CLS 指标治理与事件处理优化（2025）
Web Vitals INP/CLS 指标治理与事件处理优化（2025）一、指标与采集INP（INP）：衡量事件开始到响应完成的时间；采集长尾。CLS（CLS）：衡量布局偏移；设置字体与图片占位，减少抖动。二、事件处理与调度事件处理（事件处理）：拆分长任务；使用 `requestIdleCallba
指标
User Timing API：performance.mark/measure 指标标记与分析
使用 User Timing API 在关键代码路径标记与度量，结合 PerformanceObserver 采集自定义指标并上报，指导性能优化。
Kubernetes Prometheus Adapter 自定义指标 HPA 实战
"通过 Prometheus Adapter 暴露自定义指标，并在 HPA 中引用 External Metrics 进行自动扩缩容。"
Prometheus 指标设计与告警策略（2025）
Prometheus 指标设计与告警策略（2025）Prometheus 支撑统一指标采集与告警，需要在指标质量与规则上治理。一、指标与语义指标分层：核心/次级/警戒指标明确语义与用途。标签治理：控制维度基数，避免存储膨胀与查询慢。二、采样与聚合抽样与时窗：选择合适抓取间隔与聚合时窗，兼顾实时与成本
Kubernetes HPA与VPA对比：扩缩容与资源调优
比较 HPA 与 VPA 的能力与适配场景，在负载弹性与资源推荐之间选择合适方案并协同治理。
Web Performance API 深度实践：Navigation/Resource Timing、PerformanceObserver 与指标采集
系统化使用 Web Performance API 进行性能采集与分析，覆盖导航/资源时序、PerformanceObserver 监听与核心指标汇报，提供可验证的优化闭环
Rust Tokio Tracing 与指标观测实践（2025）
Rust Tokio Tracing 与指标观测实践（2025）Tokio 提供高性能异步运行时，Tracing 为异步任务提供结构化观测能力。一、Tracing 与结构化日志span/event：定义关键路径与事件，统一上下文与标签。层与采样：通过层级与采样控制日志体量与成本。二、指标与导出指标：
PerformanceObserver 指标采集与 IndexedDB 持久化实践
使用 PerformanceObserver 采集关键性能指标并持久化到 IndexedDB，提供能力检测与采集封装。
Prometheus 指标设计与直方图（RED/USE、Histogram/Quantile）
以 RED/USE 模型为框架设计指标体系，正确使用直方图与分位数统计延迟与资源利用率，并提供可验证的实践方法。
Kubernetes HPA 与 KEDA 事件驱动伸缩（指标、队列与验证）
结合HPA与KEDA实现基于资源与事件的双通道弹性伸缩，提供队列触发与资源指标配置示例并给出可重复验证方法。
