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一文详解 Java 限流接口实现
本文介绍的实现方式属于应用级限制，应用级限流方式只是单应用内的请求限流，不能进行全局限流。要保证系统的抗压能力，限流是一个必不可少的环节，虽然可能会造成某些用户的请求被丢弃，但相比于突发流量造成的系统宕机来说，这些损失一般都在可以接受的范围之内。
从零开始开发 MCP Server
本文介绍如何使用Serverless Devs CLI工具从零开发并一键部署MCP Server到阿里云函数计算（FC）。首先通过初始化MCP Server项目，完成本地代码编写，利用Node.js实现一个简单的Hello World工具。接着对代码进行打包，并通过Serverless Devs工具将项目部署至云端。部署完成后，提供三种客户端接入方式：官方Client、其他本地Client及在FC上部署的Client。最后可通过内置大模型的inspector测试部署效果。Serverless Devs简化了开发流程，提升了MCP Server的构建效率。
软件测试之道 -- 做一个有匠心的程序员
作者一年前围绕设计模式与代码重构写了一篇《代码整洁之道 -- 告别码农，做一个有思想的程序员！》的文章。本文作为续篇，从测试角度谈程序员对软件质量的追求。
MCP 的 AI 好搭档
本文介绍了MCP（模型上下文协议）及其在AI领域的应用前景。MCP由Anthropic公司推出，通过标准化通信协议实现AI与数据源间的安全隔离，解决了传统AI应用中的数据隐私和安全问题。文章探讨了从LLM到MCP的进化过程，并分析了其面临的挑战，如算力不足和开放性需求。Serverless技术被提出作为解决这些问题的方案，提供弹性算力和支持安全沙箱环境。最后，文章提供了如何一键部署热门MCP Server的教程，帮助开发者快速上手并体验该协议的实际应用效果。
更快更强，SLS 推出高性能 SPL 日志查询模式
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。
剑指大规模 AI 可观测，阿里云 Prometheus 2.0 应运而生
本文介绍了阿里云Prometheus 2.0方案，针对大规模AI系统的可观测性挑战进行全面升级。内容涵盖数据采集、存储、计算、查询及生态整合等维度。 Prometheus 2.0引入自研LoongCollector实现多模态数据采集，采用全新时序存储引擎提升性能，并支持RecordingRule与ScheduleSQL预聚合计算。查询阶段提供跨区域、跨账号的统一查询能力，结合PromQL与SPL语言增强分析功能。此外，该方案已成功应用于阿里云内部AI系统，如百炼、通义千问等大模型全链路监控。未来，阿里云将发布云监控2.0产品，进一步完善智能观测技术栈。
NSDI'24 | 阿里云飞天洛神云网络论文解读——《LuoShen》揭秘新型融合网关 洛神云网关
NSDI‘24于4月16-18日在美国圣塔克拉拉市举办，阿里云飞天洛神云网络首次中稿NSDI，两篇论文入选。其中《LuoShen: A Hyper-Converged Programmable Gateway for Multi-Tenant Multi-Service Edge Clouds》提出超融合网关LuoShen，基于Tofino、FPGA和CPU的新型硬件形态，将公有云VPC设施部署到边缘机柜中，实现小型化、低成本和高性能。该方案使成本降低75%，空间占用减少87%，并提供1.2Tbps吞吐量，展示了强大的技术竞争力。