要优化Java Kafka消费者的性能，可以采取以下措施：

并行处理：增加消费者线程数，以便在多个线程中并行处理消息。这可以通过设置concurrent.consumers参数来实现。请注意，这需要相应地调整分区数和消费者组以确保负载均衡。

批量处理：将多个消息组合成一个批次进行处理，以减少网络开销和I/O操作。大多数Kafka客户端库都支持批量处理。可以通过设置max.poll.records参数来控制每次poll()调用返回的最大记录数。

压缩：启用消息压缩以减少传输和存储的开销。Kafka支持多种压缩算法，如GZIP、Snappy和LZ4。可以通过设置compression.type参数来选择所需的压缩算法。

优化拉取量：根据消费者的处理能力和需求，合理设置每次poll()调用的超时时间和max.poll.interval.ms参数，以控制拉取的频率和量。

减少不必要的数据转换：在消费者端，尽量减少对消息数据的转换和处理，以降低CPU和内存的开销。

使用连接池：如果多个消费者使用相同的连接，可以考虑使用连接池来复用连接，从而减少建立和关闭连接的开销。

调整线程池大小：根据消费者的处理能力，合理设置线程池大小，以便在处理消息时充分利用系统资源。

监控和调整：定期监控消费者的性能指标（如吞吐量、延迟和错误率），并根据实际情况进行调整。可以使用Kafka提供的监控工具和第三方监控解决方案。

避免频繁的重新平衡：确保消费者组内的分区分配合理，以避免频繁的重新平衡，从而减少网络开销和消费者端的处理负担。

选择合适的消息处理逻辑：根据业务需求，选择合适的消息处理逻辑，例如串行处理、并行处理或者混合处理。同时，可以考虑使用流处理框架（如Apache Flink或Apache Storm）来处理实时数据流。