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Airflow实战指南：DAG设计模式→Operator选型→动态DAG生成→XCom数据传递→SLA与告警→回填（Backfill）→Sensor设计→执行器选择→生产环境运维→DAG版本管理
Kafka架构深度设计：Topic/Partition/Consumer Group→生产者确认与幂等→消费者Offset管理→消息语义（At-most-once/At-least-once/Exactly-once）→压缩策略→数据保留→与RabbitMQ/Pulsar/NATS对比→多数据中心复制（MirrorMaker）→Kafka Streams vs Flink
设计自动伸缩策略：HPA/VPA/KPA对比→多维指标扩缩容→扩缩容冷却期→预热策略→预测型伸缩→Spot实例与伸缩结合→成本感知的伸缩策略
实施CDC方案：Debezium+Kafka Connect→MySQL binlog/PostgreSQL WAL→实时数据同步→多目标同步（数据湖/缓存/搜索索引）→Schema变更处理→数据转换（SMT）→Exactly-Once保证→监控和运维
实现Clean Architecture：Entity→Use Case→Interface Adapter→Framework的同心圆分层→依赖反转原则（DIP）→跨层边界的数据映射→与六边形架构的异同→团队实践中需要注意的妥协
实施分布式追踪：OpenTelemetry SDK集成→自动埋点vs手动埋点→Span设计→Context传播（HTTP/gRPC/消息队列）→Jaeger部署→采样策略→与日志和指标的关联→性能分析
设计事件驱动架构：事件风暴（Event Storming）→事件类型定义→Producer/Consumer设计→事件存储（Event Store）→事件版本化→CQRS+Event Sourcing→最终一致性处理→补偿事务（Saga）
生成Go Web服务完整脚手架：项目布局（标准Go项目布局）→依赖注入（Wire/Fx）→优雅关闭→中间件链→结构化日志（slog）→配置管理→健康检查→Dockerfile
实现六边形架构（Ports & Adapters）：领域模型独立于技术→端口定义（输入/输出）→适配器实现（HTTP/数据库/消息队列）→依赖注入组装→与传统分层架构的对比→实际项目中的妥协
设计集成测试策略：测试边界定义→数据库集成测试（Testcontainers）→API集成测试→消息队列集成测试→外部服务Mock策略→测试数据管理→CI中运行集成测试的优化策略
设计消息队列架构：Kafka/RabbitMQ/Pulsar选型→Topic/Queue设计→消费者组策略→消息可靠性保证→幂等性设计→死信队列→消息顺序性→Exactly-Once语义→监控告警
设计NLP处理流水线：文本预处理→分词/分句→命名实体识别→关系抽取→文本分类→情感分析→摘要生成→实体链接→多语言支持→模型更新策略→在线vs批处理
实现Outbox模式：解决数据库写入和消息发送的双写一致性问题→Outbox表设计→CDC（Debezium）→轮询发布→与事务性发件箱→多种实现对比（Debezium/Transactional Outbox/Polling Publisher）
设计实时流处理系统：事件时间vs处理时间→Watermark→窗口（Tumbling/Hopping/Session）→状态管理→Checkpoint→Exactly-Once语义→CEP复杂事件处理→与批处理的Lambda/Kappa架构
设计推荐系统架构：召回层（协同过滤/向量召回/GBDT+LR）→排序层（CTR预估/多目标优化）→重排序层（多样性/新鲜度/业务规则）→实时特征→冷启动→A/B实验→在线学习
设计测试环境管理策略：环境即代码→Docker Compose一键启动→数据库快照与恢复→测试数据脱敏→环境隔离（每人独立环境）→环境健康检查→环境预定与释放→成本控制