O desempenho no gerenciamento de cluster Kafka com diversas partições depende da distribuição uniforme de mensagens entre os consumidores. Os pipelines de processamento de dados podem ser interrompidos por problemas como cargas de partição desequilibradas ou atraso do consumidor substancial. O método CooperativeSticky e o armazenamento manual são dois exemplos de como os desenvolvedores podem ajustar as configurações do consumidor para gerenciar melhor esses problemas e garantir uma distribuição equilibrada da carga de trabalho.