消费位移
Kafka 中的位移（offset）是用来记录消息在分区中的位置的标志，简单说就是
记录消费者的消费进度，每次消息消费后需要更新消费进度，也就是位移提交
由此可见一旦位移提交发生异常，会导致消费进度不正确,就必然发生
消息丢失或者重复消费
消息位移存储内部主题__consumer_offsets消息消费后需要执行位移的提交
消息位移提交几种方式
自动提交
enable.auto.commit 配置为true 默认每5s 提交一次 （auto.commit.interval.ms）拉取消息之前也会检查 是否可以进行位移提交
消息重复消费例子
消费者拉取了一批消息，消费后，消费位移自动提交前应用崩溃了，下次应用恢复，又从上次位移提交的地方消费
通过减小位移提交的时间间隔，能减少消息重复消费的可能，但会使消息位移提交频繁
消息丢失例子
消费者拉取到消息，此时消息位移刚好自动提交，但消息还没来及处理，然后应用崩溃了，下次应该恢复了，由于位移已经提交， 未处理的几条消息，就丢失了。
除了极端情况下消息可能存在丢失或重复消费，重复消息业务可以通过幂等性保证， 但消息丢失是可怕的，我们甚至都不知道
手动提交
对于业务来说消息拉取后，正确处理完才算消费了，自动提交可以更加灵活精准控制消息位移的提交
使用方式 设置enable.auto.commit 配置为false
同步提交
它会阻塞当前线程，直到提交成功或发生错误。同步提交确保位移提交的可靠性，但会增加延迟。
ConsumerRecords<String,String> records = kafkaConsumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
for(ConsumerRecord<String,String> record:records){
// 消息处理逻辑
}
kafkaConsumer.commitSync();
异步提交
它不会阻塞当前线程，提交过程在后台进行。异步提交提高了性能，但需要处理可能的提交失败情况。
kafkaConsumer.commitASync()
KafkaConsumer API 还为手动提交提供了带参数的方法
commitSync(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata>;
commitAsync(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata>)
总结
一般情况我们消息位移自动提交就可以满足我们大部分场景，当然也有场景需要控制消息位移提交，需要我们在可靠性与性能之间做取舍，自动位移提交代码稍微复杂点,需要处理好位移提交失败的情况。
