我正在写一个Kafka消费者并且为了学习目的，这次我想到了使用Spring-Kafka实现。直到现在，我正在使用Java API来编写消费者。
我想手动管理偏移量，所以我在Spring-Kafka包中搜索类似于ConsumerRebalanceListener的东西。为了我的成功，我在Spring中遇到了ConsumerAwareRebalanceListener，它可以代替ConsumerRebalanceListener使用。
但是当我查看ConsumerAwareRebalanceListener接口时，可以看到2个方法 - onPartitionsRevokedBeforeCommit和onPartitionsRevokedAfterCommit，它们在Kafka java API中不可用。
有人可以解释一下我在何处/何处可以使用这种方法？
P.S - 看看Spring-Kafka实现，但不太明白它在哪里有用。
Spring kafka有一个消息驱动的消费者模型;您提供POJO消息侦听器，框架执行轮询并将消息传递给侦听器，可以是一次一个也可以是批处理。
它有各种提交偏移的模式（它更喜欢在客户端关闭enable.auto.commmit）。
手动acks AckMode.MANUAL和AckMode.MANUAL_IMMEDIATE有两种模式;使用这些模式，我们将Acknowledgment对象传递给侦听器bean，然后调用ack.acknowledge()。
当模式为MANUAL_IMMEDIATE时，只要在消费者线程上调用acknowledge()，就会直接调用使用者。
当模式为MANUAL时，偏移量将添加到内部队列，并且提交将在处理轮询结果时结束。
同样，有几种“自动”ack模式;主要是RECORD和BATCH，当听众正常退出时，容器会提供抵消。在记录模式下，在处理每个记录之后发送提交，在批处理模式下，在处理完所有轮询结果之后完成提交。
批量提交偏移更有效，但会增加重复交付的风险。
我们还在发生重新平衡时提交任何挂起的偏移量。
那么，为什么两个onPartitionsRevoked*方法呢？
当使用MANUAL，BATCH或其他可能具有挂起偏移量的AckModes时，在提交挂起的偏移量之前调用onPartitionsRevokedBeforeCommit()，并在提交这些偏移量后调用onPartitionsRevokedAfterCommit()。
因此，consumer.position()可能会在每种方法中返回不同的结果。
大多数人会对onPartitionsRevokedAfterCommit()感兴趣，但我们觉得我们应该提供两种选择。
如果你使用AckMode.MANUAL_IMMEDIATE或AckMode.RECORD，应该没有区别，因为没有待定的ack。
但是，由于在消费线程上调用了侦听器，因此在轮询期间，使用基于时间或基于计数的AckModes之一时实际上只会有差异。使用其他ackmodes，我们已经承诺了抵消。
希望很清楚。