LCP 深入解析：Largest Contentful Paint 的定位与优化
"系统解析 LCP 的定义、形成机制与定位方法，结合 RUM/CrUX 与 DevTools 子阶段拆解，给出四大类优化路径与验证参考。"
工程实践
Largest Contentful Paint（LCP）：测量与优化路径
使用 PerformanceObserver 采集 LCP 并围绕服务器与前端的关键路径进行优化，涵盖资源提示、优先级与渲染阻塞治理。
Kubernetes网络策略NetworkPolicy与Pod安全实践
通过 NetworkPolicy 控制入站/出站流量，结合 Pod 安全策略与最小权限，实现集群隔离与安全治理，并提供可验证的配置与流程。
Kubernetes批处理：Job/CronJob与重试治理
使用 Job/CronJob 管理批处理任务，配置并发与重试策略，并处理失败后的回补与审计。
Kubernetes垂直伸缩：VPA与资源请求优化
利用 Vertical Pod Autoscaler 与请求分析优化资源配置，在成本与稳定性间取得平衡。
Kubernetes 资源配额与成本优化指南（2025）
Kubernetes 资源配额与成本优化指南（2025）Kubernetes 的资源治理依赖合理的 requests/limits、伸缩与调度策略。本文从实用角度总结关键方法。一、requests 与 limitsrequests：调度参考值，影响节点放置与 QoS 分类。limits：运行时上限，
Kubernetes 网络策略与零信任（NetworkPolicy、Ingress/Egress 控制）
使用 NetworkPolicy 实现命名空间与 Pod 级网络隔离，结合 Ingress/Egress 控制，构建零信任网络基础，并提供验证方法。
Kubernetes ServiceAccount令牌投射与安全治理
使用投射令牌与受众/TTL控制，在 Pod 内提供短期与特定受众的访问令牌，提升安全与最小权限。
Kubernetes RuntimeClass 与安全沙箱（gVisor/Kata 与验证）
使用RuntimeClass选择gVisor或Kata安全沙箱运行容器，降低系统调用面并强化隔离，提供配置示例与拦截验证方法。
