服务端缓存分层与键设计（2025）
服务端缓存分层与键设计（2025）缓存分层能兼顾延迟与成本。本文聚焦键策略与失效治理。一、分层与策略进程/节点/集中：按数据热度与一致性选择层次。一致性：读写路径明确，避免双写不一致。二、键与失效键设计：包含维度与版本与依赖，避免污染与冲突。失效策略：精准失效与批量清理，防止陈旧数据。三、预热与观测
架构与中间件
浏览器内数据库 IndexedDB 实战与性能优化：一致性、事务与版本管理
系统化实践 IndexedDB，从模式设计、事务一致性到索引查询与性能调优，提供可复制的生产级实现与验证指标，助力高可靠离线与本地缓存能力
浏览器缓存命中分析与调优（2025）
浏览器缓存命中分析与调优（2025）浏览器缓存在用户侧显著影响体验，需要精细化配置与观测。一、策略与标头Cache-Control：`max-age`、`s-maxage`、`no-store` 等按需配置。ETag/Last-Modified：条件请求降低带宽与延迟。二、版本与资源哈希文件名：避免
API 网关版本路由与弃用治理（Header/Path 版本、客户端迁移与监控）
在网关层实现 Header/Path 版本路由与弃用治理，监控客户端版本分布并辅助迁移，保障演进的稳定性与可见性。
浏览器跨窗口通信治理（BroadcastChannel/Storage事件/来源校验）最佳实践
通过跨窗口通信的来源与数据结构校验、统一协议与通道命名，确保消息仅在受控页面间传递并防止滥用。
混合检索：BM25与向量ANN融合策略
结合传统词项检索与向量近似最近邻，构建高召回与高相关性的混合检索链路，并以重排序提升答案质量。
数据库索引优化实战（B-Tree、覆盖索引、选择性与回表）
结合 B-Tree 工作原理，解释覆盖索引与选择性对查询性能的影响，并提供可验证的优化与观测方法。
Postgres备份与PITR：WAL归档与恢复演练
以基础备份与 WAL 归档实现时间点恢复（PITR），规范备份窗口、验证与演练，保障数据安全。
RabbitMQ 交换机与队列策略、死信与延迟（2025）
RabbitMQ 交换机与队列策略、死信与延迟（2025）一、交换机与路由交换机类型：direct/fanout/topic/headers 按场景选型。路由键：统一命名与匹配规则，控制分发范围。二、队列策略与隔离队列策略：TTL/长度/优先级控制队列行为。隔离：按租户/业务分队列与虚拟主机，降低干
