消息队列投递一致性（幂等键、Outbox、Exactly-once 边界与验证）
总结消息投递的一致性方法，涵盖幂等键、Outbox/事务消息与去重策略，并阐明 exactly-once 的边界与验证方法。
消息
GraphQL Subscriptions 与消息推送（WebSocket、graphql-ws 与验证）
通过WebSocket与graphql-ws实现GraphQL Subscriptions消息推送，提供服务端与客户端实现及可靠性验证方法。
WebSocket 横向扩展与背压（负载均衡、心跳、消息队列扇出）
讲解 WebSocket 在多副本扩展下的会话粘滞、心跳与背压治理，以及基于消息队列的扇出架构与验证方法。
Serverless 事件驱动架构 与消息队列集成
在无服务器环境下集成消息队列与事件总线，围绕幂等、重试与死信队列等关键参数实现稳定与可观测。
Apache Pulsar 与 Kafka 对比（多租户、存储层与消息语义）
系统对比 Pulsar 与 Kafka 的架构与能力，涵盖多租户、存储层与消息语义差异，并提供选型与验证方法。
Service Worker消息通道与来源治理（MessageChannel/clients）最佳实践
通过Service Worker的MessageChannel与clients来源治理，统一白名单与消息结构校验，保证页面与SW之间的可信通信。
Redis Streams消费组治理：XGROUP/重平衡与死信
在 Redis Streams 上规范消费组创建、重平衡与死信处理，保障可靠消费与恢复能力。
NATS JetStream 流存储与消息治理（2025）
NATS JetStream 流存储与消息治理（2025）JetStream 提供持久化与重放能力，适合轻量事件与队列场景。一、主题与流流定义：设置存储、保留与分段参数。主题设计：命名与层级便于路由与权限控制。二、订阅与投递推/拉订阅：适配不同消费模型与背压。Ack 与重试：对失败消息进行重试与死信
Redis延迟队列与可靠消费实践
基于 Redis Streams 与 ZSET 的延迟与可靠消费模型，覆盖调度、重试、幂等与可观测治理。
Redis Streams与Pub/Sub对比：可靠消费与广播治理
比较 Streams 与 Pub/Sub 的语义与能力，选择可靠处理或广播通知场景的合适机制，并治理重试与幂等。
