Apache Kafka 3.7 版本解读：KRaft JBOD（早期）与客户端指标
总结 Kafka 3.7 的核心变化，包含 KRaft 的早期 JBOD 支持、服务端客户端指标、旧请求版本弃用与 ZooKeeper 迁移路线提示。
指标
"OpenTelemetry 分布式追踪与指标采集实践"
"通过 OpenTelemetry 采集追踪与指标，提供标准 Collector 配置与环境变量示例，覆盖采样与资源标注。"
OpenTelemetry 日志-链路-指标关联分析实践（2025）
OpenTelemetry 日志-链路-指标关联分析实践（2025）一、标签与上下文统一标签：服务/环境/租户/TraceID/SpanID。资源属性：标准化资源维度，避免高基数膨胀。二、采集与管道Collector 管道：Receiver/Processor/Exporter 配置。采样与过滤：控
Permissions Policy 安全头与特性治理：禁用敏感API、第三方约束与指标验证
使用 Permissions Policy（原 Feature-Policy）在站点范围内禁用或限制敏感浏览器特性，治理第三方脚本与嵌入内容，提供可验证的风险降低与兼容性指标
Popover API 锚定定位与可访问性：交互触发、锚点定位与验证指标
使用原生 Popover API 构建无障碍的锚定式弹出层，覆盖交互触发、锚点定位与可访问性细节，提供可验证的性能与稳定性指标
"Prometheus 指标设计与告警规则实战"
"从指标设计到 PromQL 告警与 Alertmanager 路由的落地实践，覆盖采集、聚合与验证要点。"
"Prometheus 自定义 Exporter 编写与指标暴露"
"使用官方客户端编写自定义 Exporter，并通过 /metrics 暴露指标，覆盖核心指标类型与示例代码。"
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：
Server-Timing 指标埋点：端到端性能观测
介绍 Server-Timing 响应头的格式与采集方式，将后端阶段耗时暴露给前端性能 API，实现端到端性能观测与告警。
Server-Timing 端到端性能观测：后端指标上报、浏览器采集与优化闭环
使用 Server-Timing 头部在后端上报性能指标，浏览器端采集并联动优化闭环，提供可验证的后端与前端协同数据
