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通过实验深入了解 TCP 数据的发送和接收
本系列文章是组内写给新人和实习生的 TCP入门系列教程，结合了理论和实践，本篇为第二篇，建议先读上篇《通过实验深入了解TCP 连接的建立和关闭》。
谈谈优雅的钩子--bpftrace
bpftrace是一个内核跟踪工具，简单来说就是在函数上挂个钩子，挂上钩子后就可以将函数的入参和返回值取出来再放入程序进行二次编程，最终能让程序按照我们的意图来对函数进行观测。
云原生应用网关进阶：阿里云网络ALB Ingress 全能增强
在过去半年，ALB Ingress Controller推出了多项高级特性，包括支持AScript自定义脚本、慢启动、连接优雅中断等功能，增强了产品的灵活性和用户体验。此外，还推出了ingress2Albconfig工具，方便用户从Nginx Ingress迁移到ALB Ingress，以及通过Webhook服务实现更智能的配置校验，减少错误配置带来的影响。在容灾部署方面，支持了多集群网关，提高了系统的高可用性和容灾能力。这些改进旨在为用户提供更强大、更安全的云原生网关解决方案。
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。
Function AI 工作流发布：以 AI 重塑企业流程自动化
本文介绍了基于函数计算 FC 打造的全新 Function AI 工作流服务，该服务结合 AI 技术与流程自动化，实现从传统流程自动化到智能流程自动化的跨越。文章通过内容营销素材生成、内容安全审核和泛企业 VOC 挖掘三个具体场景，展示了 Function AI 工作流的设计、配置及调试过程，并对比了其与传统流程的优势。Function AI 工作流具备可视化、智能性和可扩展性，成为企业智能化转型的重要基础设施，助力企业提升效率、降低成本并增强敏捷响应能力。
MSE Nacos Controller：为 Kubernetes 生态构建配置管理与服务发现的桥梁
在企业云原生转型过程中，如何实现传统微服务与 Kubernetes 服务的配置统一管理、服务互通及协议转换成为关键挑战。MSE Nacos Controller 应运而生，作为连接 Kubernetes 与 Nacos 的桥梁，支持 ConfigMap 与 Nacos 配置双向同步、服务自动注册发现，并助力 Higress 等 MCP 网关实现 REST API 向 AI 可调用 MCP 服务的转换，全面提升系统治理能力与智能化水平。
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。
Java 22 新增利器： 使用 Java Stream Gather 优雅地处理流中的状态
本文中我们分析了 什么 是 “流”，对比了 Java 上几种常见的 “流”库，引入和详细介绍了 Java 22 中的 Stream Gather API 。同时也简单分享了利用虚拟线程 如何简化 Stream map Concurrent操作符的实现。希望抛砖引玉和大家分享新的特性，共同进步。同时也希望大家都可以升级到新版本的 JDK，更好的赋能业务。