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Apache RocketMQ ACL 2.0 全新升级
RocketMQ 作为一款流行的分布式消息中间件，被广泛应用于各种大型分布式系统和微服务中，承担着异步通信、系统解耦、削峰填谷和消息通知等重要的角色。随着技术的演进和业务规模的扩大，安全相关的挑战日益突出，消息系统的访问控制也变得尤为重要。然而，RocketMQ 现有的 ACL 1.0 版本已经无法满足未来的发展。因此，我们推出了 RocketMQ ACL 2.0 升级版，进一步提升 RocketMQ 数据的安全性。本文将介绍 RocketMQ ACL 2.0 的新特性、工作原理，以及相关的配置和实践。
从存储统一到数据融合，SLS在可观测场景的思考和行动
介绍SLS在可观测数据融合分析的一系列技术升级，融合Trace、全栈监控、Continuous Profiling、移动端监控等功能，帮助大家更快速地构筑全栈、自动化的观测能力。
阿里云 EMR 基于 Paimon 和 Hudi 构建 Streaming Lakehouse
Apache Paimon 和 Apache Hudi 作为数据湖存储格式，有着高吞吐的写入和低延迟的查询性能，是构建数据湖的常用组件。本文在阿里云EMR上，针对数据实时入湖场景，对 Paimon 和 Hudi 的性能进行比对，并分别以 Paimon 和 Hudi 作为统一存储搭建准实时数仓。
深度剖析 RocketMQ 5.0，流数据库：如何实现一体化流处理？
本文将从概念和宏观角度理解什么是流处理。 RocketMQ 5.0，学习 RocketMQ 提供的轻量流处理引擎 RStreams，了解其特性和原理。学习 RocketMQ 的流数据库 RSQLDB，通过流存储和流计算的深度结合，看它如何进一步降低流处理使用门槛。
云效 AppStack + 阿里云 MSE 实现应用服务全链路灰度
本文介绍了如何通过阿里云 MSE 微服务引擎和云效应用交付平台 AppStack 实现灰度发布。
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。
实践总结｜前端架构设计的一点考究（上）
本文总结了作者在日常/大促业务的“敏捷”开发过程中产生的疑惑，并尝试做出思考得到一些解决思路和方案。在前端开发和实践过程中，梳理了一些简单设计方案可以缓解当时 “头疼” 的几个敏捷迭代问题，并实践在项目迭代中。
我知道你想用useEffect，但你先别急
useEffect是React提供给我们的一个“逃生舱”，是React 的纯函数式世界通往命令式世界的“逃生通道”，选择合适的时机使用useEffect会让我们的代码既优雅又高效，反之会造成不必要的负担。
AIOps 智能运维：比专家经验更优雅的错/慢调用分析工具
本文主要介绍ARMS 错/慢 Trace 分析功能基本原理； 该功能能够覆盖哪些异常 Trace 根因； 最后会介绍一些最佳实践案例。