处理Kafka数据倾斜可从生产端、消费端及架构层面优化，具体配置方法如下：
优化生产端分区策略
订单ID+用户ID）。Partitioner接口，重写partition()方法，例如通过随机前缀（如UUID+原始键）打散数据。kafka-topics.sh工具增加分区数，配合--alter参数修改主题分区配置。均衡消费端负载
assign()方法手动指定消费者负责的分区，替代默认的subscribe()策略。partition.assignment.strategy为roundrobin或sticky，优化消费者分配逻辑。架构层面优化
lag）、消费者延迟等指标，触发自动扩缩容或告警。关键参数参考：
num.partitions：初始分区数建议与消费者数量一致，后续按需扩展。compression.type：启用压缩（如lz4）减少大消息对分区的压力。fetch.max.bytes/max.partition.fetch.bytes：控制单次拉取数据量，避免单个分区数据量过大。通过以上配置组合，可有效缓解Kafka数据倾斜问题，提升集群处理效率。
