一家公司将城市交通的物联网传感器数据流式传输到 Amazon Kinesis Data Streams 中。多个应用程序从该流中消费数据，但有几个消费者被限流并收到 ReadProvisionedThroughputExceeded 错误。解决方案架构师应采取哪些措施来解决限流问题？（选择三项）

当消费者遇到 ReadProvisionedThroughputExceeded 错误时，表明读取吞吐量不足。增加 Kinesis 流的分片数量（重新分片）会增加总的读取吞吐量，从而解决限流问题。使用增强扇出（enhanced fan-out）功能的消费者，每个消费者会获得一个独立的 2 MB/秒的吞吐量，这能有效避免多个消费者争抢同一分片读取配额导致的限流。在消费者应用程序中实现带有指数退避的错误重试策略，可以平滑地处理瞬时限流，避免持续重试加剧问题，并最终成功读取数据。 减少分片数量会降低总吞吐量，加剧限流。调整消费者的轮询频率或使用 KPL 主要用于生产者端或优化写入，对消费者读取限流问题帮助不大。Kinesis Data Streams 不支持动态分区。