我一直在阅读关于Kafka最近和新的。许多地方说，Kafka将永远不会跟踪分区的offset和客户端必须记住这个状态。一个这样的地方是这个https://docs.datastax.com/en/kafka/doc/kafka/kafkaHowMessages.html在上面的页面上，它说这

Topic partitions contain an ordered set of messages and each message in the partition has a unique offset. 
Kafka does not track which messages were read by a task or consumer.

字符串
然而，我正在阅读其他来源，例如这个https://kafka.apache.org/36/javadoc/org/apache/kafka/clients/consumer/KafkaConsumer.html
另一个来源（失去了链接），说使用groupId, topic, partition的唯一三元组，我们可以使用不同的偏移提交策略，这可能导致像exactly once，at least once等场景。他们解释了auto-commit vs commitSync vs commitAsync的利弊，这让我相信，只要指定了上述三元组，并使用了提交API，即使我的客户端（比如在K8 Docker容器中运行）崩溃了，一个新的示例出现了，我也可以从Kafka本身开始这个偏移量（基本上我甚至不必担心），我将从正确的偏移量开始阅读（当然，只有一次，丢失消息，至少有一次的情况发生）。
到底是哪一个DataStax链接是否准确？我在不止一个地方读过，现在很混乱，一些带Kafka的Sping Boot 文章确实也谈到了这个提交场景。