PostgreSQL 分区表实战
单表上亿行,查询/维护越来越慢?分区表把大表拆成小块,查询只扫相关分区,还能快速删旧数据。本文讲清 PG 分区的三种类型(RANGE/LIST/HASH)、创建与维护、分区裁剪(只扫匹配分区)、以及何时该分区(大表 + 时间/分类维度)。
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Idempotency-Key 相同不代表请求相同,缓存一次响应也挡不住并发双写。本文定义操作身份、规范化 payload 摘要、原子占位、结果重放和未知副作用对账合同。
人工复核不是简单加一个“确认”按钮。本文设计风险分流、证据包、队列优先级、SLA 和反馈回流,让 Agent 在高风险任务上可控,同时不牺牲低风险自动化效率。
'"99.9% 可用性"不是口号,是用 SLO(目标)+ 错误预算(允许不可用的额度)来驱动工程决策。本文讲清 SLI/SLO/SLA 的关系、错误预算怎么算和怎么用(预算没花完→可以冒险发版;花超了→冻结只修 bug),以及一个用数据而非感觉来管可靠性的文化。'
离线草稿写进 IndexedDB 不等于可靠保存。本文用 versionchange 协议、原子结构升级、分段回填、事务性 outbox 与幂等恢复处理多标签页、崩溃和存储驱逐。
用户在亚洲、服务器在美国,延迟 300ms?CDN 缓存静态资源、Edge Functions 在边缘跑逻辑,让请求就近处理。本文讲清 CDN 的缓存机制、Edge Functions(Cloudflare Workers/Vercel Edge)、何时该把逻辑从中心迁到边缘,以及边界(边缘有限制,不是什么都该推到边缘)。
固定 seed 仍可能因 GPU、内核、批处理和浮点归约顺序产生不同输出。本文定义分级复现目标、完整环境快照、token 级回放和跨平台等价阈值。
ORM 省心但可能生成烂 SQL,原生 SQL 灵活但样板多。本文客观对比 Prisma/Drizzle/Kysely/原生 SQL 各自的哲学与适用场景:类型安全、迁移、N+1、性能、学习曲线,给一份"什么项目该用哪个"的结论。
CPU 指标无法及时反映 AI 队列积压与模型预热。本文用 autoscaling/v2 外部指标建立 backlog 扩缩容,覆盖指标语义、启动延迟、稳定窗口、失效测试和回滚。
GPU 数量可调度不等于设备、CPU 与内存拓扑正确。本文区分 Device Plugin 和 DRA 的职责,给出 API 探测、NUMA 对齐、租户隔离、验收与回滚方法。
推理 Pod 退出时仅设置 preStop 或延长 grace period 仍可能丢请求。本文串联 readiness、EndpointSlice、SIGTERM、在途计数、PDB、故障测试与回滚。
用 VARCHAR(255) 存一切?用 FLOAT 存钱?类型选错,精度丢、索引差、存储浪费。本文讲清 PG 的常用数据类型和选择:数字(int/bigint/numeric)、文本(varchar/text/uuid)、时间(timestamptz!)、布尔、枚举、数组、JSONB,以及"选对类型 = 性能 + 正确性"。