kafka集群出现数据积压怎么解决？

1、增加broker节点，增加分区数量，提高并行度
2、修改单个消费为批量消费
3、增加单线程消费为线程池异步消费
4、缩短批次时间间隔；
5、老版本SparkStreaming控制消费的速率（spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition），可以控制最大的消费速率，在参数中设置；新版本设置背压机制实现消费处理的动态平衡。
6.对代码进行优化，尽可能的一次性计算多个结果，减少shuffer过程；
7.处理的结果如果过多，可以将数据保存到MySQL集群、MongoDB集群【支持事物】或ES【不支持事物】，增大吞吐量
8、消费线程将拉取的消息放到一个滑动窗口中，通过滑动窗口控制拉取的速度
9、对于倾斜的key加以处理，加随机数等方式打散