在Kafka消费者中避免重新处理消息的一种常见解决方法是使用消费者提交的偏移量（offset）来跟踪已经处理过的消息。下面是一个示例代码：

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;

public class KafkaConsumerExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 配置Kafka消费者
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        props.setProperty("group.id", "test-group");
        props.setProperty("enable.auto.commit", "false"); // 关闭自动提交偏移量
        props.setProperty("auto.offset.reset", "earliest");

        KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(props);
        consumer.subscribe(Arrays.asList("test-topic"));

        try {
            while (true) {
                ConsumerRecords records = consumer.poll(100);
                for (ConsumerRecord record : records) {
                    // 处理消息
                    processRecord(record);

                    // 手动提交偏移量
                    consumer.commitSync();
                }
            }
        } finally {
            consumer.close();
        }
    }

    private static void processRecord(ConsumerRecord record) {
        // 处理消息的逻辑
        System.out.println("Received message: " + record.value());
    }
}

在上面的代码中，我们通过将enable.auto.commit设置为false来关闭自动提交偏移量。然后，在每次处理完一条消息后，我们手动调用commitSync()方法来提交偏移量。

这样做的好处是，如果在消息处理过程中发生错误，我们可以避免重新处理已经处理过的消息。如果出现错误，消费者将从上次提交的偏移量处开始重新消费消息。

需要注意的是，手动提交偏移量可能会降低消费者的吞吐量，因为每次都要进行网络调用。如果对吞吐量要求比较高，可以选择使用异步提交偏移量的方式，例如commitAsync()方法。