kafka数据重复怎么办

问：Kafka重复消费数据

1. 答：从消息发送和消息消费两个方面去说。
   「 ACK 」
   0：producer不等待broker的ack，这一操作提供了一个最低的延迟，broker一接收到还没有写入磁盘就已经返回，当broker故障时有可能丢失数据。
   1：producer等待broker的ack，partition的leader落盘成功后返回ack，如果在follower同步成功之前leader故障，那么将会丢失数据。
   -1：producer等待broker的ack，partition的leader和follower全部落盘成功后才返回ack。但是如果在follower同步完成后，broker发送ack之前，leader发生故障，那么会造成数据重复。
   「消费」
   写入sink没有提交offset，下次消费还从处理过的offset消费。这个时候要么做到幂等不影响下游。要么就是事务+两阶段提交。
   在消费者处理数据慢的时候（消费能力低），消费者会重复消费某个局部数据。在消费能力不变的情况下，陷入死循环。只有在消费能力增强后，才会跳出这个重复消费的死循环。
   原理解析：
   上图就是完整的kafka消费的过程，在consumer里面配置了一个超时时间。如果步骤2处理消息超时，那么consumer进行第3步会失败。这时候再次进入步骤1拉取重复的数据，如此往复。

问：kafka重复消费的原因

1. 答：如果自动提交的偏移量小于客户端处理的最后一个消息的偏移量，那么处于两个偏移量之间的消息就会被重复处理，
   假设我们采用了自动提交，且提交时间间隔为5s，在最近一次提交之后的3s发生了再均衡，再均衡之后，消费者从最后一次提交的偏移量位置开始读取消息。这个时候偏移量已经落后了3s，所以在这3s内到达的消息会被重复处理。可以通过修改提交时间间隔来更频繁地提交偏移量，减小可能出现重复悄息的时间窗，不过这种情况是无也完全避免的。

问：spark开启推测机制后数据源是kafka，出现重复消费数据怎么解决

1. 答：自己维护offset提交，任务正常执行再提交