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@@ -207,17 +207,17 @@ acks 的默认值即为1，代表我们的消息被leader副本接收之后就
 
 ### Kafka 如何保证消息不重复消费
 
-1. **kafka出现消息重复消费的原因**
-   * 服务端侧 已经消费的数据没有成功提交 offset（根本原因）
-   * kafka 侧 由于服务端处理业务时间长或者网络链接等等原因让 kafka 认为服务假死，触发了分区 rebalance
-2. **解决方案**
-    * 最有效：消费消息服务做幂等校验，比如redis的set、mysql的主键等天然的幂等功能
-    * 将 **enable.auto.commit** 参数设置为 false，关闭自动提交，开发者在代码中手动提交 offset。那么这里会有个<br>
-    问题：
-    **什么时候提交offset合适？**
-        * 处理完消息再提交：依旧有消息重复消费的风险，和自动提交一样
-        * 拉取到消息即提交：会有消息丢失的风险。允许消息延时的场景，一般会采用这种方式。然后通过定时任<br>
-          务在业务不繁忙的时候做数据兜底，一般是基建较好的公司会通过大数据部门在晚上兜底
+**kafka出现消息重复消费的原因：**
+
+- 服务端侧已经消费的数据没有成功提交 offset（根本原因）。
+- Kafka 侧 由于服务端处理业务时间长或者网络链接等等原因让 Kafka 认为服务假死，触发了分区 rebalance。
+
+**解决方案：**
+
+- 消费消息服务做幂等校验，比如 Redis 的set、MySQL 的主键等天然的幂等功能。这种方法最有效。
+- 将 **`enable.auto.commit`** 参数设置为 false，关闭自动提交，开发者在代码中手动提交 offset。那么这里会有个问题：**什么时候提交offset合适？**
+    * 处理完消息再提交：依旧有消息重复消费的风险，和自动提交一样
+    * 拉取到消息即提交：会有消息丢失的风险。允许消息延时的场景，一般会采用这种方式。然后，通过定时任务在业务不繁忙（比如凌晨）的时候做数据兜底。
 
 ### Reference