什么是处理大量Kafka消息流的最佳解决方案？

如何解决什么是处理大量Kafka消息流的最佳解决方案？

我正在构建一个新的微服务，该服务具有两个kafka主题，这些主题提供需要处理的大量消息（处理涉及对另一个微服务的REST调用），然后重新发布包含已处理消息的新消息。
经过一番搜索，我发现我可以使用以下解决方案之一：

1. 通常的Kafka Consumer Producer API，带有用于处理消息的线程
2. 据我所知，Kafka Steam API利用消息的消费，处理和重新发布到kafka的过程
3. Kafka Reactive用于非阻塞和快速处理消息
   
   

这里的邮件目标是尽可能地实现高吞吐量，因为期望每个主题处理数百或数千条消息。
谁能给我一些更适合我的情况的行会指南，或者如果我误解了以上几点，可以纠正我吗？

解决方法

关于实际实施框架（消费者，流，响应式）的建议最终可能基于观点。

独立于此选择，Kafka随主题内的分区数扩展。由于主题分区只能由（同一使用者组的）一个使用者实例使用，因此您要拥有大量分区和大量使用者实例。

您当然也可以使用大量主题，因为这也会增加并行度和吞吐量。

这可以独立于您的实现选择来实现。