在Go語言中，處理高并發的日志管理可以通過以下幾種方法來實現：

1. 使用緩沖區：通過使用緩沖區，可以將日志數據先存儲在內存中，然后定期或者達到一定數量后再將數據寫入磁盤。這樣可以減少磁盤I/O操作的次數，提高性能。Go標準庫中的bufio包提供了緩沖區的功能，可以用來實現日志的緩沖。

package main

import (
	"bufio"
	"fmt"
	"os"
)

func main() {
	file, err := os.OpenFile("log.txt", os.O_CREATE|os.O_WRONLY|os.O_APPEND, 0666)
	if err != nil {
		fmt.Println("Error opening file:", err)
		return
	}
	defer file.Close()

	writer := bufio.NewWriter(file)

	for i := 0; i < 100000; i++ {
		_, err := writer.WriteString(fmt.Sprintf("Log message %d\n", i))
		if err != nil {
			fmt.Println("Error writing to file:", err)
			return
		}
	}

	writer.Flush()
}

2. 使用并發安全的日志庫：有一些日志庫是并發安全的，可以在高并發場景下使用。例如，logrus和zap等。這些庫通常會使用鎖或者其他同步機制來確保在多線程環境下的安全性。

package main

import (
	"github.com/sirupsen/logrus"
)

func main() {
	logger := logrus.New()
	logger.SetFormatter(&logrus.JSONFormatter{})

	for i := 0; i < 100000; i++ {
		logger.WithFields(logrus.Fields{
			"message": fmt.Sprintf("Log message %d", i),
		}).Info("Info message")
	}
}

3. 使用分布式日志系統：在高并發場景下，可以考慮使用分布式日志系統，如ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）或者EFK（Elasticsearch, Fluentd, Kibana）等。這些系統可以將日志數據分散到多個服務器上處理，提高系統的可擴展性和性能。

4. 使用日志代理：可以使用日志代理（如Filebeat、Fluentd等）來收集、處理和轉發日志數據。這些代理可以部署在應用服務器上，負責收集日志并將其發送到日志處理系統。這樣可以減輕應用服務器的負擔，提高日志處理的速度。

總之，在高并發場景下，可以通過使用緩沖區、并發安全的日志庫、分布式日志系統和日志代理等方法來提高日志管理的性能和可擴展性。