1）包的选择
confluent-kafka-go使用了rdkafka的c库，破坏了go代码的收敛，不使用；
sarama不支持groud id 的功能，写consumer需要自己管理消费的partition，offset；很难用；
sarama-cluster是对sarama的一层封装，实现了group id 功能
2）关于offset问题
sarama-cluster有auto commit的功能，默认是一秒；但最好自己管理，如每100条数据MarkOffset，并CommitOffsets
3）实现consumer的Priority MQ功能
如1-5优先级的5个Topic，传入
map[string]int32 {
topic1: 1,
topic2: 2,
....
}
按Priority生成排序的consumerList，for循环遍历consume，<-consumer.Messages()，select之并设置default分支
4）producer
producer使用的AsyncProducer的对象池；测试：本机1K以上message大小，producer池可提升效率，原因是I/O时间长，单一Producer发送效率受限；小message(10byte)，单个producer发送效率要高，瓶颈在producer池的频繁Get与Put
5）网络问题时，consumer会自动重连；
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{}否则producer意外关闭，这里会死循环；
for {
err := <-producer.Errors() // 错误示例；若producer意外关掉，此外err一直返回nil，跑满CPU
if err != nil {
// print log
}
}