Kafka的异步回调本身并不能直接进行消息去重。但是，你可以在处理消息的代码中实现去重的逻辑。以下是一些建议：
使用唯一标识符：为每个消息分配一个唯一标识符（例如UUID），并在消费者端维护一个已处理消息的标识符集合。在处理消息之前，检查该标识符是否已在集合中。如果已存在，则跳过该消息；否则，将其添加到集合中并继续处理。
使用数据库或缓存：将已处理的消息存储在数据库或缓存中（例如Redis），并在处理消息之前检查该消息是否已存在于数据库或缓存中。如果已存在，则跳过该消息；否则，将其添加到数据库或缓存中并继续处理。
使用Kafka消费者组：通过将消费者组织到不同的消费者组中，可以实现负载均衡和容错。这样，即使某个消费者出现故障，其他消费者仍然可以继续处理消息。在这种情况下，你可以在消费者组中为每个分区分配一个唯一的消费者，以确保每个分区只被一个消费者处理。
使用幂等性操作：如果你的业务逻辑支持幂等性操作（即多次执行相同操作与一次执行相同操作的结果相同），那么你可以通过记录已处理的消息ID来实现去重。在处理消息之前，检查该消息ID是否已存在于已处理消息列表中。如果已存在，则跳过该消息；否则，将其添加到已处理消息列表中并继续处理。
请注意，这些方法可能需要额外的存储和计算资源。在选择最适合你的应用程序的方法时，请权衡这些因素。