中间件

本文介绍了一种使用C++实现的共享内存管理方案，通过借鉴Android property的设计思路，采用二叉树结构存储键值对，提高了数据检索效率。该方案包括设置和获取接口，支持多进程/线程安全，并提供了一个简单的测试示例验证其有效性。

本文是对 MSE Nacos 应用自定义标签灰度的功能介绍，欢迎大家升级版本进行试用。

Spring Cloud Alibaba 发布了 Scheduling 任务调度模块 [#3732]提供了一套开源、轻量级、高可用的定时任务解决方案，帮助您快速开发微服务体系下的分布式定时任务。

秒速出图！体验 TensorRT 加速 Stable Diffusion 图像创作

本文介绍了 GraalVM 静态编译技术在云原生环境下的应用：ARMS 发布了支持 GraalVM 应用的 Java Agent 探针，可为 GraalVM 应用提供开箱即用的可观测能力。同时，文章还提供了使用 ARMS 对 GraalVM 应用进行可观测的详细步骤。

借助 AI-native 可观测解决方案，阿里云为用户提供开箱即用的覆盖大模型应用、大模型到基础设施的全链路实时观测、告警与诊断能力，帮助企业在复杂的数字化转型过程中更有效地确保资源的高效利用与业务的持续成功。

9月21日，2024 云栖大会，阿里云发布全新的 AI 原生全栈可观测平台，首次实现云上 AI 大模型从训练到推理再到应用的全链路实时观测、告警与诊断。

像 Unix 命令一样支持多级管道级联，像加工预览一样实时处理查询结果，更便捷的交互，更丰富的算子，更灵活的探索半结构化日志，快来试试使用 SPL 语言查询日志数据吧~

本文介绍 Higress 将 Wasm 插件的运行时从 V8 切换到 WebAssembly Micro Runtime (WAMR) 的最新进展。

两招玩转阿里云系统事件监控，教你如何快速使用云监控监控阿里云重要系统事件。

阿里云 ARMS 用户体验监控（RUM）推出了针对原生鸿蒙应用的 SDK。SDK 使用 ArkTS 语言开发，支持页面采集、资源加载采集、异常采集及自定义采集等功能，能够全面监控鸿蒙应用的表现。集成简单，只需几步即可将 SDK 接入项目中，为鸿蒙应用的开发者提供了强有力的支持。

本文整理自阿里云智能集团资深技术专家，云原生产品线中间件负责人谢吉宝（唐三）在云栖大会的精彩分享。讲师深入浅出的分享了软件架构演进过程中，网关所扮演的各类角色，AI 应用的流量新特征对软件架构和网关所提出的新诉求，以及基于阿里自身实践所带来的开源贡献和商业能力。

AI 应用在商业化服务的阶段会面临诸多挑战，比如更快的服务交付速度，更实时、精准的结果以及更人性化的体验等，传统架构限制于同步交互，无法满足上述需求，本篇文章给大家分享一下如何基于事件驱动架构应对上述挑战。

本文介绍了阿里云云消息队列 Kafka 版的全面升级，强调了其在经济性、稳定性和弹性方面的显著提升。同时，与 Apache Kafka 相比，云消息队列 Kafka 版通过节省 66% 的资源，实现了客户使用成本比自建最多降低 82%。

本文整理自阿里云智能集团资深技术专家，云原生产品线中间件负责人谢吉宝（唐三）在云栖大会的精彩分享。讲师深入浅出的分享了软件架构演进过程中，网关所扮演的各类角色，AI 应用的流量新特征对软件架构和网关所提出的新诉求，以及基于阿里自身实践所带来的开源贡献和商业能力。

新趋势、新开源、新实践｜云栖大会 AI 原生应用架构专场邀您参会

从海量的日志数据中，按照各种灵活的条件进行即时查询搜索，是可观测场景下的基本需求。本文介绍了 SLS 新推出的高性能 SPL 日志查询模式，支持 Unix 风格级联管道式语法，以及各种丰富的 SQL 处理函数。同时通过计算下推、向量化计算等优化，使得 SPL 查询可以在数秒内处理亿级数据，并支持 SPL 过滤结果分布图、随机翻页等特性。

本文介绍了如何使用Linux的I/O多路复用技术`epoll`来高效管理超过10,000个并发连接。`epoll`允许单线程监控大量文件描述符，显著提高了资源利用率。文章详细阐述了`epoll`的几个关键接口，包括`epoll_create`、`epoll_ctl`和`epoll_wait`，以及它们在处理并发连接中的作用。此外，还探讨了`epoll`在高并发TCP服务场景的应用，展示了如何通过`epoll`和线程/协程池来构建服务框架。

端到端链路追踪是覆盖全部关联 IT 系统，能够完整记录用户行为在系统间调用路径与状态的最佳实践方案。而真正实现端到端链路追踪，需要解决三个难题：链路插桩、链路采集与加工、链路上下文透传。阿里云 ARMS 目前已支持全链路端到端追踪，快来查看转发吧~

Nacos是一个开源的、易于部署的动态服务发现、配置管理和服务管理平台，旨在帮助微服务架构下的应用进行快速配置更新和服务治理；在实际运用中，用户可能会遇到各种报错，本合集将常见的Nacos报错问题进行归纳和解答，以便使用者能够快速定位和解决这些问题。

在短短 2-3 年间，杭州铭师堂完整经历了云计算应用的四个关键阶段：从“启动上云”到“全量上云”，再到“全栈用云”，最终达到“精益用云”。也从云计算的第一次浪潮，迈过了第二次浪潮，顺利的进入到了 第三次浪潮 AI + 云。

展望未来，朗新科技集团将进一步深化与阿里云消息队列团队的合作，依托自身丰富的能源领域技术实践，以及阿里云强大的基础设施、产品能力，携手推进行业数字化进程，促进能源科技行业的发展。

在 Apache Dubbo 3.3.0 版本之后，官方推出了全新升级的 Triple X 协议，全面支持 HTTP/1、HTTP/2 和 HTTP/3 协议。本文将围绕 Triple 协议对 HTTP/3 的支持进行详细阐述，包括其设计目标、实际应用案例、性能测试结果以及源码架构分析等内容。

本文介绍了如何使用最小堆实现高效的定时器组件，以解决Linux应用开发中定时器资源有限的问题。文章详细描述了最小堆方式的实现原理，包括系统定时器、定时器任务和定时器任务管理三个类的设计与源码实现。测试结果显示，该方法能够准确触发定时任务，有效利用系统资源。总结部分强调了使用最小堆的优势，以及通过抽象类实现清晰的业务逻辑。

当前，大多数面向 Golang 应用的监控能力主要是通过 SDK 方式接入，需要开放人员手动进行埋点，会存在一定问题。对此，可观测 Go Agent 应运而生。本文介绍的阿里云可观测 Go Agent 方案，能通过无侵入的方式实现应用监控能力。

Nacos是一个开源的、易于部署的动态服务发现、配置管理和服务管理平台，旨在帮助微服务架构下的应用进行快速配置更新和服务治理；在实际运用中，用户可能会遇到各种报错，本合集将常见的Nacos报错问题进行归纳和解答，以便使用者能够快速定位和解决这些问题。

风沙席地起，战马踏风归！

Sentinel 新版本发布，提升配置灵活性以及可观测配套

谈谈 RocketMQ 5.0 分级存储背后一些有挑战的技术优化

MSE Nacos 是阿里云推出的托管式注册配置中心。它基于阿里云开源产品 Nacos 构建，100% 兼容开源协议，同时在稳定性、安全性、性能、易用性等方面做了增强。不久前，我们发布了 MSE Nacos 2.3.2.0 版本，在性能、安全性方面大幅升级。

本文主要介绍了基于 OpenTeletemetry 与 W3C 协议构建端到端全链路的解决方案，同时探讨了 RUM 与端到端链路集成的最佳实践，希望可以为大家在生产环境落地应用提供一些参考。

DNS 解析日志是一种记录 DNS 请求和响应的基础信息，监控 DNS 服务可以帮助用户识别网络活动并保持系统安全。日志审计服务支持采集 DNS 内网解析日志、公网权威解析日志、GTM 日志。理解 DNS 日志的字段含义，洞察 DNS 日志背后所代表的网络信息，既可以帮助发现和诊断 DNS 解析相关的问题，还可以检测和识别潜在的安全威胁。

超算快速弹性伸缩场景下，如何构建一套准确、快速、可靠的监控体系成为关键点。阿里云在超算场景的主机监控落地实践，解决超算场景面临的挑战，交付一套可靠和全面的主机监控体系。

Elasticsearch是一款强大的开源搜索引擎，用于快速搜索和数据分析。它在GitHub、电商搜索、百度搜索等场景中广泛应用。Elasticsearch是ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）技术栈的核心，用于存储、搜索和分析数据。它基于Apache Lucene构建，提供分布式搜索能力。相比其他搜索引擎，如Solr，Elasticsearch更受欢迎。倒排索引是其高效搜索的关键，通过将词条与文档ID关联，实现快速模糊搜索，避免全表扫描。

通过MSE（微服务引擎）、SAE（Serverless应用引擎）、ARMS（应用监控服务）、PTS（性能测试服务）等产品，实现微服务的无服务化部署、监控和弹性伸缩。

在本文中，作者探讨了ZooKeeper（ZK）的一个内存占用问题，特别是当有大量的Watcher和ZNode时，导致的内存消耗。

【1月更文挑战第10天】先从概念解释上搞清楚这个定义，死信，顾名思义就是无法被消费的消息，字面意思可以这样理解，一般来说，producer 将消息投递到 broker 或者直接到 queue 里了，consumer 从 queue 取出消息进行消费，但某些时候由于特定的原因导致 queue 中的某些消息无法被消费，这样的消息如果没有后续的处理，就变成了死信，有死信自然就有了死信队列。 应用场景:为了保证订单业务的消息数据不丢失，需要使用到 RabbitMQ 的死信队列机制，当消息消费发生异常时，将消息投入死信队列中.还有比如说: 用户在商城下单成功并点击去支付后在指定时间未支付时自动失效。