按峰值每秒 6 万到 7 万条、每天约 2.4 TB 主分片数据推算日志集群：Kafka 缓冲、节点角色分离、写入调优和 data stream 滚动；热数据在 14 台本地 NVMe 节点上保留 7 天，快照在 S3 保留约 30 天。

H5 应用容器和奖池活动条由 Cloudflare Workers 上的容器页、overlay 和 EKS 里四个 Spring Boot 服务组成，结构由同源入口、一张凭证两处验签、钱只走交易平台、推送层不存状态和 overlay 固定入口发版五条决策定下。

同一个业务键在 ClickHouse 里出现两行完全一样的数据，写入时间相差 30 秒到两分钟。前一天吞吐掉到常态零头的十几个小时一行重复都没有，出重复的是第二天吞吐看着正常、Keeper 在途请求涨到几千的那三个小时。

一个 producer 八小时没写进消息，根因是有人给同一个 service account 加了一条 DENY。Confluent Cloud 上 API Key 只做认证，ACL 认的是账号，一次权限改动的作用面是账号名下所有 key。

同一个 JVM 里只有走 Confluent 序列化器的 topic 发不出去：它的配置类在静态初始化时按 TCCL 解析默认值的类名，而 fat jar 下那个 TCCL 看不见 BOOT-INF/lib；之后这个类不会再重新初始化，实例只能换掉。

结合官方文档、工程资料与技术文章，整理 Spring Boot 3.5 + Java 25 微服务中 Resilience4j 在 HTTP、Redis、Kafka、DB 外部调用上的使用边界与实践建议。

API 与 event contract 的兼容性保障按问答拆开：BFF 对外用 oasdiff 守 OpenAPI spec，内部 BFF 到 MS、MS 到 MS 用 JSON Schema 快照补 japicmp 的盲区，Kafka 事件再加 per-event schemaVersion。

基于 java-contract 仓库的工程复盘：REST API 和 Kafka 消息 contract 如何在 Java 25 + Spring Boot 3.5 + Maven 多模块项目里分别落地，producer 验证、consumer stubs 和 CI Quality Gates 如何串起来。

结合一次 Spring Boot 3.5 tracing 接入：自动配置覆盖范围、自定义埋点、Kafka/Redis/DB 组件接入、采样策略、PII 处理，以及用 ArchUnit 约束常见误用。

Confluent Kafka 的 topic 分区数按当前业务规模假设算了一轮，起步先按 12 个分区配置。