我在AWS官方文档中找不到任何关于AWS Lambda用于AWS MSK(托管Kafka(消息消费的确认模型的信息。
AWS Lambda如何确认来自AWS MSK的Kafka消息？是否可以对其进行配置(自动ack与手动ack(？
Kafka的确认模型将是相同的，无论您使用的是MSK还是其他什么——因此您在AWS文档中没有找到任何内容。您的使用者几乎需要将属性enable.auto.commit设置为true，以便您的使用者确认每5秒返回的所有记录。这5秒的间隔可以通过属性auto.commit.interval.ms进行配置。如果将属性enable.auto.commit设置为false，则由使用者通过显式调用方法commit()来确认每条记录。
现在请记住Lambda函数的性质。备份每个已部署函数的底层容器会不时地被回收，您在函数中实例化的任何对象(如KafkaConsumer(都将被销毁并按子顺序重新创建。这意味着在消耗过程中可能会遇到一些性能延迟，并且如果上次轮询没有提交所有读取记录，则记录可能会重复。使用者将从上次提交的偏移量开始恢复处理。
幸运的是，AWS发布了对MSK上每一条Kafka记录执行Lambda函数的感兴趣的支持。这里有一个链接，你可以了解更多关于这个：
https://aws.amazon.com/blogs/compute/using-amazon-msk-as-an-event-source-for-aws-lambda/
所以，这确实令人困惑，但在玩了它之后，我可以理解它是如何工作的。
因此，就我所探索的而言，没有直接的选项可以让你从AWS lambda与Kafka broker通信以提交偏移(即使有，我也不确定我们在排序中能做什么，我很乐意在评论中听到(。无服务器的Lambda无法维护consumer groups。相反，lambda服务在内部处理所有这些，并在某种程度上生成动态消费者组。
lambda服务不断地轮询来自Kafka的消息并调用lambda函数。只有当所有消息都被成功处理时，才会发生ack，即所有消息的lambda调用都成功，并且lambda没有面临任何运行时错误或调用失败。
但是，如果出现任何错误，lambda服务不会提交此批处理，并再次轮询同一批处理，直到成功为止。
因此，你需要计划你的流媒体，这样任何不需要的错误都不会阻止你的处理，这可以通过智能准确地捕捉代码中的错误来实现，然后决定是引发错误还是让它成功退出。
可避免的错误可能会阻塞您的流，并导致更高的consumer lag，因此您希望在捕捉错误时准确无误。
关键是，您不能从lambda显式地向Kafka主题ack消息，它是由lambda服务内部管理的。您可以通过让lambda失败来做到这一点->没有提交或错误处理成功->commit。有点像我几个月前的