Kafka偏移量维护的最佳实践主要包括以下几点：

自动提交偏移量：Kafka提供了自动提交偏移量的功能，当enable.auto.commit 属性被设为true时，消费者会在每过5秒的时间间隔内自动将从poll()方法接收到的最大偏移量提交上去。这种方式简化了消费者的操作，减少了手动维护偏移量的需求68。

指定offset位置消费：消费者可以通过指定一个特定的偏移量位置来消费消息，这样做可以帮助确保消息在分区内的顺序性66。

指定时间消费：消费者还可以通过指定一个时间点来消费消息，这对于需要按照预定时间表处理消息的场景非常有用66。

消费者事务：消费者事务是管理偏移量的关键机制之一，它允许消费者在提交偏移量时记录下消费的数据和当前的偏移量，以便后续能够恢复到之前的状态73。

常见问题方面，有以下几个需要注意的地方：

数据丢失风险：虽然Kafka的自动提交机制可以减少手动维护偏移量的需求，但在某些情况下，如Flink等系统在消费Kafka过程中出现中断，可能会导致数据丢失71。因此，开发者需要在设计系统时考虑到这些潜在的问题，并采取相应的措施来避免数据丢失。

再均衡触发的影响：如果Kafka触发了再均衡，需要在消费者失去对一个分区的所有权之前提交最后一个已处理记录的偏移量，否则数据可能会被重置为零。这要求开发者在设计系统时考虑如何处理再均衡事件，以及如何在失去分区所有权之前正确地提交偏移量74。

Kafka偏移量维护的最佳实践包括利用自动提交功能、合理配置消费位置和时间、使用消费者事务来管理偏移量，同时也要注意避免因数据丢失或再均衡事件导致的问题。