Amazon EventBridge 事件总线与规则治理（2025）
Amazon EventBridge 事件总线与规则治理（2025）一、事件与规则事件模型：统一事件结构与元数据；集中注册来源。规则匹配：按模式匹配字段路由到目标服务。二、投递与重试目标：Lambda/API/队列等；限制并发与速率。重试与死信：对失败事件退避重试并入 DLQ。三、审计与观测审计：记
事件
"Attribution Reporting API：匿名转化与事件/摘要报告"
"介绍 Attribution Reporting 的匿名转化上报模型、事件级与摘要报告的差异、基于响应头的 Source/Trigger 注册与部署要点，并给出示例与权威参考。"
CloudEvents 事件标准化与总线治理（2025）
CloudEvents 事件标准化与总线治理（2025）CloudEvents 提供事件的通用描述与元数据字段，降低耦合并提升互操作性。一、模式与字段核心字段：`id`、`source`、`type`、`subject`、`time` 等。扩展：按业务扩展字段并规范命名与版本。二、路由与传输路由：按
CloudEvents与事件规范：跨平台事件模型
采用 CloudEvents 标准化事件模型，统一上下文与扩展属性，提升跨平台互操作与治理。
CQRS 与事件溯源落地指南（2025）
CQRS 与事件溯源落地指南（2025）CQRS 将写入与读取分离，事件溯源保留变化历史，提升可维护性与可审计性。一、模型与边界写模型：聚焦业务不变量与事务边界。读模型：针对查询优化的反规范化视图。二、事件存储与回放存储：事件表或日志记录状态变化与元数据。回放：用于重建读模型或审计追溯。三、一致性与
Debezium CDC 与 Outbox 模式（可靠事件与验证）
使用Debezium进行数据库变更捕获并结合Outbox表发布可靠事件，降低双写与一致性风险，提供连接器配置与端到端验证方法。
"Event Timing API：输入事件延迟采集与 INP 关联"
"说明 Event Timing 的事件条目与时序字段，用于采集首次输入与后续交互的延迟，辅助评估 INP 并定位阻塞来源，提供示例与参考。"
Event Timing API：输入事件时序与阻塞分析
使用 Event Timing API 采集输入事件的处理时序与延迟，定位阻塞来源并与 INP 联动优化交互响应。
Flink 事件时间与水位线深度实践（2025）
Flink 事件时间与水位线深度实践（2025）事件时间驱动窗口是 Flink 的核心能力。本文聚焦乱序与迟到数据的工程实践。一、事件时间与水位线事件时间：以事件携带时间戳驱动计算，避免处理时间偏差。水位线（Watermark）：标示低于某时间的事件基本到齐，推进窗口触发。二、乱序与迟到数据乱序容忍
"INP 深入解析：Interaction to Next Paint 的事件阶段与优化"
"拆解 INP 的三个事件阶段（输入延迟、处理时长、呈现延迟），给出定位与优化策略，并结合 RUM/CrUX 与多主线程场景的注意事项。"
