OffscreenCanvas与Web Workers渲染线程治理
使用 OffscreenCanvas 将绘制迁移到工作线程，配合 Workers 管理并发与消息，优化渲染性能与响应性。
web workers
Web Workers：并发与 transferable 管理
使用 Web Workers 将计算卸载至后台线程，合理使用 transferable 与结构化克隆，治理生命周期与错误，提升响应与稳定性。
"Web Workers 与 SharedArrayBuffer 并行计算实践"
"面向前端高负载任务的并行计算实践，结合 Web Workers 与 SharedArrayBuffer 构建分工流水线，降低主线程占比与交互延迟。"
"Web Workers 与 OffscreenCanvas 并行渲染实践"
"通过将计算与绘制迁移至 Worker 与 OffscreenCanvas，降低主线程阻塞并提升帧率，提供可复现实验与落地模式，适合大规模图形与数据可视化场景。"
"前端 Worker 池与任务调度实践：MessageChannel/Task Queue/优先级"
"构建前端 Worker 池与任务调度系统，通过 MessageChannel 与优先级队列实现并行处理与主线程解耦，提升交互性能与吞吐。"
"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。"
"Web Workers与IndexedDB大规模索引并行构建实践"
"结合Web Workers与IndexedDB在浏览器端并行构建大规模索引，降低主线程阻塞，并以真实数据集验证构建时长与查询延迟改善。"
"结构化数据导入管道：Streams + Web Workers + IndexedDB"
"利用 Streams 与 Web Workers 构建高吞吐的数据导入管道，将 CSV/JSON 流式解析并持久化到 IndexedDB，降低主线程阻塞。"
