kafka 消息位移提交几种方式:消息重复消息、消息丢失的关键

消费位移

Kafka 中的位移（offset）是用来记录消息在分区中的位置的标志，简单说就是记录消费者的消费进度，每次消息消费后需要更新消费进度，也就是**位移提交**
由此可见一旦位移提交发生异常，会导致消费进度不正确,就必然发生**消息丢失** 或者**重复消费**

消息位移存储内部主题__consumer_offsets消息消费后需要执行位移的提交

消息位移提交几种方式

自动提交

enable.auto.commit 配置为true 默认每5s 提交一次（auto.commit.interval.ms）拉取消息之前也会检查是否可以进行位移提交

消息重复消费例子

消费者拉取了一批消息，消费后，消费位移自动提交前应用崩溃了，下次应用恢复，又从上次位移提交的地方消费

通过减小位移提交的时间间隔，能减少消息重复消费的可能，但会使消息位移提交频繁

消息丢失例子

消费者拉取到消息，此时消息位移刚好自动提交，但消息还没来及处理，然后应用崩溃了，下次应该恢复了，由于位移已经提交，未处理的几条消息，就丢失了。

除了极端情况下消息可能存在丢失或重复消费，重复消息业务可以通过幂等性保证，但消息丢失是可怕的，我们甚至都不知道

手动提交

对于业务来说消息拉取后，正确处理完才算消费了，自动提交可以更加灵活精准控制消息位移的提交

使用方式设置**enable.auto.commit** 配置为false

同步提交

它会阻塞当前线程，直到提交成功或发生错误。同步提交确保位移提交的可靠性，但会增加延迟。

java 复制代码

ConsumerRecords<String,String> records =    kafkaConsumer.poll(Duration.ofMillis(1000));

for(ConsumerRecord<String,String> record:records){
// 消息处理逻辑
}

kafkaConsumer.commitSync();

异步提交

它不会阻塞当前线程，提交过程在后台进行。异步提交提高了性能，但需要处理可能的提交失败情况。

java 复制代码

kafkaConsumer.commitASync()

KafkaConsumer API 还为手动提交提供了带参数的方法

java 复制代码

commitSync(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata>;

commitAsync(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata>)

总结

一般情况我们消息位移自动提交就可以满足我们大部分场景，当然也有场景需要控制消息位移提交 ，需要我们在可靠性与性能之间做取舍，自动位移提交代码稍微复杂点,需要处理好位移提交失败的情况。