Kafka数据积压时，可以通过调整以下参数来优化性能：
- 增加分区数：分区是Kafka中消息分布的基本单位。增加分区数可以提高消息并行处理的能力，从而加快数据处理速度。但需要注意的是，分区数的增加也会带来一定的开销，因此需要根据实际情况进行合理设置。
- 调整副本因子：副本因子决定了Kafka集群中每个分区的副本数量。增加副本因子可以提高数据的可靠性和容错性，但也会增加网络和存储的开销。因此，需要根据数据的重要性和可用性要求来合理设置副本因子。
- 优化消费者组：消费者组是Kafka中消息消费的基本单位。通过优化消费者组配置，可以提高消息的消费速度和处理能力。例如，可以调整消费者的数量、调整消费者的拉取策略等。
- 压缩消息：Kafka支持对消息进行压缩，从而减少网络传输和存储的开销。可以根据实际情况选择合适的压缩算法和压缩级别。
- 调整批处理大小：Kafka支持批量处理消息，可以提高消息处理的速度和吞吐量。可以通过调整批处理大小来优化性能，但需要注意的是，过大的批处理大小可能会导致内存不足等问题。
- 调整缓冲区大小：Kafka中的生产者客户端和生产者缓冲区大小会影响到消息的发送速度。可以根据实际情况调整这些参数，以提高消息发送的速度和吞吐量。
需要注意的是，以上参数的调整需要根据实际情况进行综合考虑和测试，以达到最佳性能。同时，还需要关注Kafka集群的整体性能和健康状况，及时发现并解决潜在问题。