数据流处理与实时计算架构（2025）
数据流处理与实时计算架构（2025）实时计算强调低延迟与一致性。本文总结关键语义与工程实践。一、时间与窗口事件时间与水位线：以事件时间驱动窗口与乱序处理。窗口：滚动/滑动/会话窗口按业务选型与参数校准。二、状态与一致性状态管理：合理的状态拆分与持久化策略。Checkpoint：定期快照与恢复一致性，
实时
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：
"边缘计算：赋能物联网与实时数据处理"
"本文深入探讨边缘计算的核心概念、工作原理、关键技术及其在物联网（IoT）、5G、工业自动化等领域的应用。通过分析边缘计算如何解决传统云计算在延迟、带宽和数据隐私方面的挑战，展示其在未来智能世界中的重要作用。"
SSE 实时推送（重连、心跳、背压与代理兼容）
使用 Server-Sent Events 实现实时消息下发，设计重连与心跳、背压与代理兼容策略，并提供验证方法。
"WebSocket 实时通信：心跳、重连与背压控制"
"构建稳健的 WebSocket 客户端，通过心跳保活、指数退避重连与背压控制提升可靠性。"
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
WebSocket 实时数据流持久化与背压管理
`title: WebSocket 实时数据流持久化与背压管理``categories: Web 开发/前端/数据管理``keywords: WebSocket,实时,背压,Streams,IndexedDB``description: 使用 WebSocket 接收实时数据并通过 Streams
WebRTC实时传输与TURN-STUN穿透实践
基于 ICE/STUN/TURN 完成点对点穿透，结合比特率与带宽估计优化实时传输，并提供可验证的信令与连接监控方法。
实时协作与冲突解决：CRDT/Yjs 状态同步与一致性实践
使用 CRDT/Yjs 搭建前端实时协作，覆盖文档与Map/Array同步、WebSocket/WebRTC 传输与冲突无关合并，并提供一致性与延迟验证指标
