Spark取到Kafka，出现ZK和Kafka offset不一致

在项目中用到Spark Streaming读取Kafka，应用的是Kafka的low level的API因此手动的把Offset存储到ZK（每次执行成功后，才更新zk中的offset信息）当中，但是如果出现Kafka出现网络问题或者ZK没有写入到情况就会出现ZK的offset和Kafka的offset不一致。此时就要对比Kafka和ZK中的Offset

PS：另外spark中也可以做checkpoint来保存state

• Using checkpoints
• Keeping track of the offsets that have been processed.
  另外it takes time for Spark to prepare them and store them
  checkpoint比较耗时（平均时间3S做checkpoint)
  墙裂推荐：http://aseigneurin.github.io/2016/05/07/spark-kafka-achieving-zero-data-loss.html

逻辑：
如果ZK中的offset小于 EarliestOffset 大于LastestOffset说明ZK中的offset已经失效，把ZK中的offset更新为EarliestOffset；如果ZK的offset在 EarliestOffset 大于LastestOffset之间那么以ZK的offset为准

KafkaUtil （SimpleConsumer从Kafka读取offset）

public class KafkaUtil implements Serializable {
   
   

    private static final long serialVersionUID = -7708717328840L;

    private static KafkaUtil kafkaUtil = null;

    private KafkaUtil() {
    }

    public static KafkaUtil getInstance() {
        if (kafkaUtil == null) {
            synchronized (KafkaUtil.class) {