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数据数量、数据属性（如疾病史比电话号码更敏感）、存储区域是否有其他数据可关联、个人数据收集/存储/处理/披露的目的（如统计分析、研究、税收管理、法律要求）、所属角色（控制者/处理者/设备供应者）等。 严格保护敏感个人数据。通常情况下，敏感个人数据包括：生活信息如种族或血统、政治观
没有消息，会导致分区间的数据不均衡。 生产者发送消息时指定了消息Key，按照对应的Key发送消息至对应的分区，会导致分区间的数据不均衡。 系统重新实现了分区分配策略，但策略逻辑有问题，会导致分区间的数据不均衡。 Kafka扩容了Broker节点，新增的节点没有分配分区，会导致节点间的数据不均衡。
多线程不要共享通道，因为你很难实现线程安全。 不要频繁的开启或关闭连接和通道，否则会造成更高的延迟。 生产者和消费者使用独立的连接，来提高吞吐量。 大量的连接和通道可能会影响管理接口的性能，造成请求超时。 消息确认 消费者使用确认（Acknowledgment）机制避免消息因为连接问题而丢失，客户端可以在收到消息或者处理完消息后回给服务端一个
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