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。
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最近更新
EPSS与风险评分策略治理（权重-阻断-灰度）最佳实践
将 EPSS 概率与 CVSS 评分结合权重形成风险分，按阈值实施阻断与灰度策略，提升修复优先级与安全性。
Document Policy：禁用不推荐特性与兼容治理
说明 Document Policy 响应头的配置，用于禁用或限制不推荐特性（如 `document.write`），在站点层面推动兼容与性能治理，提供示例与参考。
Debezium CDC实践：快照与增量一致性治理
使用 Debezium 捕获数据库变更，规范快照与增量阶段的一致性与去重，构建稳定的数据集成通道。
Debezium CDC：变更数据捕获与下游同步实践
利用 Debezium 从数据库日志中捕获变更事件，构建可靠的下游同步与事件驱动架构。
Debezium MySQL Source 连接器变更捕获到 Kafka 实战
使用 Debezium MySQL Source 连接器捕获数据库变更并写入 Kafka，配置主题前缀与表过滤及快照策略。
Debezium PostgreSQL Source 连接器变更捕获到 Kafka 实战
使用 Debezium PostgreSQL Source 连接器捕获数据库变更并写入 Kafka，配置复制槽与发布、表过滤与模式变更输出。
Debezium CDC 与 Outbox 模式（可靠事件与验证）
使用Debezium进行数据库变更捕获并结合Outbox表发布可靠事件，降低双写与一致性风险，提供连接器配置与端到端验证方法。
Debezium CDC 与 Schema Registry 变更治理（2025）
# Debezium CDC 与 Schema Registry 变更治理（2025）
## 一、连接器与事件
- 连接器：为 PostgreSQL/MySQL/MongoDB 配置 Debezium 连接器；设置快照与增量。
- 事件：统一 `变更事件` 格式（创建/更新/删除）；携带表/主键/版本信息。
## 二、Schema Registry 与兼容性
- 兼容性：设置 `BACKWAR
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。
