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使用commitSync时，是什么原因导致重复消息被重新拉取？

使用commitSync时，重复消息被重新拉取的原因可能有以下几种情况：

消费者在处理消息期间发生了故障或崩溃：当消费者在处理消息期间发生故障或崩溃时，它可能无法提交偏移量。因此，当消费者重新启动并使用commitSync提交偏移量时，Kafka会认为之前处理的消息尚未被成功消费，因此会重新拉取这些消息。
消费者组中的其他消费者提交了较新的偏移量：如果消费者组中的其他消费者已经提交了较新的偏移量，而当前消费者在重新启动后使用commitSync提交的偏移量较旧，那么Kafka会认为之前处理的消息尚未被成功消费，从而重新拉取这些消息。
消费者配置中的auto.offset.reset设置为earliest：如果消费者配置中的auto.offset.reset设置为earliest，那么当消费者重新启动并使用commitSync提交偏移量时，Kafka会从最早的可用偏移量开始重新拉取消息，即使之前的消息已经被成功消费。

为了避免重复消息被重新拉取，可以采取以下措施：

在消费者处理消息之前，确保消费者能够正确地处理故障和崩溃情况，并能够正确提交偏移量。
在消费者组中的所有消费者之间保持一致的偏移量提交策略，以避免出现较新和较旧偏移量之间的冲突。
在消费者配置中将auto.offset.reset设置为latest，以避免重新拉取已经被成功消费的消息。

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腾讯云对象存储 COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
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【Kafka专栏 02】一场关于数据流动性的权力游戏：Kafka为何青睐Pull拉取而非Push推送模式？

3.2 资源优化与避免浪费在Pull模式下，消费者可以根据自己的消费能力来拉取消息，这有助于避免资源的浪费。相比之下，Push模式可能会发送大量重复或无效的消息，导致资源浪费。...此外，Push模式还可能因为网络延迟、消费者故障等原因而发送大量重复或无效的消息，进一步加剧了资源的浪费。通过采用Pull模式，Kafka能够更有效地利用系统资源。...当消费者因为某种原因（如网络中断、系统崩溃等）无法继续处理消息时，它可以通过保存当前的偏移量，在恢复后从该位置继续拉取消息，从而实现了断点续传的功能。...此外，如果消费者在处理消息时出现了错误或异常，它也可以通过重置偏移量来重新拉取并处理这些消息，确保了数据的完整性和一致性。...当系统负载较高时，消费者可以主动降低拉取速率，以减少对系统的压力。这种自我调节的机制使得Kafka系统在面对突发流量或高峰时段时能够保持平稳运行，避免因为消息堆积而导致的系统崩溃或性能下降。

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参考下图的消费位移，x 表示某一次拉取操作中此分区消息的最大偏移量，假设当前消费者已经消费了 x 位置的消息，那么我们就可以说消费者的消费位移为 x ，图中也用了 lastConsumedOffset...不过需要非常明确的是，当前消费者需要提交的消费位移并不是 x ，而是 x+1 ，对应上图中的 position ，它表示下一条需要拉取的消息的位置。...2、手动提交 Kafka 自动提交消费位移的方式非常简便，它免去了复杂的位移提交逻辑，但并没有为开发者留有余地来处理重复消费和消息丢失的问题。...对于采用 commitSync() 的无参方法而言，它提交消费位移的频率和拉取批次消息、处理批次消息的频率是一样的。...2.2、异步提交与 commitSync() 方法相反，异步提交的方式在执行的时候消费者线程不会被阻塞，可以在提交消费位移的结果还未返回之前就开始新一次的拉取操作。

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【云原生进阶之PaaS中间件】第三章Kafka-4.4-消费者工作流程

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2022年Java秋招面试求职必看的kafka面试题

Pull 模式的另外一个好处是 consumer 可以自主决定是否批量的从 broker 拉取数据。...许多消息队列所采用的”插入-获取-删除”范式中，在把一个消息从队列中删除之前，需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕，从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。...使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。 5.可恢复性：系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。...消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。 6.顺序保证：在大多使用场景下，数据处理的顺序都很重要。...发生这种情况时，你会看到 offset 提交失败（调用commitSync（）引发的 CommitFailedException）。这是一种安全机制，保障只有活动成员能够提交 offset。

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面试系列-kafka偏移量提交

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拉取消息并消费。提交消费位移。关闭消费者实例。...自动位移提交的动作是在poll()方法的逻辑里完成的，在每次真正向服务端发起拉取请求之前会检查是否可以进行位移提交，如果可以，那么就会提交上一轮消费的位移。...那重新提交呗。这种方式是否可行？我们看下面这个列子。...如果一个消费者消费到了 offset=10，我们就异步提交了 offset=11，继续拉取消息 offset=11-20，这个时候提交的 offset=11 还没有返回成功，我们提交...{ consumer.close() ; }} 再均衡导致的重复消费：再均衡发生的时候也可能会导致消费者的offset来不及提交，这时候我们需要在监听到再均衡发生的时候进行一次

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「kafka」kafka-clients，java编写消费者客户端及原理剖析

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答案是会重新再次平衡，例如如果新增一个消费者 c3，则c1,c2,c3都会负责2个分区的消息消费，分区重平衡会在后续文章中重点介绍。...消费者故障检测机制当通过 subscribe 方法订阅某些主题时，此时该消费者还未真正加入到订阅组，只有当 consumeer#poll 方法被调用后，并且会向 broker 定时发送心跳包，如果 broker...max.poll.records 每一次 poll 最大拉取的消息条数。对于消息处理时间不可预测的情况下上述两个参数可能不够用，那将如何是好呢？...通常的建议将消息拉取与消息消费分开，一个线程负责 poll 消息，处理这些消息使用另外的线程，这里就需要手动提交消费进度。...long position(TopicPartition partition) 获取将被拉取的偏移量。

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Kafka核心API——Consumer消费者

因此，本文将介绍Consumer API的使用，使用API从Kafka中消费消息，让应用成为一个消费者角色。...若消费者处理数据失败时，只要不提交相应的offset，就可以在下一次重新进行消费。和数据库的事务一样，Kafka消费者提交offset的方式也有两种，分别是自动提交和手动提交。...，因为为了提高应用对消息的处理效率，我们通常会使用多线程来并行消费消息，从而加快消息的处理速度。...，通过Consumer拉取数据后交由多线程去处理是没法控制offset的，如果此时程序出现错误或其他意外情况导致消息没有被正确消费，我们就需要人为控制offset的起始位置重新进行消费。...或当有新加入的Consumer时，将组内其他Consumer的负载压力，重新进均匀分配，而不会说新加入一个Consumer就闲在那。

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消费者成员正常的添加和停掉导致Rebalance，这种情况无法避免，但是时在某些情况下，Consumer 实例会被 Coordinator 错误地认为 “已停止” 从而被“踢出”Group，导致Rebalance...拉取偏移量与提交偏移量 kafka的偏移量(offset)是由消费者进行管理的，偏移量有两种，拉取偏移量(position)与提交偏移量(committed)。拉取偏移量代表当前消费者分区消费进度。...每次消息消费后，需要提交偏移量。在提交偏移量时，kafka会使用拉取偏移量的值作为分区的提交偏移量发送给协调者。...所以，问题就在这里，当我们处理消息时间太长时,已经被broker剔除，提交偏移量又会报错。所以拉取偏移量没有提交到broker，分区又rebalance。...下一次重新分配分区时，消费者会从最新的已提交偏移量处开始消费。这里就出现了重复消费的问题。异常日志提示的方案其实，说了这么多，Kafka消费者输出的异常日志中也给出了相应的解决方案。

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