我目前有一个spring批处理作业，只需一个步骤即可从oracle读取数据，并通过多个spring批处理处理器传递数据( CompositeItemProcessor )并将数据写入不同的目标，如oracle和文件( CompositeItemWriter ) :

<batch:step id="dataTransformationJob">
    <batch:tasklet transaction-manager="transactionManager" task-executor="taskExecutor" throttle-limit="30">
        <batch:chunk reader="dataReader" processor="compositeDataProcessor" writer="compositeItemWriter" commit-interval="100"></batch:chunk>
    </batch:tasklet>
</batch:step>

在上述步骤中 compositeItemWriter 配置了两个写入程序，它们一个接一个地运行，并将1亿条记录以及一个文件写入oracle。此外，还有 dataReader 具有同步读取方法，以确保多个线程不会从oracle读取相同的数据。从今天起，这项工作需要1小时30分钟才能完成。
我计划将上述工作分解为两部分，以便读卡器/处理器生成关于2个kafka主题的数据（一个用于将数据写入oracle，另一个用于将数据写入文件）。在等式的另一边，我将有一个具有两个并行流的作业，它们从每个主题读取数据，并分别将数据写入oracle和file。
考虑到上述体系结构，我想了解如何重构spring批处理作业以使用kafka。我认为以下方面是我需要解决的问题：
在现有的工作，不使用Kafka，我的油门限制是30；然而，当我在中间使用Kafka，如何决定正确的油门限制？
在现有作业中，提交间隔为100。这意味着 CompositeItemWriter 将为每100条记录调用一次，并且每个编写器将解压块并对其调用write方法。这是否意味着当我给Kafka写信时，会有100个公开电话打给Kafka？
在Kafka中，有没有一种方法可以将多行合并成一条消息，以避免多个网络呼叫？
在使用者方面，我希望有一个spring批处理多线程步骤，能够并行地读取每个分区中的一个主题。springbatch是否已经内置了类来支持这一点？
消费者将使用标准的jdbccbatchitemwriter或flatfileitemwriter来写入从kafka读取的数据，因此我认为这应该是标准的spring批处理。
注意：我知道kafka connect，但不想使用它，因为它需要设置一个connect集群，而且我没有可用的基础设施来支持它。