"Compute Pressure API：CPU 负载监测与自适应策略"
"介绍 Compute Pressure 的负载分级与事件模型，按照设备压力信号调整算法复杂度与刷新率，降低功耗与抖动，提供示例与参考。"
负载
API 性能基准与负载测试（2025）
API 性能基准与负载测试（2025）性能基线是容量与成本决策的基础。本文给出测试与治理方法。一、场景与指标场景：读写、列表与复杂查询；覆盖真实流量特征。指标：吞吐、P95/P99 延迟与错误率、资源使用。二、工具与流程工具：选择成熟压测工具并统一脚本与数据集。流程：在发布前进行基线对比与回归检测。
CI/CD密钥最小化与短期凭证治理（OIDC-Federation-工作负载身份）最佳实践
通过 OIDC 联邦与短期凭证替代长期密钥，结合最小权限与时间窗口治理，降低CI/CD密钥泄露风险。
Node.js Worker Threads 与线程池（Piscina、负载与背压）
使用 Worker Threads 与 Piscina 构建线程池，将重计算从主线程移出，设计背压与负载策略，并提供验证方法。
全链路压测与容量规划（负载模型、SLA 与瓶颈定位）
构建真实负载模型开展全链路压测，依据 SLA 与 p95/p99 指标进行容量规划，并提供可验证的瓶颈定位与优化方法。
Compute Pressure API：负载感知与自适应策略
使用 Compute Pressure 观测 CPU 压力状态并按级别自适应调度，控制采样间隔与任务分片以提升交互与节能表现。
K8s HPA 指标与负载治理（2025）
K8s HPA 指标与负载治理（2025）HPA 自动伸缩需要合理指标与阈值与抖动控制，避免过度伸缩与不稳定。一、指标与目标资源指标：CPU/内存利用率与自定义业务指标。目标值：设定目标利用率或绝对值，匹配负载特征。二、抖动与冷却抖动抑制：最小可伸缩步长与稳定窗口。冷却时间：伸缩后冷却防止频繁波动。
SPIFFE/SPIRE 工作负载身份（SVID、mTLS 与轮换）
使用 SPIFFE/SPIRE 为工作负载签发身份（SVID），在网格与服务间实施 mTLS 与证书轮换，并提供可验证的配置与演练方法。
SPIFFE/SPIRE 工作负载身份与 mTLS（SVID、Bundle 与验证）
使用SPIFFE/SPIRE为工作负载签发SVID并通过mTLS实现零信任身份校验，提供服务器与代理配置及端到端验证方法。
JWE敏感负载加密与密钥轮换（AES-GCM/RSA-OAEP）最佳实践
通过AES-GCM加密敏感负载与RSA-OAEP封装CEK，并实施kid标识与轮换策略，保障传输与存储的机密性与可追溯性。
