在使用Spring Cloud Stream的反应式函数中，如果将消息标记为已确认，可能会导致重复处理消息的问题。为了解决这个问题，可以通过使用手动确认消息的方式，从而避免将消息标记为已确认。

以下是一个示例代码，展示了如何在使用Spring Cloud Stream的反应式函数中手动确认消息：

首先，定义一个StreamListener，指定输入的消息通道和输出的消息通道：

@StreamListener("inputChannel")
@Output("outputChannel")
public Flux process(@Input("inputChannel") Flux> input) {
    return input
            .flatMap(msg -> {
                // 处理消息逻辑
                // 手动确认消息
                msg.getHeaders().get(KafkaHeaders.ACKNOWLEDGMENT, Acknowledgment.class).acknowledge();
                return Mono.just(msg.getPayload());
            });
}

在上述代码中，我们使用@StreamListener注解指定了输入的消息通道，并使用@Output注解指定了输出的消息通道。

在处理消息的逻辑中，我们首先使用flatMap操作符来处理每个输入的消息。在消息处理完成后，我们通过msg.getHeaders().get(KafkaHeaders.ACKNOWLEDGMENT, Acknowledgment.class).acknowledge()手动确认消息。

需要注意的是，上述代码中的KafkaHeaders.ACKNOWLEDGMENT是针对Kafka消息中的确认标识进行手动确认操作。如果你使用的是其他消息中间件，需要根据具体的消息中间件进行相应的手动确认操作。

通过以上的代码示例，你可以在使用Spring Cloud Stream的反应式函数中手动确认消息，避免将消息标记为已确认。这样可以确保消息的处理不会重复执行。