高负载是大型架构核心，下面我详解高负载Kafka积压@mikechen
高负载
在高负载场景中，Kafka 由于其设计和使用模式，容易出现消息积压（backlog）。
主要原因包括：
一是：生产者与消费者速度不匹配。
当生产速率远超消费能力时，消息在分区中累积；
二是：磁盘与网络 I/O 瓶颈。
Kafka 虽以磁盘为主存储，但磁盘写入、读取或网络传输受限会导致堆积；
三是： broker 或集群资源不足。
比如：内存、文件句柄、GC 停顿。
以及配置不当（例如较小的批量发送、保留策略或消费窗口），都会放大高负载下的积压问题。
提升消费能力与水平扩展
增加消费者数量并合理分配到消费者组，确保分区与消费者比例合理；
优化消费者处理逻辑，减少单条消息处理时间；
使用并行处理或异步消费以提高吞吐。
优化集群与硬件资源
使用更快的磁盘（SSD）、更高带宽的网络与更大内存，减少 I/O 瓶颈；
调整操作系统与 JVM 参数（文件句柄、网络缓冲、GC 调优）以提高稳定性；
水平扩展 broker 节点以分散负载。
调整 Kafka 配置与架构设计
增大生产端批量（batch.size）和压缩（compression）以减少网络与磁盘开销；
合理设置分区数量以提高并行度，同时避免过多分区带来的管理开销；
使用隔离主题或多集群策略对不同流量进行限流与隔离，防止“噪声”流量影响关键业务。
mikechen睿哥
10年+一线大厂架构实战经验，就职于阿里、淘宝等一线大厂，操盘多个亿级大厂核心项目。