Web 性能优化与 Core Web Vitals 实战
概述Core Web Vitals 是衡量真实用户体验的核心指标，分别针对加载速度（LCP）、交互响应（INP）和视觉稳定性（CLS）。本文提供从测量到优化的可执行方法，帮助团队建立持续的性能治理体系。已验证技术参数LCP 良好阈值 ≤ 2.5s；需要改善 2.5–4.0s；较差 >
优化
前端图片优化：AVIF 与 WebP 的取舍与落地
"结合压缩效率、画质与兼容性，评估 AVIF 与 WebP 的取舍，并提供对 LCP 的影响与工程化落地建议。"
前端图片懒加载与占位骨架优化（loading=lazy、IntersectionObserver 与验证）
通过原生懒加载与IntersectionObserver触发加载，配合占位骨架与低分辨率占位图，降低首屏体积与提升交互体验，并提供验证方法。
浏览器端 AI 推理实践：WebGPU/ONNX Runtime Web 与性能优化
在浏览器端实现 AI 推理，采用 WebGPU 与 ONNX Runtime Web，覆盖模型加载、输入预处理与性能优化策略，提供可验证的时延与体积指标
Web 动画与 CLS 布局稳定性优化（2025）
Web 动画与 CLS 布局稳定性优化（2025）CLS 衡量页面的布局偏移，动画与资源加载不当会显著影响稳定性。一、动画与合成合成层：使用 `transform`/`opacity` 进行动画，避免布局回流。过渡：控制过渡时机与范围，减少干扰关键内容。二、占位与加载占位：为图片与广告保留尺寸，避免
TimescaleDB 压缩与连续聚合优化（2025）
TimescaleDB 压缩与连续聚合优化（2025）一、压缩与存储压缩策略：对历史分区启用压缩，降低成本。归档：只读历史分区归档，减少写入冲突。二、连续聚合物化视图：自动刷新聚合窗口，提升查询性能。参数：刷新策略与延迟容忍度以 SLA 校准。三、索引与分区索引：覆盖时间与过滤维度；避免过度索引。分
WebGL2 实例化绘制：gl.drawArraysInstanced 与性能优化
"介绍 WebGL2 的实例化绘制与扩展，在需要大量相似对象的场景减少状态切换与调用次数，显著提升性能，提供示例与优化建议。"
WebAssembly 在前端的应用与性能优化实践
"介绍在前端使用 WebAssembly 的场景、性能优化方法与注意事项，提供实践案例。"
Web 字体优化：font-display、子集化与可变字体（Variable Fonts）实践
实施 Web 字体优化，从 font-display 与预加载到子集化与可变字体，系统化降低首屏阻塞与体积开销，并提供可验证的渲染与性能指标
