用途：该技能聚焦分布式系统中的“热分区”问题，即数据虽均匀分布但访问流量高度倾斜，导致单个分区、分片或节点过载。适用于选择分区键、设计分片数据库、Kafka 写入、多租户分片等场景。
主要能力：
- 识别热分区信号：按日期/时间戳分区写入、低基数键（国家码、状态、布尔值）、DynamoDB 单一全局键、Kafka 键倾斜、无热租户处理的租户分片、缺少按分区监控。
- 提供修复模式：随机后缀写分片（写分散、读需 scatter-gather）、复合分区键（增加基数）、为热租户提供专用基础设施、热读缓存（配合防击穿）、提高 Kafka 分区键基数或对热键加随机后缀、按分区监控与告警。
- 给出读写权衡表：随机后缀分片写优读差；缓存对写无效；专用基础设施隔离读写；复合键需知道查询维度。
使用方式：资料以模式说明和代码片段展示，例如随机后缀分片使用 const WRITE_SHARDS = 10; 与 pk: ${date}#${shard}，读取时对全部 shard 做 scatter-gather；复合键示例 pk = ${tenantId}#${entityType} 或加入小时桶；Kafka 建议用 user.id 替代 user.countryCode，热键可加随机后缀。
适用场景：写密集的时间序列、事件、日志；读密集的全局排行榜或配置；企业级多租户 SaaS；Kafka 消息分区。
限制：资料未提供具体产品版本、性能基准或收费信息。随机后缀会破坏同一键的顺序保证，仅适用于不要求顺序的场景；缓存引入 TTL 内的数据陈旧；专用基础设施增加运维复杂度；复合键仅在第二维度基数足够时有效。按分区监控被强调为必需项，否则只能等用户报错才发现问题。