每個broker都會維護一個對應的_consumer_offsets系統主題，用來記錄消費者消費分區數據的位置。0.9版本以前是記錄在zk中的。
_consumer_offsets主題采用key和value的方式存儲數據，key是groupid + topic + partition號，value對應當前offset的值。每隔一段時間，kafka內部會對這個topic進行compact，也就是每個groupid + topic + partition號根據key去重，只保留最新數據。
自動提交offset（kafka默認使用該模式）：
為了使我們能夠專注於自己的業務邏輯，kafka提供了自動提交offset的功能。
手動提交offset：
雖然自動提交offset十分簡單遍歷，但由於其是基於時間提交的，開發人員難以把握offset提交的時機。因此kafka還提供了手動提交offset的api。
自動提交分為：（通常使用異步提交方式多一些，追求效率）
同步提交 commitSync：拉取數據提交offset會進入阻塞狀態，直到提交成功后才開始下一次的拉取。
異步提交 commitAsync：拉取數據和提交offset異步進行，不會管offset是否提交成功
指定offset消費：
當kafka中沒有初始偏移量（消費者組第一次消費）或服務器上不再存在當前偏移量時（例如該數據已被刪除），該怎么辦？
消費方式有：auto.offset.reset = latest
earliest：自動將偏移量重置為最早的偏移量，--from-bcginning
latest（默認）：自動將偏移量重置為最新偏移量
none：如果未找到消費者組的先前偏移量，則向消費者拋出異常
指定具體的offset：kafkaConsumer.seek(topicPartition,offsetNum)
指定時間消費：
在生產環境中，會遇到最近消費的幾個小時數據異常，想重新按照時間消費。例如按照時間消費前一天的數據。
kafkaConsumer.offsetForTimes(Map); 通過時間獲取對應的offset
漏消費和重復消費：
重復消費：已經消費了數據，但offset沒有提交成功
漏消費：先提交offset后消費，可能會造成數據的漏消費
如果想完成consumer端的精准一次性消費，那么需要kafka消費端將消費過程和提交offset過程做原子綁定。此時我們需要將kafka的offset保存到支持事務的自定義介質（比如mysql）。
數據積壓：
Kafka Eagle監控，需要自己手動安裝
Kafka-Kraft模式，不再依賴於zk
