@KafkaListener(topics = {"${kafka.topic.topicB}"}, groupId = "groupB")
    public void consumeTopicB(ConsumerRecord<String, String> consumerRecord, Acknowledgment acknowledgment) {
      

        Optional<?> kafkaMessage = Optional.ofNullable(consumerRecord.value());

        if(kafkaMessage.isPresent()) {
            Object message = kafkaMessage.get(); 

            /*
             * 执行消费逻辑处理的代码，
             *
             */
            
          acknowledgment.acknowledge();// 消费成功后手动提交offset

            logger.info("消费者B消费topicB:{} partition:{}的消息 -> {}", consumerRecord.topic(), consumerRecord.partition(),message);

        }
    }

比如在上面的消费逻辑处理过程中，失败了。那么此条消费要怎么处理呢？我是设置手动提交offset的。

第一种方案： 如果失败了以后，把失败的数据存入到数据库中，然后在提交offset。然后后续在定时的从数据库中把失败的数据再次发送到对应的topic下，等待下次的消费。

但是这样的话有个问题，比如某条消息一直失败，不可能无限重复上面的操作吧？ 所以我想的是在消息模型中添加一个失败重试次数属性：

public class KafkaMsg  implements Serializable {

    private static final long serialVersionUID = -1532915942422600087L;

    private String msgId;
    private  String  content;
    private  Integer  retryTime;  // 重试次数记录 
    public String getMsgId() {
        return msgId;
    }

    public String getContent() {
        return content;
    }

    public void setMsgId(String msgId) {
        this.msgId = msgId;
    }

    public void setContent(String content) {
        this.content = content;
    }

     public Integer getRetryTime() {
        return retryTime;
    }

     public Integer setRetryTime(Integer time) {
         this.retryTime = time;
    }

    @Override 
    public String toString() {
        return "KafkaMsg{" +
                "msgId='" + msgId + '\'' +
                ", content='" + content + '\'' +
                '}';
    }
}

然后消费失败后，先记录一下重试次数再把它存入数据库，然后定时再次发送到topic时，先判断它的重试次数是否达到上限，没有就再次写入topic等待再次被消费

其实不光是Kafka还有rabbitmq消费端消费失败后，重试也可以使用这样的方式处理。

第二种方案：

消费失败后把消息转发到另一个主题中，然后对于失败的消息你想怎么处理都可以，入库，写文件，程序处理都随你便，相当于 rabbitmq 的死信队列