Kafka 是一种分布式流式处理平台，它使用了一些机制来避免消息的重复消费，包括以下几种方式：
◆消息偏移量(Offset)管理：
Kafka 使用消息偏移量(Offset)来唯一标识每条消息。消费者在消费消息时，可以保存已经消费过的消息偏移量，然后在消费新消息时，从上一次消费的偏移量开始，避免重复消费。消费者可以使用 Kafka 提供的 API 来提交消费的偏移量，从而实现精确的消费控制.例如，将 enable.auto.commit 设置为 false 后手动提交消费的偏移量。
◆消费者组(Consumer Group)管理：
Kafka 允许多个消费者以消费者组的形式同时消费同一个主题(Topic)的消息。每个消费者组都有唯一的消费者组 ID，并且每个消费者在消费时只能消费属于该消费者组的某个分区(Partition)中的消息。这样，不同的消费者组可以独立消费消息，互不干扰，避免了重复消费。例如可以设置auto.offset.reset=earliest，earliest：当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费
◆消息提交确认(Acknowledgment)机制：
Kafka 支持消费者在消费完消息后，通过确认机制将消费结果提交给 Kafka，Kafka 可以确认消息已经成功被消费。这样，即使消费者在消费过程中发生错误，也可以通过提交确认消息的方式来避免重复消费。消费者可以设置自动提交确认或手动提交确认的方式，根据具体的需求来选择。
比如设置ack=1时，等待leader副本确认接收后，才会发送下条信息
◆幂等性生产者(Idempotent Producer)：
Kafka 提供了幂等性生产者的功能，可以保证生产者在发送消息时，消息不会重复发送。幂等性生产者通过在发送消息时为每条消息分配唯一的序列号，并在消息的生命周期内对消息进行去重和幂等性校验，避免了重复发送相同消息。
为了实现生产者的幂等性，Kafka引入了 Producer ID（PID）和 Sequence Number的概念。
- PID：每个Producer在初始化时，都会分配一个唯一的PID，这个PID对用户来说，是透明的。
- Sequence Number：针对每个生产者（对应PID）发送到指定主题分区的消息都对应一个从0开始递增的Sequence Number。
◆消息重复检测：
Kafka 在 Broker 端通过消息的消息 ID(Message ID)和日志段偏移量(Log Segment Offset)来检测消息的重复性。如果消费者在消费过程中由于某些原因重复消费了消息，Kafka 可以通过消息 ID 和日志段偏移量的对比来识别和丢弃重复消息。
通过kafka以上的措施，当消费者消费数据时，每隔一段时间会将自己消费过的消息的 offset 提交一下，表示“我已经消费过了，下次我要是重启啥的，你就让我继续从上次消费到的 offset 继续消费吧”。
但是，有时候可能会出现一些意外情况，比如重启系统时直接 kill 进程，导致消费者有些消息处理了但是没有来得及提交 offset，重启之后就会出现少数消息被重复消费的情况。
总的来说，消息队列（MQ）中产生重复消费的问题，主要是由于以下原因：
- 消费者异常关闭：当消费者异常关闭时，可能会导致已经消费过的消息没有被确认，从而出现重复消费的问题。
- 网络故障：当网络出现故障时，可能会导致消息没有被正确地发送到消费者端，从而出现重复消费的问题。
- 消费者处理消息失败：当消费者处理消息失败时，可能会导致消息没有被确认，从而出现重复消费的问题。
为了避免这些问题，我们需要采取一些措施来保证消息的可靠性，例如手动确认消息、消费者自身保证幂等性等。
我们也需要结合业务需求来思考解决方案。以下是几个可能的思路：
如果需要将数据写入数据库，可以先根据主键查询一下，如果该数据已经存在，就不需要再插入一条新的数据了，而是直接进行更新操作。
如果需要将数据写入 Redis 中，这个问题就比较简单了，因为 Redis 的 set 操作天然具有幂等性，即多次执行同样的 set 操作，只会产生一个相同的结果，不会产生重复数据。
如果不是上述两个场景，可能需要进行一些较为复杂的处理。可以在生产者发送每条数据的时候，加上一个全局唯一的 ID，例如订单 ID 等。在消费者消费消息时，可以先根据这个 ID 到 Redis 中查询一下，该消息是否已经被消费过。如果该消息没有被消费过，就进行处理，并将这个 ID 写入 Redis 中，表示该消息已经被消费过了。如果该消息已经被消费过了，就不需要再进行处理了，保证不会重复处理相同的消息。
另外一种解决方案是，基于数据库的唯一键来保证重复数据不会被插入多条。由于有唯一键的约束，重复数据插入时只会报错，而不会导致数据库中出现脏数据。这种方法需要在数据库中设置唯一键约束，从而保证数据的准确性。
来源：https://www.toutiao.com/article/7330615300901585418/?log_from=0546b0bd38f28_1715307831158
