Kafka 消息压缩配置的主要缺点包括增加消费者的 CPU 开销、可能影响消息处理的延迟以及需要权衡压缩与复制因子之间的关系。以下是具体的缺点：
- 增加CPU开销：压缩和解压缩消息会占用额外的CPU资源，尤其是在使用较复杂或压缩效率较低的算法时，这可能会成为系统的性能瓶颈。
- 可能影响消息处理的延迟：压缩和解压缩过程会增加消息处理的延迟，尤其是在高吞吐量的生产环境中，这可能会影响到消息传递的速度和实时性。
- 压缩与复制因子之间的权衡：启用压缩可能会减少存储空间的使用，但同时需要维持较高的复制因子来保证数据的高可用性，这会增加数据的冗余和存储空间占用。
综上所述，Kafka 消息压缩虽然可以带来存储和带宽的优化，但在使用时也需要考虑其可能带来的性能影响和额外的资源消耗。
