Spring Kafka 和 Re-balancing 在处理中
Spring Kafka and Re-balancing in the Middle of Processing
在这个 link https://www.oreilly.com/library/view/kafka-the-definitive/9781491936153/ch04.html 标题为 "Consuming Records with Specific Offsets" 的部分中，引用了一种有效更新外部存储中的主题分区偏移量的策略 "as you go"，然后在分区撤销时（例如 re-balancing），只需将任何中断的事务提交到外部存储即可。
现在，我假设此策略意味着在分区撤销回调中我不需要处理 passed-in TopicPartition collection 作为任何偏移量 "in progress" 被中断的事务将被持久化，并将包含需要 committed/saved.
的分区偏移量
（如有错误，请指正。）
那么，假设这是 Spring Kafka，我正在使用 @Transactional 服务来保存必要的数据，那么上述策略是 relevant/doable 吗？换句话说，我不确定我如何 resume/commit 任何标记为 @Transactional 的东西，因为事务管理器、边界等都在后台处理。
这甚至是个问题吗？如果是这样，实现这一战略的最佳方式是什么？手动跟踪事务（这在方法和回调中听起来很糟糕）？
或者我是否应该在分区撤销时通过 TopicPartition collection 并更新分区偏移量？
希望这是有道理的，因为我想确保我做对了。
提前致谢。
Released September 2017
从卡夫卡的角度来看，那本书已经很老了；现代版本；在 Kafka 中保留偏移量要简单得多；只需确保您的消费者可以处理 max.poll.interval.ms 内 poll() 返回的所有记录，以避免完全重新平衡。
在这个 link https://www.oreilly.com/library/view/kafka-the-definitive/9781491936153/ch04.html 标题为 "Consuming Records with Specific Offsets" 的部分中，引用了一种有效更新外部存储中的主题分区偏移量的策略 "as you go"，然后在分区撤销时（例如 re-balancing），只需将任何中断的事务提交到外部存储即可。
现在，我假设此策略意味着在分区撤销回调中我不需要处理 passed-in TopicPartition collection 作为任何偏移量 "in progress" 被中断的事务将被持久化，并将包含需要 committed/saved.
的分区偏移量（如有错误，请指正。）
那么，假设这是 Spring Kafka，我正在使用 @Transactional 服务来保存必要的数据，那么上述策略是 relevant/doable 吗？换句话说，我不确定我如何 resume/commit 任何标记为 @Transactional 的东西，因为事务管理器、边界等都在后台处理。
这甚至是个问题吗？如果是这样，实现这一战略的最佳方式是什么？手动跟踪事务（这在方法和回调中听起来很糟糕）？
或者我是否应该在分区撤销时通过 TopicPartition collection 并更新分区偏移量？
希望这是有道理的，因为我想确保我做对了。
提前致谢。
Released September 2017
从卡夫卡的角度来看，那本书已经很老了；现代版本；在 Kafka 中保留偏移量要简单得多；只需确保您的消费者可以处理 max.poll.interval.ms 内 poll() 返回的所有记录，以避免完全重新平衡。