Flink实时计算作业资源与检查点优化
通过并行度与算子链优化、检查点与状态后端选择、回压与重启策略治理，提升 Flink 作业的稳定性与吞吐，并给出验证方法。
资源
HTTP 资源提示与连接优化（preconnect、dns-prefetch 与验证）
使用preconnect与dns-prefetch提前建立连接与解析DNS，降低首屏关键路径延迟，提供服务端与客户端配置及验证方法。
Fetch Priority：fetchpriority 与资源调度优化
使用 fetchpriority 为关键资源提供优先级提示，优化首屏与关键路径加载；结合实测与 DevTools 验证效果。
HTTP Client Hints：视口与像素密度驱动的资源自适应
介绍 Client Hints 的头部与信号（DPR/Width/Viewport-Width 等），如何按设备能力与视口选择资源（图片）并与缓存策略协作，提供示例与参考。
前端资源优先级与预加载（preload/prefetch、fetchpriority 与 103 Early Hints）
通过 preload/prefetch 与 fetchpriority、103 Early Hints 提前宣告关键资源，优化首屏与交互性能，并提供验证方法。
Client Hints 响应式资源选择：DPR/Viewport-Width/ECT 与缓存协同
使用 Client Hints（DPR/Viewport-Width/ECT）实现响应式资源选择，结合 CDN 缓存与变换策略，提供可验证的字节与渲染指标
Kubernetes HPA 与资源配额调优指南
结合 HPA（水平自动扩缩）与资源配额最佳实践，提升集群稳定性与成本效率，并提供可观测与告警策略。
Link Preload与资源优先级治理（rel=preload/as/importance）最佳实践
通过对白名单资源使用rel=preload并设置as/importance/crossorigin，规范预加载与优先级，提升首屏性能并降低风险。
Fetch Priority API 资源加载优先级优化实践
使用 Fetch Priority API 为关键资源设置优先级，协同 preload 提升 LCP 与首屏渲染速度。
Kubernetes自动扩缩与资源配额实践
通过 HPA/VPA 与资源配额（ResourceQuota、LimitRange）实现稳定的自动扩缩与资源治理，附可运行示例与验证方法。
