订单支付成功后发一条事件到 Kafka，由积分服务消费后给用户加积分。生产端配置 acks=all、min.insync.replicas=2，消费端手动提交 offset。上线后监控发现大约 0.01% 的订单被加了两次积分。请你判断这个重复是从哪里来的，并给出一个端到端的解决方案，说明为什么它比「让 Kafka 保证 exactly-once」更可靠。

面试官在考什么

判断候选人是否理解 at-least-once 是工程常态、重复消费只能靠消费端幂等解决，而不是寄希望于中间件开关。

消息队列

回答框架 · 前两步

1. 定性：acks=all 只保证「broker 不丢」，不代表消费端不重复。Kafka 跨系统默认只能做到 at-least-once，重复是必然事件，必须由消费端做幂等兜底。
2. 重复的两个主要来源：一是消费端「业务处理成功但 offset 提交前进程崩溃或触发 rebalance」，分区被重新分配后从上次 offset 重放；二是生产端重试导致同一条消息被写入多次（Kafka 幂等 producer 只覆盖单分区单会话，跨会话/跨生产者不保证）。

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• MySQL InnoDB，隔离级别 REPEATABLE READ。下单扣库存的代码是这样写的：先在事务里执行 SELECT stock FROM product WHERE id=1（普通 SELECT，不带 FOR UPDATE），应用层判断返回值 > 0，然后执行 UPDATE product SET stock = 5 WHERE id=1 把算好的值写回去。压测时这个逻辑出现了超卖。请解释为什么在 RR 下还会超卖，并给出至少两种修复方案，分别说明它们的代价。