1、前提

项目中使用了spring-kafka1.3版本，也用了2.5版本。但是对于offset的提交时机是模糊的，这次通过源码分析和资料进一步明确。

2、认识KafkaConsumer的偏移量

KafkaConsumer是kafka客户端一个入口，通过KafkaConsumer可以拉取kafka服务上的数据、发送心跳包、上报消费分区的偏移量（offset）。

为了保证调用KafkaConsumer.poll()方法时总能返回未被消费者读取过的记录，消费者需要维护每个分区中已读消息对应的偏移量offset，并手机或定时把offset发送给kafka服务端，从而实现消息的不丢失。

对于提交offset主要分2类，一个是自动，一个是手动。通过enable.auto.commit 参数控制。

当=true时，结合auto.commit.interval.ms参数，消费者每次在进行poll 时会检查是否该提交偏移量，并且自动提交最近一次poll 返回的偏移量。

当=false时，需要开发者手动提交offset,见如下代码：

  Properties properties = new Properties();
  properties.setProperty("bootstrap.servers", "10.74.20.54:9092");
  properties.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
  properties.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
  properties.setProperty("enable.auto.commit", "false"); // 禁止自动提交
  properties.setProperty("group.id", "my-group"); // 

  KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
  consumer.subscribe(Collections.singletonList("topic")); // 订阅主题
  try {
      while (! Thread.currentThread().isInterrupted()) {
          ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(1000);
          records.forEach(System.out::println);
          consumer.commitAsync(); // 异步提交偏移量
      }
  } catch (WakeupException ignore) {
      // 忽略关闭异常
  } finally {
      try {
          consumer.commitSync(); // 同步提交偏移量
      } finally {
          consumer.close();
      }
  }

这里又分为异步提交或同步提交：

同步提交：使用 KafkaConsumer.commitSync() 会提交最新偏移量并等待 broker 对提交请求作出回应。在成功提交或碰到无法恢复的错误之前会不断重试，会导致应用程序一直阻塞，限制了应用程序的吞吐量。

异步提交：使用 KafkaConsumer.commitAsync() 会提交最新偏移量但无需等待 broker 的响应并且不进行重试。不进行重试，是因为可能有一个更大的偏移量已经提交成功，重试可能会覆盖到最新的值，导致再均衡后出现重复消息。该方法在 broker 作出响应时会执行用户指定的回调，回调经常被用于记录提交错误或生成度量指标。不过如果要在其中进行重试，一定要注意提交的顺序。

从性能上考虑：采用上面代码的形式，异步+同步

3、Spring-kafka的实现方式

在spring-kafka 2.3之后enable.auto.commit 默认设置为false（在该版本之前是true），并且AckMode默认为batch。通过该值为false，kafkaConsumer不再自动提交偏移量（offset）了。而是用spring帮我们实现。

那sping是怎么实现？通过下图，我们可以看到，KafkaMessageListenerContainer.run（）内部实现while循环，其内部再调用 pollAndInvoke()完成数据的读取，在pollAndInvoke方法的最上面就是判断是否为手动提交，是就提交上一次读取的offset。

Spring Kafka的Offset提交时机

1、前提

2、认识KafkaConsumer的偏移量

3、Spring-kafka的实现方式

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