Consumer 端有个位移的概念，它和消息在分区中的位移不是一回事儿，虽然它们的英文都是 Offset。今天我们要聊的位移是 Consumer 的消费位移，它记录了 Consumer 要消费的下一条消息的位移。这可能和你以前了解的有些出入，不过切记是下一条消息的位移，而不是目前最新消费消息的位移。

举个例子。假设一个分区中有10条消息，位移分别是0到9。某个Consumer应用已消费了5条消息，这就说明该Consumer消费了位移为0到4的5条消息，此时Consumer的位移是5，指向了下一条消息的位移。

Consumer 需要向 Kafka 汇报自己的位移数据，这个汇报过程被称为提交位移（Committing Offsets）。因为 Consumer 能够同时消费多个分区的数据，所以位移的提交实际上是在分区粒度上进行的，即 Consumer 需要为分配给它的每个分区提交各自的位移数据。

提交位移主要是为了表征 Consumer 的消费进度，这样当 Consumer 发生故障重启之后，就能够从 Kafka 中读取之前提交的位移值，然后从相应的位移处继续消费，从而避免整个消费过程重来一遍。换句话说，位移提交是 Kafka 提供给你的一个工具或语义保障，你负责维持这个语义保障，即如果你提交了位移 X，那么 Kafka 会认为所有位移值小于X的消息你都已经成功消费了。

这一点特别关键。因为位移提交非常灵活，你完全可以提交任何位移值，但由此产生的后果你也要一并承担。

位移提交的语义保障是由你来负责的，Kafka只会“无脑”地接受你提交的位移。

鉴于位移提交甚至是位移管理对Consumer端的巨大影响，Kafka，特别是KafkaConsumer API，提供了多种提交位移的方法。从用户的角度来说，位移提交分为自动提交和手动提交；从Consumer端的角度来说，位移提交分为同步提交和异步提交。

1、自动提交位移

把参数 enable.auto.commit 设置为 true。

一旦设置了 enable.auto.commit 为 true，Kafka 会保证在开始拉取消息时，提交上次 poll 返回的所有消息。从顺序上来说，poll 方法的逻辑是先提交上一批消息的位移，再处理下一批消息，因此它能保证不出现消费丢失的情况。但自动提交位移的一个问题在于，它可能会出现重复消费。

在默认情况下，Consumer 每 5 秒自动提交一次位移。现在，我们假设提交位移之后的 3 秒发生了 Rebalance 操作。在 Rebalance 之后，所有 Consumer 从上一次提交的位移处继续消费，但该位移已经是 3 秒前的位移数据了，故在 Rebalance 发生前 3 秒消费的所有数据都要重新再消费一次。虽然你能够通过减少 auto.commit.interval.ms 的值来提高提交频率，但这么做只能缩小重复消费的时间窗口，不可能完全消除它。这是自动提交机制的一个缺陷。

2、手动提交位移

首先设置 enable.auto.commit 为 false，然后调用相应的 API 手动提交位移。

2.1、同步提交位移

最简单的 API 就是 KafkaConsumer#commitSync()。该方法会提交 KafkaConsumer#poll() 返回的最新位移。从名字上来看，它是一个同步操作，即该方法会一直等待，直到位移被成功提交才会返回。如果提交过程中出现异常，该方法会将异常信息抛出。下面这段代码展示了 commitSync() 的使用方法：

while (true) {ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));// 处理消息process(records);try {consumer.commitSync();} catch (CommitFailedException e) {// 处理提交失败异常handle(e);}
}

手动提交位移，它的好处就在于更加灵活，你完全能够把控位移提交的时机和频率。但是，它也有一个缺陷，就是在调用 commitSync() 时，Consumer 程序会处于阻塞状态，直到远端的 Broker 返回提交结果，这个状态才会结束。在任何系统中，因为程序而非资源限制而导致的阻塞都可能是系统的瓶颈，会影响整个应用程序的 TPS。当然，你可以选择拉长提交间隔，但这样做的后果是 Consumer 的提交频率下降，在下次 Consumer 重启回来后，会有更多的消息被重新消费。

2.2、异步提交位移

鉴于同步提交位移的阻塞问题，Kafka 社区为手动提交位移提供了另一个 API 方法： KafkaConsumer#commitAsync()。从名字上来看它就不是同步的，而是一个异步操作。调用 commitAsync() 之后，它会立即返回，不会阻塞，因此不会影响 Consumer 应用的 TPS。由于它是异步的，Kafka 提供了回调函数（callback），供你实现提交之后的逻辑，比如记录日志或处理异常等。

while (true) {ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));process(records); // 处理消息consumer.commitAsync((offsets, exception) -> {if (exception != null)handle(exception);});
}

2.3、更精细化的位移管理

commitAsync 是否能够替代 commitSync 呢？答案是不能。commitAsync 的问题在于，出现问题时它不会自动重试。因为它是异步操作，倘若提交失败后自动重试，那么它重试时提交的位移值可能早已经“过期”或不是最新值了。因此，异步提交的重试其实没有意义，所以 commitAsync 是不会重试的。

显然，如果是手动提交，我们需要将 commitSync 和 commitAsync 组合使用才能达到最理想的效果，原因有两个：

1. 我们可以利用 commitSync 的自动重试来规避那些瞬时错误，比如网络的瞬时抖动，Broker 端 GC 等。因为这些问题都是短暂的，自动重试通常都会成功，因此，我们不想自己重试，而是希望 Kafka Consumer 帮我们做这件事。
2. 我们不希望程序总处于阻塞状态，影响 TPS。

我们来看一下下面这段代码，它展示的是如何将两个API方法结合使用进行手动提交。

try{while(true) {ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));process(records); // 处理消息commitAysnc(); // 使用异步提交规避阻塞}
} catch(Exception e) {handle(e); // 处理异常
} finally {try {consumer.commitSync(); // 最后一次提交使用同步阻塞式提交} finally {consumer.close();}
}

这段代码同时使用了 commitSync() 和 commitAsync()。对于常规性、阶段性的手动提交，我们调用 commitAsync() 避免程序阻塞，而在 Consumer 要关闭前，我们调用 commitSync() 方法执行同步阻塞式的位移提交，以确保 Consumer 关闭前能够保存正确的位移数据。将两者结合后，我们既实现了异步无阻塞式的位移管理，也确保了 Consumer 位移的正确性，所以，如果你需要自行编写代码开发一套 Kafka Consumer 应用，那么我推荐你使用上面的代码范例来实现手动的位移提交。