"ReadableStream tee 多消费者一致性治理实践"
"基于 ReadableStream.tee 构建多消费者并行处理管道，阐明背压传播与缓冲一致性治理方法。"
管道
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
SharedWorker 多页面数据管道与缓存协作实践
使用 SharedWorker 构建多页面共享的数据管道，并与本地缓存协作，实现统一的数据流与状态同步。
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。
发布管道防篡改治理（Artifacts-签名-不可变存储）最佳实践
通过制品签名、不可变存储与审计链路，防止发布管道被篡改，并在异常时阻断与快速回滚。
"Web Workers 后台数据处理：Worker/SharedWorker + OPFS 管道"
"利用 Worker/SharedWorker 构建前端后台数据处理管道，将计算与 I/O 脱离主线程，结合 OPFS 持久化。"
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。
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。
Streams API 管道化处理与持久化实践
`title: Streams API 管道化处理与持久化实践``categories: Web 开发/前端/数据管理``keywords: Streams API,ReadableStream,WritableStream,TransformStream,OPFS,IndexedDB``descr
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
