Kafka Streams与Flink对比：内嵌流处理与分布式引擎
对比内嵌于应用的 Kafka Streams 与分布式流引擎 Flink 的能力与适配场景，指导工程选型。
选型
gRPC 与 HTTP/JSON 选型与实践
从协议特性、序列化与双向流能力对比 gRPC 与 HTTP/JSON，提供选型与落地建议，降低跨语言服务协作成本。
GraphQL Subscriptions 与实时传输选型（2025）
GraphQL Subscriptions 与实时传输选型（2025）Subscriptions 提供实时更新能力，需与传输通道与授权策略协同。一、传输与路由WebSocket 与 SSE：按交互强度与兼容性选型。路由：按用户/租户/主题进行订阅管理与扇出。二、授权与复杂度授权：字段级与主题级授权，
Feature Store选型：Feast与Hopsworks对比
对比两大特征存储在在线/离线一致性与回填能力上的差异，指导MLOps落地与特征治理。
CSS方案选型：Tailwind、CSS Modules与CSS-in-JS
对比三种常用CSS方案的心智模型与维护成本，指导组件库与应用的样式工程选型。
ISR 渲染模式选型与混合策略（2025）
CSR/SSR/ISR 渲染模式选型与混合策略（2025）一、模式与场景CSR：客户端渲染，适合交互密集与个性化场景。SSR：服务端渲染，提升首屏与 SEO。ISR：增量静态再生，兼顾实时与成本。二、混合策略边缘与缓存：结合边缘渲染与 ISR 缓存刷新。预取与预连接：降低建连与数据获取时延。三、观测
CockroachDB与YugabyteDB：分布式SQL选型
对比两大分布式 SQL 数据库在一致性、架构与多区域部署上的差异，为高可用与水平扩展场景提供选型依据。
Cloudflare Workers 存储选型：KV 与 D1 实战指南
引言在边缘计算场景下，Cloudflare 提供从 KV（分布式键值）到 D1（原生无服务器 SQL）的多种数据选项，可满足缓存、会话、元数据与事务性数据等不同需求。存储选型（已验证）Workers KV：全球分布式键值存储，适合配置、会话、缓存与静态元数据；一致性模型与写入传播需要结合用例评估。来
Cloudflare Workers KV vs Durable Objects 选型与对比
引言KV 适合低一致性与大规模读的配置/缓存场景；Durable Objects 提供单写者一致性与有状态边缘能力，适合会话与房间等逻辑。核心对比（已验证）Workers KV：全球分布的键值存储，读快但写传播需时间；适合配置、缓存、低一致性数据。来源：Cloudflare Docs KV。Dura
