一家制造公司通过 Amazon Kinesis Data Streams 收集物联网设备数据。负载包含设备 ID、捕获日期、测量类型、测量值和设施 ID。生产者使用设施 ID 作为分区键。运维团队观察到许多 WriteThroughputExceeded 异常：一些分片过载，而另一些分片空闲。公司应如何解决此热点分片问题？

正确答案是“将分区键从设施 ID 更改为随机生成的键”。当生产者使用设施 ID 作为分区键时，如果某些设施产生的数据量远超其他设施，就会导致这些设施对应分片的热点问题，出现 WriteThroughputExceeded 异常。将分区键更改为随机生成的键，可以确保数据均匀分布到所有分片，从而解决热点问题。 “增加分片数量”只能暂时缓解问题，如果分区键仍然不均匀，热点分片问题最终会再次出现。“在生产者端归档数据”与解决 Kinesis Data Streams 的热点分片问题无关。“将分区键从设施 ID 更改为捕获日期”同样可能导致热点，因为特定日期的流量可能很高，导致该日期的分片过载。