El rendimiento en la gestión de clústeres de Kafka con numerosas particiones depende de la distribución uniforme de los mensajes entre los consumidores. Los procesos de procesamiento de datos pueden verse afectados por problemas como cargas de partición desequilibradas o un retraso sustancial del consumidor. El método CooperativeSticky y el almacenamiento de compensación manual son dos ejemplos de cómo los desarrolladores podrían ajustar las configuraciones del consumidor para gestionar mejor estos problemas y garantizar una distribución de la carga de trabajo equilibrada.