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高山仰止
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【背景】 做了 10 年性能优化，最常被 PM 和产品同学问的一句话是：「这个接口 P99 从 42ms 降到 41ms，用户能感知到吗？这 3 天的开发时间是不是浪费？」 我经历过两种极端： - 某电商大促前，一个商品列表接口 P99 是
背景 我们有一个 Kafka 消费者组，消费的是 "order-event" topic，该 topic 有 24 个分区，消费组 8 个实例。最近在流量高峰期间，出现了多次 Rebalance 风暴，导致消息处理延迟甚至丢失。 现象 1.
答
（无标题）
结论先给：你已经有了"刷完就好、过几小时又漂"的确定性节奏，这恰恰是最好的可观测性切入点——不需要猜，把"计划漂移"变成一个可检测、可自动响应的事件，比反复调 ANALYZE 频率更稳。 下面给一套我在线上用的"检测 → 告警 → 自愈"三
【背景】 React 18.2 + Vite 5 的 B 端中台，约 120 个路由，大量使用 "useEffect" 做副作用（API 请求、WebSocket 订阅、定时器）。今年启用了 Concurrent Mode（"startTr
【背景】 我们是一个 React 18 + Webpack 5 的中后台 SPA，约 200 个路由、60+ 个三方 SDK（埋点、IM、风控、客服等）。今年开始把 Web Vitals 纳入稳定性大盘，INP 目标 < 200ms。 【现