Envoy 代理配置与流量策略（2025）
Envoy 代理配置与流量策略（2025）Envoy 通过层次化配置提供强大的流量治理能力。一、核心组件Listener：监听端口与协议。Cluster：上游目标与健康检查。Route：路径与权重与匹配规则。Filter：HTTP/网络过滤器链扩展能力。二、策略与治理熔断与重试：在异常时限流与退避重
策略
HTTP 缓存高级策略：Cache-Control、ETag、stale-while-revalidate 与一致性
系统化设计前端与CDN的HTTP缓存策略，覆盖强/协商缓存、ETag与stale-while-revalidate、版本与一致性校验，提供可验证的命中率与时延指标
保留策略（2025）
TimescaleDB 连续聚合与压缩/保留策略（2025）一、Hypertable 与分区Hypertable（Hypertable）：按时间/空间维度分片；提升写入与查询并行。索引：时间字段与过滤键索引；避免跨分片扫描。二、连续聚合与刷新连续聚合（连续聚合）：定义视图与刷新策略（实时/计划）。刷
GitLab CI Runner 自动伸缩与缓存策略（2025）
GitLab CI Runner 自动伸缩与缓存策略（2025）一、并发与队列并发：按项目/队列设置并发与优先级。队列治理：限制排队时长与失败重试策略。二、自动伸缩与执行器执行器：Docker/Kubernetes 按需选型与隔离。伸缩：按队列长度与耗时自动增加/回收 Runner。三、缓存与产物缓
GraphQL 分页与缓存（Relay Cursor、Cache Key 与字段策略）
基于 Relay Cursor 模式实现稳定分页，结合客户端缓存的字段策略与键设计，提升一致性与性能并提供验证方法。
GraphQL 性能与缓存策略
概述GraphQL 在灵活性与性能间需平衡。本文围绕查询持久化、批处理与缓存策略，给出可实施的优化路径。已验证技术参数Automatic Persisted Queries（APQ）：以 `sha256` 标识查询，减少请求体与提升缓存命中对 Query 使用 `GET` + 查询字符串以便 CDN
GraphQL 持久化查询与缓存策略：APQ、Cache-Control 与客户端缓存实践
构建 GraphQL 持久化查询与缓存体系，采用 APQ 与 Cache-Control、客户端缓存与失效策略，提供可验证的命中率与延迟指标
Kafka Schema Registry 与 Avro 兼容性策略实战
"使用 Schema Registry 管理 Avro 模式，介绍兼容性策略与生产者/消费者集成示例，保障演进与解耦。"
GraphQL 持久化查询与缓存策略（2025）
GraphQL 持久化查询与缓存策略（2025）GraphQL 灵活但易被滥用，持久化查询与缓存策略能显著改善性能与治理。一、持久化查询白名单：预注册查询并下发 ID，阻止任意自由查询。变更流程：查询更新走评审并版本化管理。二、复杂度与速率复杂度：对深度与字段数量设上限，防止过度请求。速率：对高成本
"HTTP 缓存策略：Cache-Control、ETag 与 stale-while-revalidate"
"系统梳理 HTTP 缓存的核心指令与校验机制，解释 stale-while-revalidate 的使用场景，并给出实践建议与可验证来源。"
