Web Streams API 与流式处理：ReadableStream/TransformStream、背压与管道实战
使用 Web Streams API 实现端侧流式处理，覆盖 ReadableStream/TransformStream 管道、背压治理与渐进渲染，提供可验证的时延与内存指标
管道
OpenTelemetry Collector 管道与导出优化（2025）
OpenTelemetry Collector 管道与导出优化（2025）Collector 是观测数据的中枢，合理的管道配置能显著降低成本并提升可靠性。一、管道与组件Receiver：按协议接入 Trace/Metrics/Logs（OTLP/Prometheus 等）。Processor：批处理
Supabase pgvector Embeddings 管道与函数部署
引言基于 pgvector 的向量检索可在 Postgres 内完成；通过 Edge Functions 构建向量化管道实现生成、写入与检索的统一。能力与管道（已验证）pgvector：在 Supabase 的 Postgres 中启用扩展，创建向量列与索引（HNSW/IVFFlat）以支持相似度查
OPFS 与 Streams 管道化写入与背压联动
结合 OPFS 与 Streams API，在浏览器端实现管道化写入与背压治理，稳定处理大文件与二进制数据的本地存储。
TextEncoderStream 与 TextDecoderStream 文本管道转换与持久化实践
使用编码/解码流与 TransformStream 构建文本处理管道，并将结果增量写入 IndexedDB。
TransformStream 管道化数据处理与背压实践
使用 TransformStream 构建数据处理管道并利用背压机制提升稳定性，含能力检测与简单处理示例。
数据变更捕获CDC与Debezium管道实践
使用 Debezium 构建 CDC 管道，实现变更事件可靠采集与传递，覆盖快照/断点、去重与模式演进，并给出验证与回归方法。
Streams 管道错误传播与恢复机制
`title: Streams 管道错误传播与恢复机制``categories: Web 开发/前端/数据管理``keywords: Streams,错误传播,pipeThrough,pipeTo,恢复``description: 解析 Streams 管道中的错误传播机制与关闭语义，设计重试与恢复
Great Expectations 数据质量校验与管道集成（2025）
Great Expectations 数据质量校验与管道集成（2025）一、期望与套件期望类型：唯一性/非空/范围/正则等。校验套件：按数据集组织，并版本化管理。二、管道与触发集成：在采集/变换/发布环节作为闸点触发。失败处理：阻断与告警与缺陷记录闭环。三、报告与审计报告：生成人读报告与存档；可视化
"MongoDB 聚合管道与索引优化实战"
"结合复合索引与聚合管道提升查询与统计性能，提供可执行的索引与管道示例。"
