1）包的選擇
confluent-kafka-go使用了rdkafka的c庫，破壞了go代碼的收斂，不使用；
sarama不支持groud id 的功能，寫consumer需要自己管理消費的partition，offset；很難用；
sarama-cluster是對sarama的一層封裝，實現了group id 功能
2）關於offset問題
sarama-cluster有auto commit的功能，默認是一秒；但最好自己管理，如每100條數據MarkOffset，並CommitOffsets
3）實現consumer的Priority MQ功能
如1-5優先級的5個Topic，傳入
map[string]int32 {
topic1: 1,
topic2: 2,
....
}
按Priority生成排序的consumerList，for循環遍歷consume，<-consumer.Messages()，select之並設置default分支
4）producer
producer使用的AsyncProducer的對象池；測試：本機1K以上message大小，producer池可提升效率，原因是I/O時間長，單一Producer發送效率受限；小message(10byte)，單個producer發送效率要高，瓶頸在producer池的頻繁Get與Put
5）網絡問題時，consumer會自動重連；
https://github.com/Shopify/sarama/issues/72
6）接收producer的Errors() chan一定要用for _, err := range producer.Errors()；勿用for{}否則producer意外關閉，這里會死循環；
for {
err := <-producer.Errors() // 錯誤示例；若producer意外關掉，此外err一直返回nil，跑滿CPU
if err != nil {
// print log
}
}