INP 交互延迟优化实战（2025）
INP 交互延迟优化实战（2025）INP 反映用户输入到界面响应的延迟，优化重点在主线程负载与调度。一、任务与拆分拆分长任务：将>50ms任务拆分并在空闲执行。优先级：交互相关任务优先调度与渲染。二、异步与并行异步：I/O 与非关键计算下放到 Web Worker。并行：采用虚拟列表
优化
HTTP 资源提示与连接优化（preconnect、dns-prefetch 与验证）
使用preconnect与dns-prefetch提前建立连接与解析DNS，降低首屏关键路径延迟，提供服务端与客户端配置及验证方法。
GraphQL 架构与性能优化（2025）
GraphQL 架构与性能优化（2025）GraphQL 以灵活查询与强契约提升前后端协作，但在性能与复杂度上需工程化治理。一、Schema 设计边界清晰：领域建模与类型划分，避免过度嵌套与耦合。版本与演进：新增字段向后兼容，弃用字段给出迁移指引。二、Resolver 与 N+1 问题Resolve
Fetch Priority：fetchpriority 与资源调度优化
使用 fetchpriority 为关键资源提供优先级提示，优化首屏与关键路径加载；结合实测与 DevTools 验证效果。
图片与视频优化（WebP/AVIF、Responsive Images、CDN 转码与自适应码率）
系统梳理图片与视频的格式选择、响应式加载与 CDN 转码策略，提供可验证的实现与观测方法。
PostgreSQL pg_stat_statements 查询分析与优化
"启用 pg_stat_statements 收集查询统计，基于执行次数与平均耗时定位热点并进行优化。"
GCC-14-新特性分析
技术摘要在 200 字以内撰写专业概述：列出核心特性、优化点与实际应用价值。技术参数官方规格页：https://gcc.gnu.org/版本变更汇总：https://gcc.gnu.org/gcc-14/changes.html典型工具链：Binutils / CMake / Ninja / LLV
TraceQL 追踪采集与查询优化（2025）
Grafana Tempo/TraceQL 追踪采集与查询优化（2025）一、采集与存储采集：接入 OTLP；统一服务命名与标签（采样）。存储：对象存储分层与压缩；设置留存与分片，提高吞吐。二、采样与索引采样：概率/规则采样；异常优先与尾延迟优先策略。索引：启用索引加速 TraceQL 查询；控制高
Milvus 2.6.6 更新：地理/时间类型与过滤优化
概述 Milvus 2.6.6 的新增能力与性能改进，包含地理与时间类型、Boost 排序、JSON 路径索引与多项过滤优化，指导复杂过滤与检索实践。
响应式图片实践：srcset/sizes 与 picture 的优化
"系统讲解 x/w 描述符与 sizes 的协作、DPR 与布局尺寸的选择逻辑，以及 picture 在艺术指导场景下的应用与 LCP 影响。"
