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
事件
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。"
"Input Events Level 2：beforeinput 与输入法合成事件"
"介绍 Input Events Level 2 的 `beforeinput` 与 `input` 扩展、`inputType` 枚举、与 IME 合成事件协作，构建可靠的富文本与代码编辑器输入模型。"
KEDA Cron 与混合触发策略（定时与队列事件协同）
结合KEDA的Cron与队列触发器，在固定时段预热副本并在事件压力下即时扩容，提供参数示例与可重复验证步骤。
KEDA Scalers 队列长度与事件驱动自动伸缩（2025）
KEDA Scalers 队列长度与事件驱动自动伸缩（2025）一、触发器与指标Scaler：RabbitMQ/Kafka/Redis 等触发器读取 `队列长度` 与速率。指标：转换为 HPA 可消费的指标，驱动副本数变化。二、伸缩策略与并发策略：设定最小/最大副本与步进；避免抖动。并发上限：为下游
KEDA 事件驱动自动伸缩实践（2025）
KEDA 事件驱动自动伸缩实践（2025）KEDA 将外部事件源（队列/流/数据库）转换为伸缩信号，适合波动与异步任务场景。一、触发器与 ScaledObject触发器：Kafka/Redis/HTTP 等触发器参数与阈值配置。ScaledObject：绑定 Deployment 与最小/最大副本与
