El rendiment de la gestió del clúster de Kafka amb nombroses particions depèn de la distribució uniforme dels missatges entre els consumidors. Els canals de processament de dades es poden interrompre per problemes com ara càrregues de particions desequilibrades o un retard del consumidor substancial. El mètode CooperativeSticky i l'emmagatzematge de compensació manual són dos exemples de com els desenvolupadors poden ajustar les configuracions del consumidor per gestionar millor aquests problemes i garantir una distribució de la càrrega de treball equilibrada.