JAVA Kafka 消费者反压机制详解：控制批量提交与线程池消费速度 大家好，今天我们来深入探讨一下 Kafka 消费者中的反压机制，特别是如何通过控制批量提交和线程池消费速度来实现更稳定、更可靠的 Kafka 消费。在实际生产环境中，消费者往往面临着处理速度跟不上生产者速度的问题，如果不加以控制，很容易导致消息堆积，甚至造成系统崩溃。反压机制就是解决这个问题的关键。 1. 什么是反压（Backpressure）？ 反压，顾名思义，是指系统下游（例如消费者）向上游（例如生产者或 Kafka Broker）反馈自身处理能力不足的信息，从而促使上游降低发送速度，以达到平衡整个系统的负载。在 Kafka 消费场景中，反压主要体现在以下几个方面： 消费者处理速度慢于生产者生产速度： 消费者无法及时处理 Kafka Broker 推送过来的消息，导致消费延迟不断增加。 资源瓶颈： 消费者进程的 CPU、内存、网络带宽等资源达到瓶颈，无法承受过高的消费速率。 下游系统处理能力限制： 消费者将消息处理后发送给下游系统，但下游系统的处理能力有限，导致消费者阻塞。 如果没有反压机制，消费者会持续接收消 …