Debezium CDC 数据变更捕获（Kafka Connect、事务边界与幂等）
使用 Debezium 构建 CDC 流水线，明确事务边界与顺序保证，结合幂等处理与去重策略，提供验证与观测方法。
kafka
"Apache Kafka 消费组与投递语义：有序性、幂等与事务"
"梳理 Kafka 的分区有序性、幂等生产与事务性消费/提交策略，给出可验证的配置示例。"
Kafka延迟与重试退避策略实践
通过生产者/消费者重试与退避策略优化Kafka延迟与稳定性，提供可验证的配置与命令，保障高并发处理。
Kafka事务与Exactly-Once语义实践
使用 Kafka 事务与幂等生产者实现端到端 Exactly-Once，配置事务性消费与写入，处理重平衡与去重，并提供验证与监控方法。
KEDA事件驱动弹性伸缩实践
通过KEDA实现事件驱动的Pod弹性伸缩，提供可验证的ScaledObject配置与观测方法，保障性能与稳定性。
Kafka事务与Exactly-Once处理实践
在Kafka中通过事务与幂等生产者实现Exactly-Once处理，提供可验证的客户端配置与操作命令，保障端到端一致性。
Kafka 消费者组再均衡与偏移治理（Assignor、Offset 与会话参数）
解释消费者组再均衡机制与偏移提交策略，结合会话参数优化稳定性，并提供可验证的观测方法。
Kafka 主题保留与压缩策略（Retention、Log Compaction、cleanup.policy）
设计 Kafka 主题的保留与压缩策略，合理配置 `cleanup.policy=delete/compact`，并验证可靠性与成本的平衡。
