Kafka命令行消费可以通过以下方法进行加速：
并行消费：通过增加消费者数量来并行处理消息，从而提高消费速度。可以使用--consumer.instances参数来设置消费者实例的数量。
分区策略优化：在创建消费者时，可以使用--partition.assignment.strategy参数来指定分区分配策略。选择合适的策略可以提高消费者处理消息的效率。例如，可以使用org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor来实现轮询分配策略。
消息预取：Kafka消费者可以预先获取一定数量的消息，以便在处理完当前消息时立即开始处理下一批消息。可以使用--fetch.min.bytes参数来设置预取的最小字节数，以及--fetch.max.wait.ms参数来设置等待预取的最大时间。
批量提交偏移量：Kafka消费者可以将多个消息的偏移量一起提交，从而减少提交偏移量的次数。可以使用--enable.auto.commit参数来启用自动提交偏移量，并通过--auto.commit.interval.ms参数来设置提交间隔。
压缩：Kafka支持对消息进行压缩，以减少网络传输和存储的开销。可以使用--compression.type参数来指定压缩类型，例如gzip、snappy或lz4。
优化消费者配置：根据实际需求和硬件资源，可以调整消费者的配置参数，例如--max.poll.records（每次轮询返回的最大消息数）、--max.partition.fetch.bytes（每次从单个分区获取的最大字节数）等，以提高消费速度。
注意：在调整这些参数时，请确保它们之间的平衡，以避免过度优化导致的问题。在实际生产环境中，建议根据实际需求和硬件资源进行调整。