"大模型推理优化-KV Cache与量化并行"
"总结大模型推理的核心优化技术，从KV Cache到量化与并行策略，提升吞吐与降低延迟。"
优化
"大模型推理性能优化实践：KV Cache、量化与并行"
"面向生产的推理优化方案，总结 KV Cache 管理、模型量化与并行化策略的组合实践，并给出可验证的参数依据与取舍建议。"
"MySQL 性能优化与高可用架构实践"
"深入探讨 MySQL 数据库的性能优化策略，包括索引优化、查询优化、服务器参数调优，并介绍高可用架构的实现，如主从复制、MHA、Group Replication 等，帮助读者构建稳定高效的数据库系统。"
数据库索引优化与查询性能
概述合理的索引设计与维护是查询性能的核心。本文提供可验证的诊断流程与设计原则，覆盖 MySQL 与 PostgreSQL 常见场景。诊断与度量（已验证）MySQL：`EXPLAIN`/`EXPLAIN ANALYZE` 关注 `type`、`key`、`rows`、`filtered` 等字段；`S
数据库索引优化实战（B-Tree、覆盖索引、选择性与回表）
结合 B-Tree 工作原理，解释覆盖索引与选择性对查询性能的影响，并提供可验证的优化与观测方法。
数据归档与冷热分层成本优化（2025）
数据归档与冷热分层成本优化（2025）不同热度的数据需要差异化存储策略，以降低成本并保障可用。一、分层与策略热数据：高性能存储与频繁索引维护。冷数据：低成本存储与延迟可接受的访问策略。二、归档与生命周期归档：对历史数据进行压缩与低频访问存储。生命周期：TTL 与到期删除，遵循法规与业务需求。三、一致
数据湖Delta Lake/Hudi的ACID与优化实践
基于 Delta Lake/Hudi 为数据湖引入 ACID 能力与 Upsert 支持，提供事务日志、压缩与排序优化，以及时间旅行与验证方法。
数据湖计算引擎对比与优化（2025）
数据湖计算引擎对比与优化（2025）不同引擎适配不同场景。本文从能力、生态与优化切入。一、场景与能力Spark：批处理与 ML 生态完善，适合离线计算与 ETL。Flink：低延迟流处理与一致性保障，适合实时计算。Trino：交互式查询与多源联邦，适合分析与探索。二、湖仓与兼容表格式：与 Icebe
日志聚合与查询优化（ELK与ClickHouse实践）
构建高吞吐日志聚合管道，基于 ELK 与 ClickHouse 的存储与查询优化策略，提供分区与压缩、模板与保留的可验证方法。
服务端渲染与 Hydration 性能优化：流式渲染、部分 Hydration 与 Islands 架构
系统化优化 SSR 与 Hydration，通过流式渲染提前首字节、按岛屿进行部分 Hydration，结合优先级控制与脚本拆分，提供生产级实现与验证指标
