问题描述
采用kafka读取消息进行处理时，consumer会重复读取afka队列中的数据。

问题原因
kafka的consumer消费数据时首先会从broker里读取一批消息数据进行处理，处理完成后再提交offset。而我们项目中的consumer消费能力比较低，导致取出的一批数据在session.timeout.ms时间内没有处理完成，自动提交offset失败，然后kafka会重新分配partition给消费者，消费者又重新消费之前的一批数据，又出现了消费超时，所以会造成死循环，一直消费相同的数据。

解决方案
项目中使用的是spring-kafka，所以把kafka消费者的配置enable.auto.commit设为false，禁止kafka自动提交offset，从而使用spring-kafka提供的offset提交策略。spring-kafka中的offset提交策略可以保证一批消息数据没有完成消费的情况下，也能提交offset，从而避免了提交失败而导致永远重复消费的问题。

spring-kafka中的offset提交策略原理参考了总结kafka的consumer消费能力很低的情况下的处理方案中的分析：

>

首先来看看spring-kafka的消费线程逻辑

if (isRunning() && this.definedPartitions != null) { 
    initPartitionsIfNeeded();      
// we start the invoker here as there will be no rebalance calls to       
// trigger it, but only if the container is not set to autocommit       
// otherwise we will process records on a separate thread      
   if (!this.autoCommit) {        
          startInvoker();     
   }
}

上面可以看到，如果auto.commit关掉的话，spring-kafka会启动一个invoker，这个invoker的目的就是启动一个线程去消费数据，他消费的数据不是直接从kafka里面直接取的，那么他消费的数据从哪里来呢？他是从一个spring-kafka自己创建的阻塞队列里面取的。

然后会进入一个循环，从源代码中可以看到如果auto.commit被关掉的话， 他会先把之前处理过的数据先进行提交offset，然后再去从kafka里面取数据。

然后把取到的数据丢给上面提到的阻塞列队，由上面创建的线程去消费，并且如果阻塞队列满了导致取到的数据塞不进去的话，spring-kafka会调用kafka的pause方法，则consumer会停止从kafka里面继续再拿数据。

接着spring-kafka还会处理一些异常的情况，比如失败之后是不是需要commit offset这样的逻辑。

参考：总结kafka的consumer消费能力很低的情况下的处理方案