GraphQL 持久化查询与缓存策略：APQ、Cache-Control 与客户端缓存实践
构建 GraphQL 持久化查询与缓存体系，采用 APQ 与 Cache-Control、客户端缓存与失效策略，提供可验证的命中率与延迟指标
持久化
GraphQL 持久化查询与缓存策略（2025）
GraphQL 持久化查询与缓存策略（2025）GraphQL 灵活但易被滥用，持久化查询与缓存策略能显著改善性能与治理。一、持久化查询白名单：预注册查询并下发 ID，阻止任意自由查询。变更流程：查询更新走评审并版本化管理。二、复杂度与速率复杂度：对深度与字段数量设上限，防止过度请求。速率：对高成本
GraphQL 持久化查询与CDN缓存（Persisted Queries、Cache 与验证）
通过持久化查询将查询映射为哈希并使用GET请求与CDN缓存，降低带宽与提升性能，提供客户端与服务端实现与验证方法。
GraphQL 安全治理（复杂度限制、深度限制与持久化查询）
通过复杂度与深度限制、持久化查询与速率治理保障 GraphQL 的稳定性与安全性，并提供验证方法。
状态机与 XState 前端实践：可视化状态、并发与持久化
使用 XState 构建可视化且可验证的前端状态机，覆盖并发状态、守卫与动作、持久化与恢复，并提供可验证的稳定性与可维护性指标
Strimzi 在 Kubernetes 部署 Kafka 高可用实践
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WebSocket 实时数据流持久化与背压管理
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WebCrypto SHA-256 完整性校验与去重持久化
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WebCrypto PBKDF2 密钥派生与加密持久化
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WebCodecs 视频解码与帧持久化实践
使用 WebCodecs 解码视频并提取帧，生成缩略图并持久化到 IndexedDB，适合本地媒体管理。
