中间件

消息中间件性能究竟哪家强? 带着这个疑问，我们消息队列测试小组对常见的三类消息产品(Kafka、RabbitMQ、RocketMQ)做了性能比较。

不久前，阿里宣布将开源RocketMQ 捐赠给 Apache 基金会，成为 Apache 孵化项目。想深入了解RocketMQ特性？想知道捐赠背后那些鲜为人知的故事？想看看业界主流MQ的性能对比？想知道商用版和开源版如何协同？云栖社区特别专题带你一睹详情。

引言 分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注。那么,消息中间件性能究竟哪家强? 带着这个疑问,我们中间件测试组对常见的三类消息产品(Kafka、

7月27日，云栖社区、阿里中间件举办了首届阿里巴巴中间件技术峰会，揭秘阿里10年分布式技术干货。在首届阿里巴巴中间件技术峰会上，阿里巴巴中间件技术专家焦方飞为大家分享阿里巴巴海量数据场景下的OLAP解决方案，此外还对阿里新推出的高性能时序数据库进行了简单介绍，精彩不容错过。

这篇文章从双亲委派讲到了Class文件的加载，最后又绕回到双亲委派，看似有点绕，其实只有理解了Class的加载机制，才能更好的理解类似双亲委派这样的机制，否则只死记硬背一些空洞的理论，是无法起到由内而外的理解的。

所有软件最重要的使命不是满足功能要求，而是演进，从而持续成长。

日前，阿里巴巴中间件（Aliware）旗下产品业务实时监控服务ARMS正式商用。首发商用的ARMS目前涵盖应用监控和前端监控两大功能。由此，ARMS的商业化正式填补了阿里云在APM(Application Performance Management)领域空白。

这其实是一个比较虚的概念。广义的中间件范围很广。起沟通作用的都可以认为是中间件。甚至ODBC这样的东西你也可以认为是中间件。 而阿里云的中间件就比较多了

近日，阿里云宣布高性能时间序列数据库 (High-Performance Time Series Database , 简称 HiTSDB) 正式商业化。

服务注册和服务配置开源项目 Nacos 本周发布了 v0.8.0 Pre-GA 版本，作为开源项目生命周期中的里程碑版本之一，v0.8.0 Pre-GA版本支持登录、命名空间、Metrics监控（对接Prometheus），并可以通过 Nacos-Sync 组件实现从传统的注册中心向 Nacos 注册中心进行数据平滑迁移等特性，补齐了安全隔离、监控和服务迁移等上生产的最后一公里，以更稳定的支撑用户的生产环境。

这是一个神奇的团队，在技术部门竟然有各种风格的小姐姐？ 这是一个较真的团队，对业务、技术的声音没有功利没有对错，只有自由讨论。 这是一个有理想的团队，他们要把从阿里孵化出来的中间件技术赋能给全社会。 想要一探究竟？欢迎你的加入~！

Cloud Toolkit 2018.12 新版本发布，提供了在 Intellij IDEA 或 Eclipse 中直接将文件上传到远程服务器。 界面缩略图 第 1 步 ：添加目标机器 如上图所示，在菜单 Tools - Alibaba Cloud - Alibaba Cloud View - Host中打开机器视图界面，如下图： 点击右上角Add Host按钮，出现添加机器界面 第 2 步 ：登陆服务器 Terminal 点击机器列表中的 Terminal 按钮，即可完成终端登陆。

应用配置管理（Application Configuration Management，简称 ACM）是一款应用配置中心产品。基于ACM您可以在微服务、DevOps、大数据等场景下极大地减轻配置管理的工作量，同时保证配置的安全合规。

Kafka 一、熟悉kafka l  Server-1 broker其实就是kafka的server，因为producer和consumer都要去连它。Broker主要还是做存储用。

本文使用到的性能测试 PTS，点击这里，了解详情。 一、业务场景 集团对分司组织业务培训，培训完毕后在App端进⾏答题测试。对App后端接⼝进行压测。 多个分司相同的业务部⻔分批次进行，测试额人员100以内，从题库中随机抽取50道题，考虑每⼈思考在1-10s内提交。

kkbida - 开源消息投递中间件详细解析 项目简介 kkbida为凯京科技开源的消息投递中间件，谐音必达，旨在保证异构系统间消息通知时消息投递必达，详情见 https://gitee.com/kekingcn/kkbida 快速开始 从gitee拉取代码 git clone https://gitee.

无

asp.net core mvc 中间件之路由 路由中间件 首先看路由中间件的源码 先用httpContext实例化一个路由上下文，然后把中间件接收到的路由添加到路由上下文的路由集合 然后把路由上下文作为参数，调用IRouter.

对任何一个系统，一个强大的日志记录功能是相当重要且必要的，根据日志的记录可以及时掌握系统运行时的健康状态及故障定位。然而作为web容器存在另外一种日志——访问日志。

背景 相信很多人都使用过start.spring.io来初始化自己的spring boot工程，这个工具为开发者提供了丰富的可选组件，并且可以选择多种打包方式，大大方便了开发人员的使用。最近，阿里的nacos、sentinel也进入start.spring.io的选项中，进一步的方便开发者使用阿里云的产品。

活动详情 活动规则：同时购买性能测试PTS 和 应用实时监控ARMS 资源包，满900减200（多买多减，最高减600），将资源包加入购物车，购物车页面将显示满减详情。 活动入口： 入口一：性能测试PTS，点击这里 入口二：性能测试ARMS，点击这里 关于性能测试PTS PTS可以轻松模拟大量用户访问业务的场景，任务随时发起，免去搭建和维护成本,践行全链路压测，提升云上业务可用性。

AgentScope 2.0 GA 发布，打造企业级分布式智能体Harness底座。

依托钉群无人值守、跨群会话记忆、组织知识检索及前端专业 Skill，云原生消息前端团队自研的内部研发协作平台 Domino 正经历关键演进——从单一的代码执行工具，升级为能够理解团队上下文、持续沉淀演进并闭环真实交付的研发 Agent 系统。

多 Agent 协作不只是任务并行，更是组织运转。从产品主创团队视角，聊聊 AgentTeams 在安全、协作、弹性、进化四个方向的设计思考。

文章介绍了阿里云ACSAgentSandbox与LoongCollector协同构建的AIAgent生产级运行平台，通过沙箱隔离保障运行时安全，并以高性能、全链路可观测能力解决Agent行为不可预测和执行风险难题。

Agent 上线的那一刻，真正的考试才开始：上线只是起点，持续调优才是关键。本文用一小时实操带你看 AgentLoop 如何把接入、评估、实验、经验库串成数据飞轮，以专家驱动与全自动经验挖掘，让 Agent 越转越聪明。

本文对 700+ 的调研数据，进行汇总和分析，希望对提升企业 Agent 建设质量，有所帮助。

多 Agent 场景下 Skill 的统一管理与同步。

AI Agent 缺的不是数据而是系统地图。UnifiedModel 开源语义层将资产、数据与关系组织为可查询对象图，实验显示旗舰模型准确率提升 10-20%。它助 Agent 按对象读数、沿关系定位根因，真正看懂复杂系统。

本文希望提供一种更简单的方式，来理解这些容易混淆的技术概念：Nginx、Ingress、Ingress Controller、Ingress API、Nginx Ingress、Higress、Gateway API。

Agent 跑得怎么样？人工抽检又贵又慢，还沉淀不成标准。这篇带你从零搭起可量化、可解释的评估体系：让 AI 把黄金指标拆成 Rubric，装进评估器、跑到评估任务——把"好不好"变成分数，把"为什么不好"变成证据。

让数据说同一种语言，让智能无界协作。阿里云正式开源 UModel，并携手信通院、中科院、畅捷通、神州商龙、小鹏汽车、卓驭科技、嘉立创科技等企业伙伴与学术机构共同发起通用语义标准倡议。

国内大模型推理需求激增，性能提升的主战场将从训练转移到推理。

AgentScope 2.0 面向分布式部署、稳定运行、权限安全等企业级需求全面升级，打造支持多租户隔离与长期稳定运行的企业级智能体底座。

阿里云联合阿里巴巴爱橙科技，共同发布《AI 原生应用架构白皮书》，围绕 AI 原生应用的 DevOps 全生命周期，从架构设计、技术选型、工程实践到运维优化，对概念和重难点进行系统的拆解，并尝试提供一些解题思路。白皮书覆盖 AI 原生应用的 11 大关键要素，获得 15 位业界专家联名推荐，来自 40 多位一线工程师实践心的，全书合计超 20w 字，分为 11 章。

从 Mach 内核异常到 NSException，从堆栈遍历到僵尸对象检测，阿里云 RUM iOS SDK 基于 KSCrash 构建了一套完整、异步安全、生产可用的崩溃捕获体系，让每一个线上崩溃都能被精准定位。

阿里云以 STAROps 为起点，将 Agentic Ops 从概念推向生产级落地。

本文聚焦AI Coding成本瓶颈，指出Token浪费源于上下文膨胀、工具输出、重复探索与无效重试。文章介绍AgentLoop从采集、观测、评估、归因到调优和实验的数据飞轮，通过统一轨迹、经验注入与同样本验证，在质量不降前提下降低任务成本。

本文介绍阿里云Agent观测平台AgentLoop的审计实践，聚焦Coding Agent安全风险识别。强调构建完整行为事实底座，通过“低保真信号→上下文语义判定→高保真事件”三级链路，精准定位凭证泄漏等真风险，支持按应用、凭证、边界多维下钻与一键证据溯源，提升安全处置效率。

阿里云推出 UModel 统一建模框架，将实体、关系、数据、知识、行动融为一体，为大模型提供可推理、可交互的运维世界模型，推动可观测从‘被动响应’迈向‘主动优化’的新阶段。