Redis 延迟诊断与 Pipeline 调优：latency doctor、redis-benchmark 与生产验证指南
以可复现的命令与量化指标诊断 Redis 延迟来源，系统化评估 Pipeline 对吞吐与尾延迟的影响，并结合 AOF、网络与内存策略给出生产环境的调优与验证方法。
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Redis Streams 与消费者组：可靠事件流、ACK 与重试可验证实践
以可复现的命令演示 Redis Streams 在消费者组中的投递、确认与重试机制，构建“至少一次”交付与死信队列策略，保障事件驱动架构的可靠性与可观测性。
Redis Streams 与消费者组可验证实战：顺序保证、重试与监控
以可复现的命令演示 Redis Streams 在生产中的使用，覆盖顺序保证、重试与监控，给出健壮的消费者组设计与指标采集方法。
Redis 6/7 I/O 多线程与持久化交互：io-threads、AOF 重写与延迟可验证实战
系统化解析 Redis 6/7 的 I/O 多线程机制与持久化交互，给出 io-threads、io-threads-do-reads 与 AOF 重写的配置与可验证压测方法，帮助在高并发下降低尾延迟并保持一致性。
PostgreSQL 连接池与 PgBouncer 配置：事务池、会话池 与性能验证
系统化配置 PgBouncer 的事务池与会话池模式，解释与 prepared statements 的兼容性与权衡，提供可复现的性能与稳定性验证步骤，保障高并发下连接资源与延迟可控。
PostgreSQL 索引膨胀与维护：REINDEX、VACUUM FULL 与 pg_repack 可验证实践
识别并量化索引/表膨胀，基于 pgstattuple 与统计视图进行评估，结合 REINDEX、VACUUM FULL 与 pg_repack 的可复现维护方案。
PostgreSQL 索引类型选择与场景实践：B-Tree、GIN、GiST、BRIN 的性能与存储权衡可复现实验
系统化对比 PostgreSQL 的 B-Tree、GIN、GiST、BRIN 索引，给出可复现的 EXPLAIN ANALYZE 与尺寸统计方法，帮助在文本、数组、地理与时序场景做正确选型。
PostgreSQL 索引类型与选择：B-Tree、GIN、GiST、BRIN 可验证实践
以可复现的表与查询，逐步验证 PostgreSQL 主要索引类型（B-Tree、GIN、GiST、BRIN）的适用场景与性能差异，并给出选择与参数调优建议。
PostgreSQL 物化视图与刷新策略可验证实践
以可复现的示例演示物化视图的创建、索引、并发刷新与锁影响，给出生产安全的刷新策略与验证方法，确保行为与性能可控。
PostgreSQL VACUUM 与自动清理深度解析与可验证实践
系统性解析 VACUUM/Autovacuum 的触发、冻结与膨胀控制，提供可复现实验与监控方法，确保写入密集型业务在 13–16 版本上稳定运行。
