1.问题背景
某服务（用了SpringBoot + spring-kafka）处理Kafka消息时，发现每条消息处理时间长达60+秒。几百条消息处理完后，又重新从第一条开始重复消费。
2.原因分析
Kafka消费者有两个配置参数：
max.poll.interval.ms
两次poll操作允许的最大时间间隔。单位毫秒。默认值300000（5分钟）。
两次poll超过此时间间隔，Kafka服务端会进行rebalance操作，导致客户端连接失效，无法提交offset信息，从而引发重复消费。
max.poll.records
一次poll操作获取的消息数量。默认值50。
如果每条消息处理时间超过60秒，那么一批消息处理时间将超过5分钟，从而引发poll超时，最终导致重复消费。
3.对策分析
1）分析业务代码逻辑，进行性能优化，确保每条消息处理时间控制在合理范围
每条消息的处理时间不要超过5分钟。
如果超过5分钟，则考虑进行架构上的优化。
比如A线程消费消息，放到进程内部队列中，提交offset；其他线程从内部队列取消息，并处理业务逻辑。为防止内部队列消息积压，A线程需要监控队列中消息数量，超过一定量时进入等待。
2）适当增大max.poll.interval.ms的值
SpringBoot没有提供可调节此数值的参数。如果修改此数值，需要自己封装方法创建Kafka客户端：
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org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer.KafkaConsumer<String,String>(Properties)
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3）适当减小max.poll.records的值
可通过SpringBoot配置参数"spring.kafka.consumer.max-poll-records"调整。