Kafka的Java消费者使用了过多的内存。

要解决Kafka的Java消费者使用过多内存的问题，可以尝试以下方法：

1. 减少fetch.max.bytes的值：通过减少每次拉取的最大字节数，可以降低消费者一次拉取的数据量，从而减少内存的使用。可以通过以下代码示例来设置fetch.max.bytes的值：

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "test-group");
props.put("fetch.max.bytes", "1048576"); // 设置fetch.max.bytes的值为1MB

2. 增加max.partition.fetch.bytes的值：如果消费者处理速度较慢，可以尝试增加max.partition.fetch.bytes的值，以增加每次拉取的最大分区数据量，从而减少拉取的次数，进而减少内存的使用。可以通过以下代码示例来设置max.partition.fetch.bytes的值：

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "test-group");
props.put("max.partition.fetch.bytes", "1048576"); // 设置max.partition.fetch.bytes的值为1MB

3. 控制消费者线程的数量：根据实际情况，可以控制消费者线程的数量，以限制并发消费的数量，从而减少内存的使用。可以通过以下代码示例来设置消费者线程数量：

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "test-group");
props.put("max.poll.records", "500"); // 设置每次调用poll方法返回的最大记录数为500条
props.put("max.poll.interval.ms", "300000"); // 设置每次调用poll方法的最大间隔时间为5分钟
props.put("max.partition.fetch.bytes", "1048576");
props.put("threads", "3"); // 设置消费者线程数量为3

4. 使用手动提交位移：消费者默认是自动提交位移的，如果消费速度较慢，可以考虑改为手动提交位移，并根据实际情况进行位移的提交，避免内存占用过多。可以通过以下代码示例来设置手动提交位移：

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "test-group");
props.put("enable.auto.commit", "false"); // 禁用自动提交位移

通过以上方法，可以有效地减少Kafka的Java消费者使用过多内存的问题。根据实际情况，可以选择其中一种或多种方法进行调整和优化。