Karpenter 节点自动供给与成本优化（2025）
Karpenter 节点自动供给与成本优化（2025）一、供给与约束Provisioner：按区域/实例家族/容量限制定义供给策略。亲和与污点：隔离工作负载，保障关键服务。二、实例与成本预留与可抢占：核心服务用预留，波动任务用可抢占。实例选择：按 CPU/内存/网络特性匹配负载。三、伸缩与回收伸缩信
优化
Largest Contentful Paint（LCP）：测量与优化路径
使用 PerformanceObserver 采集 LCP 并围绕服务器与前端的关键路径进行优化，涵盖资源提示、优先级与渲染阻塞治理。
"LCP 深入解析：Largest Contentful Paint 的定位与优化"
"系统解析 LCP 的定义、形成机制与定位方法，结合 RUM/CrUX 与 DevTools 子阶段拆解，给出四大类优化路径与验证参考。"
LLM 推理优化（Batching、Cache、Speculative Decoding 与验证）
总结大模型推理的性能优化方法，包括批处理、缓存与推测解码，并提供可验证的压测与观测路径。
"Long Tasks API：主线程阻塞监测与优化"
"介绍 Long Tasks 的阻塞检测与采集，用 PerformanceObserver 识别长任务来源，结合切片/并行与调度策略降低交互延迟与阻塞时间。"
MediaSource Extensions（MSE）流媒体播放优化：缓冲管理、码率自适应与指标验证
使用 MediaSource Extensions 构建浏览器端流媒体播放，覆盖 SourceBuffer 管理、分片追加与码率自适应策略，提供可验证的启动时延与重缓冲指标
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。
MongoDB 分片与索引优化（Shard Key、复合索引与查询规划）
选择合适的分片键与复合索引, 结合查询规划分析优化读写与分布, 并提供可重复的度量与验证流程。
MongoDB 模型设计与索引优化（2025）
MongoDB 模型设计与索引优化（2025）MongoDB 的性能依赖合理的文档模型与索引策略与聚合设计。一、模型设计文档粒度：按访问模式划分嵌套与引用，降低跨集合联动。规范命名：字段与类型一致，便于索引与聚合。二、索引与TTL复合索引：覆盖过滤与排序字段，减少扫描。TTL 索引：为过期数据设置自
