在Apache Beam中使用KafkaIO.read()方法时，可以通过配置多个消费者组来解决内存不足的问题。下面是一个示例代码：

PipelineOptions options = PipelineOptionsFactory.create();
Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

String bootstrapServers = "localhost:9092";
String topic = "my-topic";

KafkaIO.Read kafkaIO = KafkaIO.read()
    .withBootstrapServers(bootstrapServers)
    .withTopic(topic)
    .withKeyDeserializer(StringDeserializer.class)
    .withValueDeserializer(StringDeserializer.class)
    .updateConsumerProperties(ImmutableMap.of("auto.offset.reset", "earliest"));

// 设置多个消费者组
kafkaIO = kafkaIO.updateConsumerProperties(ImmutableMap.of("group.id", "group1"))
    .updateConsumerProperties(ImmutableMap.of("group.id", "group2"));

PCollection messages = pipeline.apply(kafkaIO);

messages.apply(ParDo.of(new DoFn() {
    @ProcessElement
    public void processElement(ProcessContext c) {
        String message = c.element();
        // 处理消息
        System.out.println(message);
    }
}));

pipeline.run().waitUntilFinish();

在上述示例中，我们通过updateConsumerProperties()方法为KafkaIO添加了两个不同的消费者组：group1和group2。这样每个消费者组会独立地从Kafka主题中读取消息，避免了内存不足的问题。

请注意，消费者组的数量应根据可用的资源和处理需求进行调整。过多的消费者组可能会导致性能下降或其他问题。

另外，还可以通过调整Beam的资源配置来解决内存不足的问题。可以尝试增加工作节点的内存分配或调整Beam Worker的堆内存大小。具体的调整方法取决于你使用的运行环境和资源管理工具。

需要注意的是，这个解决方案可能不适用于所有情况。如果问题仍然存在，可能需要进一步分析和优化代码或考虑使用其他解决方案。