Kafka 消费积压时加消费者反而追不上，问题出在分区数

遇到消费积压，第一反应是加消费者实例，结果加了之后积压纹丝不动，这种情况多半是分区数的锅。

Kafka 的并行度上限由分区数决定。一个分区同一时刻只能被同一个消费组里的一个消费者消费，所以消费者数量超过分区数之后，多出来的实例分不到分区，只能空转。三分区三副本的 topic 配了八个消费者，实际干活的还是三个。

确认方法很直接，看消费组的分配情况。命令行查一下这个 group 的成员和分区分配，每个成员负责哪些分区一目了然。如果看到有成员的分区列表是空的，就是上面这个问题。

真正要扩容得先扩分区。扩分区是单向操作，可以加不能减，而且加了分区之后同一个 key 的消息可能落到不同分区，顺序性会变。所以有顺序要求的业务，key 设计要提前想清楚。

还有一种情况是消费者有但消费慢。这时看消费者单条处理耗时，常见原因是每条消息都同步写库、同步调用下游接口。改成批量处理加异步落库，吞吐能上去一个量级。

另外别忽略 rebalance。消费者频繁上下线会不断触发分区重分配，重分配期间整个组停止消费。配置里把会话超时和心跳间隔调合理，避免因为一次 GC 停顿被踢出组。

最后一句，积压量大时优先做的是限流保护下游，而不是无脑加消费者，否则只是把压力转移到数据库。