Les performances de la gestion des clusters Kafka avec de nombreuses partitions dépendent de la répartition uniforme des messages entre les consommateurs. Les pipelines de traitement des données peuvent être perturbés par des problèmes tels que des charges de partition déséquilibrées ou un décalage du consommateur important. La méthode CooperativeSticky et le stockage offset manuel sont deux exemples de la manière dont les développeurs peuvent ajuster les configurations des consommateurs pour mieux gérer ces problèmes et garantir une répartition équilibrée de la charge de travail.