recover能够捕捉到子协程的错误吗?
在Go语言中，recover()函数只能捕获当前goroutine（协程）内被panic触发的错误。如果在一个goroutine中引发了panic，然后在该goroutine内的某个defer函数中调用recover()，那么可以捕获到这个panic。
然而，recover()并不能直接捕获到子goroutine中触发的panic。如果在子goroutine中发生了panic，并且没有在子goroutine内部进行处理，那么这个panic将会传播到父goroutine，最终导致整个程序的崩溃。若想在父goroutine中捕获子goroutine的panic，需要通过其他同步机制（如channel或互斥锁）配合recover()来实现。例如，父goroutine可以启动一个监控子goroutine状态的goroutine，通过channel接收子goroutine可能发送的panic信号，并在那个goroutine中调用recover()进行处理。
单个表到达多大要进行拆分? 为什么需要拆表?
单个数据库表是否需要进行拆分，并没有固定的大小阈值，这主要取决于多种因素，包括但不限于：
数据量：一般来说，当表的数据量增长到一定程度，如几千万乃至上亿行时，查询性能会显著下降，尤其是当存在大量并发读写操作以及涉及全表扫描、范围查询、索引失效等情况时，表拆分的需求就会显现。
查询性能：如果发现即使经过优化（例如建立合适索引、分区表等），仍然不能满足查询响应时间的要求，或者数据量的增长导致磁盘I/O、内存缓存、CPU计算等资源紧张，那么就需要考虑拆分表。
并发压力：在高并发场景下，单表的锁竞争可能导致严重的性能瓶颈，这时为了减少锁冲突和提高并发处理能力，往往需要对表进行拆分。
存储限制：单个数据库文件或单个实例可能有物理存储空间的限制，当接近这个限制时，也需要通过拆分表来分散数据。
业务需求与扩展性：业务发展迅速，需要能够快速扩容以应对未来更大的数据量和访问量，提前进行分库分表有利于系统的可扩展性设计。
数据分布和访问模式：如果数据访问存在明显的热点分布，例如大部分请求集中在一部分数据上，采用数据拆分可以有效均衡负载，避免“热点”问题。
备份恢复时间：单个大表的备份和恢复操作可能消耗大量时间和资源，拆分后可降低这方面的影响。
