Apache Pinot 实时 OLAP 摄取与查询优化（2025）
Apache Pinot 实时 OLAP 摄取与查询优化（2025）一、摄取与分段实时摄取：Kafka 流式摄取，控制批与并发。分段：合理分段大小与时间窗口，降低查询开销。二、索引与布局索引：倒排/范围/Star-tree 索引按查询模式配置。布局：列裁剪与压缩提升扫描效率。三、查询与资源查询优化：
实时
AudioWorklet：实时音频处理与延迟控制
使用 AudioWorklet 在独立线程进行实时音频处理，降低主线程干扰并实现稳定低延迟管线，附基础处理器与节点示例。
ClickHouse 物化视图实时聚合与去重治理（2025）
ClickHouse 物化视图实时聚合与去重治理（2025）一、表与视图设计明细表：存储原始事件；索引按查询模式设计。物化视图（物化视图）：将明细写入 `AggregatingMergeTree` 进行 `实时聚合` 与 `去重`。二、聚合与去重聚合函数：`sum/count/uniqExact/a
GraphQL Subscriptions 与实时传输选型（2025）
GraphQL Subscriptions 与实时传输选型（2025）Subscriptions 提供实时更新能力，需与传输通道与授权策略协同。一、传输与路由WebSocket 与 SSE：按交互强度与兼容性选型。路由：按用户/租户/主题进行订阅管理与扇出。二、授权与复杂度授权：字段级与主题级授权，
GraphQL订阅与实时推送实践
设计基于 GraphQL Subscriptions 的实时推送，选择传输（WS/SSE），集成后端 Pub/Sub 与过滤授权与速率限制，提供重连与验证方法。
GraphQL订阅与实时：WebSocket与Server-Sent Events
为 GraphQL 提供实时能力的订阅机制，对比 WebSocket 与 SSE 在实现与兼容上的差异与取舍。
HTTP3与QUIC Datagram：实时传输与拥塞控制选择
理解 QUIC 的可靠流与不可靠 Datagram 语义，结合拥塞控制与 0-RTT 限制进行实时传输选型。
MongoDB Change Streams 实时事件与异构集成（2025）
MongoDB Change Streams 实时事件与异构集成（2025）一、订阅与过滤订阅：按集合或数据库级订阅变更；使用管道过滤。安全：权限最小化与租户隔离，防越权访问。二、去重与可靠性去重：按 `_id`/事务标识去重，避免重复消费。重试与死信：失败事件退避重试并进入死信处理。三、回放与联动
