Kafka 消息壓縮配置的主要缺點包括增加消費者的 CPU 開銷、可能影響消息處理的延遲以及需要權衡壓縮與復制因子之間的關系。以下是具體的缺點：
- 增加CPU開銷：壓縮和解壓縮消息會占用額外的CPU資源，尤其是在使用較復雜或壓縮效率較低的算法時，這可能會成為系統的性能瓶頸。
- 可能影響消息處理的延遲：壓縮和解壓縮過程會增加消息處理的延遲，尤其是在高吞吐量的生產環境中，這可能會影響到消息傳遞的速度和實時性。
- 壓縮與復制因子之間的權衡：啟用壓縮可能會減少存儲空間的使用，但同時需要維持較高的復制因子來保證數據的高可用性，這會增加數據的冗余和存儲空間占用。
綜上所述，Kafka 消息壓縮雖然可以帶來存儲和帶寬的優化，但在使用時也需要考慮其可能帶來的性能影響和額外的資源消耗。
