前言

在kafka 0.9版本之后，kafka为了降低zookeeper的io读写，减少network data transfer，也自己实现了在kafka server上存储consumer，topic，partitions，offset信息将消费的 offset 迁入到了 Kafka 一个名为 __consumer_offsets 的Topic中。

在kafka的消费者中，有一个非常关键的机制，那就是offset机制。它使得Kafka在消费的过程中即使挂了或者引发再均衡问题重新分配Partation，当下次重新恢复消费时仍然可以知道从哪里开始消费。它好比看一本书中的书签标记，每次通过书签标记(offset)就能快速找到该从哪里开始看(消费)。Kafka对于offset的处理有两种提交方式：(1) 自动提交(默认的提交方式)   (2) 手动提交(可以灵活地控制offset)

自动提交偏移量

Kafka中偏移量的自动提交是由参数enable_auto_commit和auto_commit_interval_ms控制的，当enable_auto_commit=True时，Kafka在消费的过程中会以频率为auto_commit_interval_ms向Kafka自带的topic(__consumer_offsets)进行偏移量提交，具体提交到哪个Partation是以算法：partation=hash(group_id)%50来计算的。

在上述代码最后调用consumer.close()时候也会触发自动提交，因为它默认autocommit=True。

对于自动提交偏移量，如果auto_commit_interval_ms的值设置的过大，当消费者在自动提交偏移量之前异常退出，将导致kafka未提交偏移量，进而出现重复消费的问题，所以建议auto_commit_interval_ms的值越小越好。

手动提交偏移量

鉴于Kafka自动提交offset的不灵活性和不精确性(只能是按指定频率的提交)，Kafka提供了手动提交offset策略。手动提交能对偏移量更加灵活精准地控制，以保证消息不被重复消费以及消息不被丢失。

对于手动提交offset主要有3种方式：1.同步提交  2.异步提交  3.异步+同步 组合的方式提交

同步手动提交偏移量

同步模式下提交失败的时候一直尝试提交，直到遇到无法重试的情况下才会结束，同时同步方式下消费者线程在拉取消息会被阻塞，在broker对提交的请求做出响应之前，会一直阻塞直到偏移量提交操作成功或者在提交过程中发生异常，限制了消息的吞吐量。

每轮循一个批次，手动提交一次，只有当前批次的消息提交完成时才会触发poll来获取下一轮的消息，经测试10W条消息耗时4.58s

异步手动提交偏移量+回调函数

异步手动提交offset时，消费者线程不会阻塞，提交失败的时候也不会进行重试，并且可以配合回调函数在broker做出响应的时候记录错误信息。

对于异步提交，由于不会进行失败重试，当消费者异常关闭或者触发了再均衡前，如果偏移量还未提交就会造成偏移量丢失。

异步+同步 组合的方式提交偏移量

针对异步提交偏移量丢失的问题，通过对消费者进行异步批次提交并且在关闭时同步提交的方式，这样即使上一次的异步提交失败，通过同步提交还能够进行补救，同步会一直重试，直到提交成功。

通过finally在最后不管是否异常都会触发consumer.commit()来同步补救一次，确保偏移量不会丢失

（https://www.cnblogs.com/FG123/p/10091599.html）受益匪浅