我建议实际重试提交偏移量。
让使用者异步提交偏移量并实现重试机制。但是，重试异步提交可能会导致在提交较大的偏移量之后再提交较小的偏移量的情况，这应该尽可能避免。
在《Kafka-权威指南》一书中，有一个关于如何缓解这个问题的提示：
重试异步提交：为异步重试获得正确的提交顺序的一个简单模式是使用单调递增的序列号。每次提交时增加序列号，并将提交时的序列号添加到commitasync回调。准备发送重试时，检查回调得到的提交序列号是否等于示例变量；如果是，则没有新的提交，可以安全地重试。如果示例序列号较高，则不要重试，因为已发送较新的提交。
例如，您可以在下面的scala中看到这个想法的实现：

import java.util._
import java.time.Duration
import org.apache.kafka.clients.consumer.{ConsumerConfig, ConsumerRecord, KafkaConsumer, OffsetAndMetadata, OffsetCommitCallback}
import org.apache.kafka.common.{KafkaException, TopicPartition}
import collection.JavaConverters._
object AsyncCommitWithCallback extends App {
  // define topic
  val topic = "myOutputTopic"
  // set properties
  val props = new Properties()
  props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "AsyncCommitter5")
  props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092")
  // [set more properties...]
  // create KafkaConsumer and subscribe
  val consumer = new KafkaConsumer[String, String](props)
  consumer.subscribe(List(topic).asJavaCollection)
  // initialize global counter
  val atomicLong = new AtomicLong(0)
  // consume message
  try {
    while(true) {
      val records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1)).asScala
      if(records.nonEmpty) {
        for (data <- records) {
          // do something with the records
        }
        consumer.commitAsync(new KeepOrderAsyncCommit)
      }
    }
  } catch {
    case ex: KafkaException => ex.printStackTrace()
  } finally {
    consumer.commitSync()
    consumer.close()
  }
  class KeepOrderAsyncCommit extends OffsetCommitCallback {
    // keeping position of this callback instance
    val position = atomicLong.incrementAndGet()
    override def onComplete(offsets: util.Map[TopicPartition, OffsetAndMetadata], exception: Exception): Unit = {
      // retrying only if no other commit incremented the global counter
      if(exception != null){
        if(position == atomicLong.get) {
          consumer.commitAsync(this)
        }
      }
    }
  }
}