Java 带有显式轮询的Vertx Kafka自动提交

一直在尝试使用Vertx用java编写kafka consumer

我需要将自动提交设置为false（特定用例）

下面是执行显式轮询的代码

consumer.subscribe("test", ar -> {

if (ar.succeeded()) {
System.out.println("Consumer subscribed");

vertx.setPeriodic(1000, timerId -> {

  consumer.poll(100, ar1 -> {

    if (ar1.succeeded()) {

      KafkaConsumerRecords<String, String> records = ar1.result();
      for (int i = 0; i < records.size(); i++) {
        KafkaConsumerRecord<String, String> record = records.recordAt(i);
        System.out.println("key=" + record.key() + ",value=" + record.value() +
          ",partition=" + record.partition() + ",offset=" + record.offset());
      }
    }
  });

});

我的问题是，如果轮询频率设置为1000ms，并且提交是手动的，那么如果消息未在1000ms内处理，会发生什么情况

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是否在处理第一组消息之前进行下一次轮询？如果是，它会再次获取同一组消息（尚未提交）还是一组较新的消息？

查看以下文档：

在每次轮询中，使用者将尝试使用上次使用的偏移量作为起始偏移量，并按顺序提取。最后消耗的偏移量可以通过seek（TopicPartition，long）手动设置，也可以自动设置为订阅的分区列表的最后提交偏移量

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最后消耗的偏移量指的是

KafkaConsumer

的内部状态，而不是它提交的状态。这意味着它不会再次获取相同的消息，但会获取下一个100条消息。

查看以下文档：

在每次轮询中，使用者将尝试使用上次使用的偏移量作为起始偏移量，并按顺序提取。最后消耗的偏移量可以通过seek（TopicPartition，long）手动设置，也可以自动设置为订阅的分区列表的最后提交偏移量

最后消耗的偏移量指的是

KafkaConsumer

的内部状态，而不是它提交的状态。这意味着它不会再次获取相同的消息，但会获取下一个100条消息

consumer.commit(ar -> {

 if (ar.succeeded()) {
 System.out.println("Last read message offset committed");
 }
 });