1、Kafka重复消费原因
底层根本原因：已经消费了数据，但是offset没提交。
原因1：强行kill线程，导致消费后的数据，offset没有提交。
原因2：设置offset为自动提交，关闭kafka时，如果在close之前，调用 consumer.unsubscribe() 则有可能部分offset没提交，下次重启会重复消费。
原因3（重复消费最常见的原因）：消费后的数据，当offset还没有提交时，partition就断开连接。比如，通常会遇到消费的数据，处理很耗时，导致超过了Kafka的session timeout时间（0.10.x版本默认是30秒），那么就会re-blance重平衡，此时有一定几率offset没提交，会导致重平衡后重复消费。
原因4：当消费者重新分配partition的时候，可能出现从头开始消费的情况，导致重发问题。
原因5：当消费者消费的速度很慢的时候，可能在一个session周期内还未完成，导致心跳机制检测报告出问题。
2、Kafka Consumer丢失数据原因
猜测：设置offset为自动定时提交，当offset被自动定时提交时，数据还在内存中未处理，此时刚好把线程kill掉，那么offset已经提交，但是数据未处理，导致这部分内存中的数据丢失。
消息推动服务，每天早上，手机上各终端都会给用户推送消息，这时候流量剧增，可能会出现kafka发送数据过快，导致服务器网卡爆满，或者磁盘处于繁忙状态，可能会出现丢包现象。
总结起来就是来得快，去得慢，然后offset又提交了。
解决方案：首先对kafka进行限速，其次启用重试机制，重试间隔时间设置长一些，最后Kafka设置acks=all。
检测方法：使用重试机制，查看问题所在。
kafka配置如下：
props.put("compression.type", "gzip");
props.put("linger.ms", "50");
props.put("acks", "all");
props.put("retries ", 30);
props.put("reconnect.backoff.ms ", 20000);
props.put("retry.backoff.ms", 20000);
3、解决方案
维护offset
记录offset和恢复offset的方案。理论上记录offset，下一个group consumer可以接着记录的offset位置继续消费。
简单offset记录方案：
每次消费时更新每个topic+partition位置的offset在内存中，
Map<key, value>，key=topic+'-'+partition，value=offset
当调用关闭consumer线程时，把上面Map的offset数据记录到 文件中*（分布式集群可能要记录到redis中）。
下一次启动consumer，需要读取上一次的offset信息，方法是 以当前的topic+partition为key，从上次的Map中去寻找offset。
然后使用consumer.seek()方法指定到上次的offset位置。
说明：
1、该方案针对单台服务器比较简单，直接把offset记录到本地文件中即可，但是对于多台服务器集群，offset也要记录到同一个地方，并且需要做去重处理。
如果线上程序是由多台服务器组成的集群，是否可以用一台服务器来支撑？应该可以，只是消费慢一点，没多大影响。
2、如何保证接着offset消费的数据正确性
为了确保consumer消费的数据一定是接着上一次consumer消费的数据，consumer消费时，记录第一次取出的数据，将其offset和上次consumer最后消费的offset进行对比，如果相同则继续消费。如果不同，则停止消费，检查原因。
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