Kubernetes Cluster Autoscaler 与资源成本优化实践
通过 Cluster Autoscaler 的节点自动伸缩与策略优化，验证成本与可用性平衡的实操方案
调度
Service Worker 缓存层级回退与优先级调度
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Airflow DAG 可靠性与调度（重试、并发、队列与 Sensor）
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Periodic Background Sync 定时离线任务调度实践
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IndexedDB 在 Web Worker 中的事务调度与吞吐优化
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IndexedDB 写入队列与优先级调度实践
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RabbitMQ 消费者调度与重试（prefetch、DLX、死信与延迟队列）
配置消费者的 prefetch 与并发，使用 DLX/死信与延迟队列实现重试与隔离，提升吞吐并避免雪崩。
Priority Hints 与资源调度优化：fetchpriority、预加载与网络自适应实践
使用 Priority Hints（fetchpriority）为关键资源赋予合适优先级，结合预加载与网络自适应策略，提供可验证的首屏与交互性能指标
NVIDIA Triton Inference Server 模型仓库与调度治理（2025）
NVIDIA Triton Inference Server 模型仓库与调度治理（2025）一、模型仓库与版本仓库：统一模型仓库布局；记录版本与配置（模型仓库）。热加载：支持在线加载/卸载；灰度发布与回滚。二、并发与批处理并发：设置实例与并发（并发）；限制热点模型资源。Batch：启用动态批处理（B
