调度
Rust Async 生态与 Tokio 调度优化（2025）
Rust Async 生态与 Tokio 调度优化（2025）一、场景与架构采用 `async/await` 构建高并发 IO 服务，基于 Tokio 多线程 runtime 与工作窃取调度器（调度器）提升吞吐。典型架构：接入层（HTTP/gRPC）→ 服务层（异步处理）→ 存储层（PostgreS
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
Kubernetes Taints 与 Tolerations（节点调度与验证）
使用节点污点与Pod容忍控制工作负载调度与隔离，在混合节点与隔离场景中提升可靠性，提供配置与验证方法。
KServe 推理服务自动伸缩与 GPU 调度治理（2025）
KServe 推理服务自动伸缩与 GPU 调度治理（2025）一、架构与部署模型服务：`InferenceService` 定义接口与路由；支持 REST/gRPC。资源：为 `GPU` 设置 requests/limits 与节点选择器；隔离不同模型的资源。存储：模型拉取与缓存策略，减少启动时延。
Karpenter与Cluster Autoscaler对比：弹性供给与成本治理
对比 Karpenter 与 CA 在节点供给与弹性策略上的差异，优化启动时延、亲和与成本治理，提升集群效率。
HTTP/2优先级与请求调度治理
理解 HTTP/2 的优先级与调度在现实中的约束，结合应用层提示与服务器策略，优化关键资源加载时序。
ETL编排选型：Airflow与Dagster对比
对比两大编排平台在 DAG 模型、类型与观测能力上的差异，指导批处理与数据管道的工程选型。
