为了应对流量并发瓶颈，以及方便数据迁移与扩容，数据分片方式是常用的解决方式。Kafka的分区（partition）、RocketMQ的队列（Queue）、Elasticsearch的主分片/副本（shard）、数据库的分库分表等，均采用数据分片思想应对高并发流量。

遇到问题去官方文档或--help 去尝试解决，慢慢的你就会升华。

目录kafka go库注意例子kafka go库 kafka go客户端官方目前没有提供，但在github有2个非常流行的库 星星较多，网上案例也多 https://github.com/Shopify/sarama confluent官网