CompressionStream 与 DecompressionStream 浏览器端压缩与解压实践
"在浏览器端使用 CompressionStream/DecompressionStream 实现流式压缩与解压，降低内存峰值与网络成本，并在生产环境验证性能收益。"
Streams
NDJSON 流式导入与 IndexedDB 持久化
"使用 NDJSON 与 Streams 在浏览器端进行流式导入，批量持久化到 IndexedDB，适用于日志与事件数据。"
结构化数据导入管道：Streams + Web Workers + IndexedDB
"利用 Streams 与 Web Workers 构建高吞吐的数据导入管道，将 CSV/JSON 流式解析并持久化到 IndexedDB，降低主线程阻塞。"
Streams 管道错误传播与恢复机制
`title: Streams 管道错误传播与恢复机制``categories: Web 开发/前端/数据管理``keywords: Streams,错误传播,pipeThrough,pipeTo,恢复``description: 解析 Streams 管道中的错误传播机制与关闭语义，设计重试与恢复
OPFS 与 WASM 大文件处理与持久化优化实践
"结合 OPFS 与 WASM 在浏览器端进行大文件流式处理与持久化优化，降低内存峰值与失败重试成本，并在生产环境验证稳定性与性能收益。"
Redis Streams 事件驱动与消费者组治理（2025）
Redis Streams 事件驱动与消费者组治理（2025）一、模型与命令基本命令：`XADD` 写入事件、`XREAD`/`XREADGROUP` 读取、`XACK` `确认` 消费。消费者组：`XGROUP CREATE` 建组与游标初始化；多消费者并发。二、待处理队列与重试待处理队列：`XP
Kafka事务与Exactly-Once处理实践
在Kafka中通过事务与幂等生产者实现Exactly-Once处理，提供可验证的客户端配置与操作命令，保障端到端一致性。
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 消费组与可靠投递实践（2025）
Redis Streams 消费组与可靠投递实践（2025）Streams 在事件投递与队列场景提供轻量可靠性保障。一、消费组与并发消费组：按组进行分配与并发消费，提升吞吐。公平分配：避免单消费者垄断，控制负载均衡。二、PEL 与 ackPEL：挂起列表记录未确认消息，支持恢复。ack 与重试：对超
Redis Streams 消费组与顺序保证（XADD、XREADGROUP、Claim 与 ID）
使用 Redis Streams 构建消费组，管理 PEL 与 Claim，保障顺序与重试一致性，并提供验证方法。
