前端数据请求与缓存管理：SWR/TanStack Query 策略与一致性
系统化设计前端数据请求与缓存管理，覆盖 SWR/TanStack Query 的过期策略、失效与乐观更新、离线持久化与一致性校验，提供可验证的性能与稳定性指标
数据
多租户数据隔离（RLS与策略引擎）最佳实践
基于RLS理念构建后端多租户数据隔离，统一租户身份提取、策略映射与参数化过滤器，提供可验证的查询构造与路由守卫示例，避免越权与注入风险。
多租户隔离与数据安全治理（2025）
多租户隔离与数据安全治理（2025）多租户要求在计算资源与数据访问层实现清晰的边界与治理。一、资源与命名空间隔离资源配额：按租户设定 CPU/内存/存储配额，避免互相影响。命名空间与标签：通过命名空间与标签进行资源归属与策略匹配。二、数据域与访问控制RBAC：按角色授予范围与操作权限，简化管理。AB
多语言包元数据一致性治理（name-version-license-exports）最佳实践
校验包的名称、版本、许可证与导出入口的一致性与合规性，保障多语言生态下的元数据稳定与安全。
"媒体会话集成：Media Session API 的系统控制与元数据"
"总结 Media Session API 在系统层面的播放控制与锁屏展示的能力，说明元数据设置与操作回调的用法，并给出用户体验与隐私注意与参考。"
实验平台A/B测试：统计显著性与样本分配
从显著性检验、样本量与分配策略到偏差控制，构建可靠的实验平台与决策依据。
"微服务数据加密传输与密钥轮换最佳实践"
"结合mTLS、信封加密与自动密钥轮换，在微服务架构中实现端到端加密与可审计的密钥治理。"
数据仓库建模与ETL性能优化实践
以星型/雪花模型为基础，结合分区分桶与列式压缩提升查询与ETL性能，提供调度与质量校验的落地方法与验证。
数据仓库建模（星型/雪花、事实与维度、SCD）
讲解数据仓库的星型/雪花建模方法，区分事实与维度，处理缓慢变化维（SCD），并提供可验证的设计与治理方法。
数据仓库建模：星型与雪花模型权衡（2025）
数据仓库建模：星型与雪花模型权衡（2025）合理的建模提升分析性能与可维护性，避免过度复杂化或冗余。一、模型与特征星型：维度扁平化，查询简单但冗余更高。雪花：维度规范化，冗余低但查询复杂。二、维度与事实维度设计：层级与缓慢变化维（SCD）治理。事实表：粒度与度量与外键设计。三、查询与性能预聚合与物化
