当 Kafka 中消息积压时，可以考虑以下解决方案来处理和减少积压的消息：

　　1. 增加消费者数量：增加消费者数量可以提高消息的消费速度，减少积压。可以通过增加消费者组中的消费者数量或者增加消费者实例来实现。这样每个消费者可以并行处理消息，提高整体消费能力。

　　2. 增加分区数量：在 Kafka 主题中增加分区数量可以将负载分散到更多的分区中，增加消费能力。通过增加分区数量，可以使多个消费者并行处理消息，从而减少积压。

　　3. 提高消费者的处理能力：优化消费者的处理逻辑，确保消费者能够快速处理每条消息。消费者处理消息的速度要高于消息的生产速度，以避免消息积压。

　　4. 调整 Kafka 的配置参数：根据实际情况，可以调整 Kafka 的配置参数来优化性能。例如，可以调整消息的压缩方式、调整批量处理的大小、调整网络相关的参数等，以提高整体性能和吞吐量。

　　5. 增加 Kafka 集群的资源：如果 Kafka 集群的资源(例如磁盘、内存、网络带宽等)有限，可以考虑增加资源来提高整体性能。增加磁盘空间可以避免由于磁盘满导致的消息无法写入的情况，增加内存可以提高 Kafka 的缓存能力，增加网络带宽可以加快消息的传输速度等。

　　6. 监控和调优：定期监控 Kafka 集群的性能指标，例如消息的生产和消费速度、积压数量等。根据监控结果，进行调优和优化，以提高整体的性能和稳定性。

　　以上是一些常见的处理 Kafka 消息积压的解决方案。根据具体情况，你可以选择适合你的解决方案或者采用多种方式的组合来处理消息积压的问题。