【金融科技工程】幂等、事务与一致性：SAGA、TCC、对账补偿
超时重试会让支付扣两次、退两次。本文按 Stripe 文档、IETF 草案与 Seata 实现拆解 Idempotency-Key 状态机、业务唯一键、2PC/TCC/SAGA/Outbox 的取舍与空回滚防悬挂，结论是每一跳都必须可安全重试。
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【流式数据处理】Debezium 与 Change Data Capture
从 Debezium 变更事件信封（op、before/after、source）入手，拆解 snapshot 与 streaming 两阶段、Kafka Connect 的 connector task 与 offset/schema history 主题，并说明引擎侧如何保证主键顺序与幂等，衔接 lakehouse 第 19 章 upsert 入湖。
【TiKV / HTAP 内核】选型与阅读地图：TiKV vs etcd vs FDB vs 单机 RocksDB vs 湖 + CDC
给出分布式强一致 KV 的扩展决策树：数据规模、事务需求、新鲜度要求如何在 TiKV、etcd、FoundationDB、单机 RocksDB、湖仓+CDC 之间做选型；回链全系列 18 篇，收束学术谱系与开放问题，标志系列完成。
【流式数据处理】Kafka · Flink · 状态 · Exactly-Once
承接数据湖流式入湖：从 Kafka 日志与副本语义，到 Flink 事件时间、watermark、窗口、RocksDB 状态与 checkpoint，再到端到端 exactly-once 与 Debezium CDC 入湖。面向数据平台与实时工程师，补全批式湖仓之外的实时计算层。
【数据湖与开放表格式】流式写入与 CDC 入湖
拆解流式数据进入 Iceberg/Delta/Hudi 的入湖侧机制：Flink/Kafka Connect/Spark sink 如何提交、exactly-once 怎样把引擎 checkpoint 与表格式的原子提交对齐、CDC 如何借 equality delete 与 record index 做 upsert，以及高频提交与小文件、compaction 的拉扯。只讲入湖侧，流处理引擎本身的窗口与状态留给后续。