前段时间上线一个新服务，我们的运营在测试的时候，导入了一批数据，结果目标表里的数据是预期数量的2倍，有大量的重复数据，一开始我认为可能是我没有过滤数据类型导致的，我所消费的数据是通过监听数据库的binlog解析后推送到Kafka的数据，我收到kafka消息经过反序列化得到多条数据库表的变动记录，每一条记录都有一个类型：INSERT，UPDATE，DELETE，其实也就是对应SQL的类型，我一开始并没有判断这个类型，而是收到的所有数据都进行后续的处理，运营也说可能是有UPDATE操作的，于是我加了过滤，只处理INSERT类型数据，改好之后想着肯定没问题了，于是让运营再删掉原有数据重新导入一遍，第二天再看结果。
然而第二天，问题依旧......这下可难到我了，想了一会猜测会不会是前面的环节推送的数据就是重复的呢？但是也不能瞎猜，于是我在处理一条数据之前打印上offset，发版后开始观察日志，不一会儿库里出现了重复数据了，我拿到重复的订单号之后去日志中搜索，结果，两条数据的offset是一样的？
看来这真是我消费的问题了，但是之前类似的项目也是同样的消费方式，从来没出现过重复消费呀，这就让我非常纳闷，于是找了几条重复数据，观察了一下插入时间，发现时间间隔还挺有规律，基本都是五分钟左右重复插入一次，在日志上发现重复消费是两台机器交替进行的，我所消费的Topic是只有一个分区的，所以只会有一台机器消费，从日志上看出来两台机器在交替消费，因而产生了重复消费，但是为什么呢，于是再搜了下Exception关键词，发现了一个CommitFailedException：
可以看出来，是当前消费端被踢出了消费组，随后offset提交失败，然后换了一台机器重新消费这个offset，导致了重复消费，但是为什么被被剔除出消费组我仍然无法解释，因为日志上再也没其他错误信息了，好在后来又让我发现了点蛛丝马迹，那会刚好使用了tail -f命令，不经意间发现过了好久，接收到的数据offset都是一样的，一条kafka消息解压后有这么多？(后来在本地试了下，果然一条Kafka消息，反序列化后都有3000到9000条不等，这也太多了吧。。)经过一番Google之后注意到了Kafka的两个配置项：max.poll.interval.ms和max.poll.records分别代表拉取消息的间隔时间和拉取的最大条数，我的配置是：
max.poll.interval.ms = 600000 # 默认5分钟 max.poll.records = 20 # 这个是我最开始写的20条
也就是说，最快要5分钟内处理完20个offset，否则将认为客户端不在消费了，也就产生了上面的异常，被踢出消费组，而后又commit失败。从打印的日志来看，这个时间明显不够，处理一个offset的消息都要很久，更别说最大20个了。知道原因后，我改了参数:
max.poll.interval.ms = 1200000 max.poll.records = 1
也就是一条十分钟的一个的下限速度，但是后来证明，这个时间依旧远远不够(最后这个时间已经改为了1个小时...)，经过一段时间的观察，一条Kafka消息反序列化最多会有10000条数据，处理时间最长大约40多分钟，我最开始确实没有想到这个Topic中的一条消息包含的数据会这么多，导致了这一系列的问题，时间改为1小时后连续两天再没出现过重复消费offset的问题。
但是但是，这个程序的处理速度慢，也是导致此问题的一个原因，当然后来发现代码中，处理一条数据，平均查询与插入数据库的次数有五六十次！这当然快不起来啊，于是我在大部分的SQL查询部分使用WeakHashMap进行了数据缓存，因为这部分查询的数据基本是不会有变动的，极大的减少了数据库查询次数，处理速度提升了将近10倍！再后来，由于这个Topic只有一个partition，完全没办法用到多台机器的性能，而且据运维反馈，这个TiDB binlog监听的中间件只支持一个分区发送， 于是我自己在程序中增加了一道转发，即消费到Kafka消息反序列化之后，将反序列化之后的数据先不做处理，直接一条一条转发至RocketMQ，这个过程是非常快的，rocketMQ再发送至各个机器上(也可新建一个多partition的Kafka Topic用于转发)，这样就能充分利用集群的优势，进一步极大地提高处理速度，这一块说这么多其实偏题了，属于后续的一个优化。
后来发现，其实每一次在消费端即将离开之前，都会有一条日志：
提示向服务端发送了离开消费组的请求，因为客户端poll操作已超时，并建议增大最大拉取间隔时间或者减小最大拉取数量(这个不行，我都改到1了 T_T )。
然后在处理完一个offset提交的时候会提示请求失败，当前消费者不再是此消费组的一部分。
但是日志级别是INFO，确实不太容易发现，至此问题已完全解决，原因也完全清楚了。
总的来说此次遇到的Kafka重复消费的原因，第一是Kafka的消息太大（后来解析到最大有包含25万条数据的一条消息。。。这都是使用protobuf序列化的消息），但是这部分我们无法变动，第二是一开始处理速度也比较慢，默认间隔时间完全不够，综合导致频繁重新消费。
经过此次问题对Kafka参数有了更深的一些认识，除上面两个用到的同时也是比较重要参数之外，还有请求的超时时间、会话超时时间、心跳检测事件、拉取消息的超时时间等，在本地Debug期间还遇到过一个总是拉取不到消息然后报空指针异常的问题，然后查到原因是拉取Kafka消息超时了，一条消息可能有十几兆，那会刚好我电脑的网速非常慢，就超时了，后来加大了fetch.max.wait.ms和request.timeout.ms就没问题了。很有意义的一次Kafka问题排查经历
