Kafka消息积压时，优化配置是一个多方面的过程，涉及到生产者和消费者的配置调整、消息处理逻辑的优化等。以下是具体的优化配置方法：
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。
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。
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。
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。
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。
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。
通过上述方法，可以有效优化Kafka消息积压问题，提高系统的稳定性和性能。在实施任何更改之前，建议进行充分的测试和验证，以确保系统的稳定性和可靠性。