本上是我无法控制的）：

tz = read_field_as_int('tz')
dt = read_field_as_string('dt')
parsed_datetime = datetime(dt, timezone=UTC)
message = {
    'dt': parsed_datetime.to_timestamp_ms(),
    'tz': tz
}
producer.produce(message)

然后，在消费者中，也许这会起作用？

ms_per_min = 60 * 1000
message = consumer.poll()
true_timestamp = message['dt'] - message['tz'] * ms_per_min
true_dt = datetime.from_timestamp(true_timestamp, timezone=UTC)