API 幂等性设计与 Idempotency-Key 实战（2025）
API 幂等性设计与 Idempotency-Key 实战（2025）幂等性确保相同请求的重复执行结果一致，降低重试与并发带来的副作用。一、键与存储Idempotency-Key：客户端生成或服务端分配，服务端持久化键与结果。去重窗口：设置键的有效期与状态，避免无限膨胀。二、事务与一致性事务围栏：在
设计
API分页与游标设计最佳实践
为高数据量与高并发场景设计可靠分页，采用游标与稳定排序、限制偏移与窗口，提供一致性与性能策略与验证方法。
API分页策略：Offset/Limit、Cursor与Keyset
比较三类分页策略的性能与一致性，指导在大数据集下的稳定分页与滚动体验。
API幂等性Key与去重最佳实践
设计并实现API幂等性Key与服务端去重逻辑，提供可验证的请求头与数据库约束方案，保障重试安全与一致性。
API设计规范与OpenAPI 3.1实践
基于 OpenAPI 3.1 规范化 API 设计，涵盖资源建模、分页与错误码、幂等与安全实践，并给出可验证的示例。
API设计选型：REST与GraphQL的取舍
围绕数据获取粒度、缓存与演进策略，分析 REST 与 GraphQL 的优势、约束与组合方案。
"CSS 容器查询：响应式组件的设计与性能"
"介绍 CSS 容器查询（@container）的语法与用法，说明 container-type 与 size 查询的适用场景，并给出响应式组件设计与性能注意事项。"
分析器设计与查询优化（2025）
Elasticsearch 字段映射/分析器设计与查询优化（2025）一、字段类型与映射`keyword` vs `text`：明确精确匹配与全文分词边界；聚合使用 `keyword`（keyword）。映射：禁用动态或设白名单，避免类型漂移（Mapping）。二、分析器与正常化Analyzer（A
Elasticsearch索引设计与查询性能优化
通过合理的映射与分片、分页与聚合策略提升 ES 查询与写入性能，附可验证的参数与示例。
