在分布式消息系统中，消息的传输担保有两个层面的含义，一是对消息发送与接收的担保，二是对消息成功处理的担保。我们常说的at most once, at least once与exactly once在这两层中意义是不同的。
- at most once
如果只论消息的收发，那么消息只会被投递一次而不管能否被consumer收到。如果考虑消息的处理，那么这条消息可能会因为没有收到而未处理，也可能因为收到以后崩溃而未处理。 - at least once
只论消息收发的情况下，消息可能会被重复投递。考虑消息处理时，则消息可能会被成功处理一次后，因为其它 consumer 再次收到消息而被重复处理。 - exactly once
只论消息接收时，消息只会被成功收发一次。考虑消息处理时，则保证消息只会被成功处理一次。
对于kafka来说，它默认保证的是消息收发层面 at least once，即如果consumerA没有收到消息，则kafka会重发消息。但是对于开发者而言，只收到消息是毫无意义的，必须对消息进行处理。因此考虑消息处理的成功与否才是开发者最关心的问题。 下面只讨论这种情况下的消息传输担保。
由于kafka在客户端保存offset的机制，开发者可以自己实现对at most once和exactly once的保证，这取决于 consumer 提交 offset 的时机。
consumer对消息的处理可以分成三步：读取消息、处理消息和提交offset。如果consumer读取消息后，先提交offset，再处理消息，那么如果提交offset后崩溃没有来得及处理消息，这时因为offset已经提交所以其它consumer不会再次收到消息，这就是at most once的实现。如果读取消息后，先处理消息，再提交 offset , 此时若处理完消息后崩溃，那么由于offset还没提交，其它consumer会再次收到此消息进行处理，这就是at least once的实现。实际上开发者最想要的是exactly once, 我们有两种方式来实现只有一次的保证。
第一种是使用两阶段提交。即消息处理与提交offset看作一个事务，通过引入协调者实现两阶段提交协议。
第二种比较简单，是将consumer处理的结果与offset值输出到同一存储结构中。举个例子，consumer A收到扣钱的消息，那么它对消息的处理结果就是 update 数据库将余额减少。在 update 余额的同时再在当前表中写入offset值。这种方式最关键的一点是，要让Kafka在你指定的数据库中保存offset值(Kafka提供的 low level API可以做到这一点，而 Hight level API只能将offset存放到zookeepr中)。这样一来，当kafka检查offset时会读你的库，而你在处理消息时已经更新了offset, 这样消息处理跟提交offset就相当于是一件事了。
