Elasticsearch请求缓存与查询缓存治理
区分请求缓存与查询缓存的作用与触发条件，优化聚合与过滤命中率并控制无效缓存。
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ETL编排选型：Airflow与Dagster对比
对比两大编排平台在 DAG 模型、类型与观测能力上的差异，指导批处理与数据管道的工程选型。
Flink Checkpoint与Exactly-Once：状态一致性与反压治理
以检查点与两阶段提交实现一次性处理与状态一致性，治理反压与恢复策略，构建稳定的流式管道。
Flink窗口与水位：乱序与迟到治理
正确使用事件时间窗口与水位处理乱序与迟到数据，结合侧输出与容忍度，保证指标准确与稳定。
Kafka Connect SMT：数据清洗与标准化
使用 Kafka Connect 的 SMT 在管道中进行字段重命名、过滤与规范化，降低下游适配成本。
Kafka KRaft与ZooKeeper迁移治理
评估并迁移到 KRaft 控制面，理解架构差异与滚动升级策略，降低复杂度与运维成本。
ClickHouse物化视图与合并队列治理
通过物化视图与 MergeTree 合并治理预聚合与分层存储，提升查询性能并控制写入与合并开销。
Kafka MirrorMaker 2多集群灾备与延迟治理
使用 MM2 在多集群间进行主题镜像与灾备，规范命名与拓扑、延迟与一致性治理，保障跨地域数据与消费安全。
Kafka Streams与Flink对比：内嵌流处理与分布式引擎
对比内嵌于应用的 Kafka Streams 与分布式流引擎 Flink 的能力与适配场景，指导工程选型。
Kafka Streams状态存储与RocksDB调优
掌握 Kafka Streams 的状态存储与恢复机制，调优 RocksDB/缓存与日志，提升稳定性与延迟表现。
