kafka是一种高性能的分布式消息系统，通常用于大规模的数据处理， 其吞吐量是非常高的，我们的蛮多业务线都用到了kafka，包括实时模型，，用户标签，实时点击率等，在开发的过程中间，踩了一些坑，其中consumer gc问题便碰到过几次，在这里探讨下可能的解决方式。
kafka consumer目前提供两种API， 分别为high-level api 和 SimpleConsumer api, 通常我们都是使用的high-level 的api，简单的创建consumer，通过可配置参数设置数据拉取的offset, 自动提交以及超时时间等，不用关注broker和partitions的选择等。kafka 的consumer会在后台启动线程去获取topic的消息信息，由于其很高的吞吐量，当拉取的消息来不及消费就会造成消息的堆积，时间久了就会出现内存gc的问题，我觉得可能通过以下的方式进行处理:
1. 增大机器的内存和性能、提高程序的异步处理能力。接入kafka的一般是计算密集型的，把计算任务并行化会提高消息的消费能力，而增大内存和提高机器性能更为直接，之前就碰到过将程序从虚拟机迁到实体机器就抗住的情形。
2. 修改consumer的配置或者消费方式， 有几次测试的时候，发现服务停止一段时间再重启就很容易出现gc问题，因为从老的offset开始消费，kafka已经堆积了很多消息了，拉去的数据很快会将内存占满，这个时候可以将consumer的group信息从zookeeper删除或者设置成从最新的开始消费一般能解决问题，但是这样就不能从历史的offset开始消费，会存在数据丢失的问题。其次就是尝试设置下数据拉取的数据块的大小，即fetch.messages.max.bytes，不过这个没有验证过。
3. 使用SimpleConsumer api并限制数据拉取的速度， 这个可以借鉴spark streamingRateLimiter的方式。这里贴出java的代码，参数desiredRate<=0的时候，不限制速度，当>0的时候随着数值的增加，限制降低。
4.使用redis来存储数据拉取的状态，按照一定的心跳机制向redis同步状态并修改。
不要轻言放弃，否则对不起自己
