中间件

dble基本架构简介 dble是基于mysql的高可用扩展性的分布式中间件。江湖人送外号MyCat Plus。开源地址 我们首先来看架构图，外部应用通过NIO/AIO进行连接操作。

本书不仅对市面上常见的连接池组件进行了全方位比较和分析，还以实战的角度深入介绍了高性能HikariCP连接池的使用、原理与维护。

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背景 2014 年，Spring Boot 1.0 发布。Spring Boot 的发布绝对是 Pivotal 历史上具有里程碑意义的事件，它让我们能够非常简便地开发 Spring 应用，屏蔽了各种配置文件和底层实现，提供 AutoConfiguration，Factory Loading Mechanism, Embedded Servlet Container，Conditional Annotation 等诸多特性。

分布式事务解决方案，中间件 Seata 的设计原理详解

　　随着前端技术日新月异迅猛发展，为了实现更好的前端性能，最大程度提高用户体验，支持单页应用的框架逐渐占领市场，如众所周知的React，Vue等等。但是在单页应用的趋势下，快速定位并解决JS错误却成为一大难题。

在分布式架构环境下，服务间的依赖日益复杂，可能没有人能说清单个故障对整个系统的影响，构建一个高可用的分布式系统面临着很大挑战。 7月17日，阿里云应用高可用服务AHAS 正式商用，包含架构感知、流控降级和故障演练三大独立的功能模块，可快速提高应用的高可用能力，解决分布式架构下的高可用难题。

图：Nacos Meetup @杭州 与你同行，抬头便是星空。 本文整理自Nacos Committer 张龙的现场分享，阿里巴巴中间件受权发布。 随着 Nacos 1.0.0 稳定版的发布，越来越多的企业开始在测试/预演/生产环境中逐步部署 Nacos。

在蚂蚁金服，中间件团队是一个带着“光环”的队伍，CTO程立、副CTO胡喜都出自这个组织……

在之前的文章《在 Intellij IDEA 中部署 Java 应用到 阿里云 ECS》中讲解了如何将一个本地应用部署到阿里云 ECS 上去，有些读者反馈目前还有一些测试机器是在经典网络，咨询是否可以通过 Cloud Toolkit 插件将应用部署到这些服务器上去？最新版本的 Cloud Toolkit 已经发布，完全支持啦。

在之前的文章《在 Intellij IDEA 中部署 Java 应用到 阿里云 ECS》中讲解了如何将一个本地应用部署到阿里云 ECS 上去，有些读者反馈目前还有一些测试机器是在经典网络，甚至是在本地机房中，咨询是否可以通过 Cloud Toolkit 插件将应用部署到这些服务器上去？最新版本的 Cloud Toolkit 已经发布，完全支持啦。

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。   使用了中间件之后，以前直接连接的前台应用程序和数据库之前就多了个中间件，现在前台程序把请求发给中间件，中间件再把请求发给数据库，数据库处理结束之后把结果返回到中间件，中间件再把结果送回给前台。

CMDB在企业中，一般用于存放与机器设备、应用、服务等相关的元数据。当企业的机器及应用达到一定规模后就需要这样一个系统来存储和管理它们的元数据。有一些广泛使用的属性，例如机器的IP、主机名、机房、应用、region等，这些数据一般会在机器部署时录入到CMDB，运维或者监控平台会使用这些数据进行展示或者相关的运维操作。

阿里云MVP、叶帆科技创始人兼CEO刘洪峰在2018年杭州云栖大会做《Link Develop+软硬中间件提速物联网开发》的分享。

2018云栖大会南京峰会上，阿里巴巴研究员林昊正式发布了第四届阿里中间件性能挑战赛。挑战赛以开源项目为背景，核心技术为Dubbo和RocketMQ，目的是通过大赛向技术爱好者们传达开源精神。

基于阿里云全面的物联网、云计算与大数据技术搭建云端的企业能源管理物联网平台实现能耗数据采集、统计分析、平衡调度、节能优化等全面的能源管控协同平台。是企业生产运行保障的利器，也是大量企业实现云上管理的实践案例。

消息队列中间件（简称消息中间件）是指利用高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。通过提供消息传递和消息排队模型，它可以在分布式环境下提供应用解耦、弹性伸缩、冗余存储、流量削峰、异步通信、数据同步等等功能，其作为分布式系统架构中的一个重要组件，有着举足轻重的地位。

随着阿里集团电商、物流、大文娱等业务的蓬勃发展，数据库实例以及数据存储规模不断增长，在传统基于单机的运维以及管理模式下，遇到诸多如成本，调度效率等问题，因此，2017年首次对数据库实现计算存储分离，计算存储分离后，再将计算节点与离线资源混布，达到节省大促成本的目的。

最早lucene2.4以及以前，追溯到2008年前后，lucene刚刚引起大家的关注，到后来Nutch、solr的出现，lucene变得更加热。Nutch、Solr的发展，极大推动了lucene的升级。对于一些接触过搜索，使用过lucene、solr的人来说，一般都会感觉lucene、solr很牛.

淘宝系统依赖关系比较复杂。A系统依赖B系统资源，当B系统发生故障的时候，A系统势必会被拖累，导致A系统也发生故障                                  图：[ A]--依赖-->[B] 这里的依赖要区分两种情况 1、A强依赖于B     任何强依赖都要尽可能的转化

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阿里云可观测 2025 年 12 月产品动态。

在某大型业务团队的核心日志场景中，阿里云 SLS 物化视图将三个长期超时的慢查询分别提速 89倍、8倍、56倍，从“查不出来”变为“随时可查”。通过“预计算 + 查表读取”，用极低的存储成本，换来极致的查询性能与稳定性。

阿里云 UModel PaaS API 发布：通过 Table + Object 双层抽象，屏蔽存储差异、自动处理字段映射与过滤条件，让每一个实体都成为一个‘可调用的对象’，真正实现‘以实体为中心’的智能可观测。

在现代 AI 应用中，多智能体（Multi-Agent）系统已成为解决复杂问题的关键架构。然而，随着智能体数量增多和任务复杂度提升，传统的同步通信模式逐渐暴露出级联阻塞、资源利用率低和可扩展性差等瓶颈。为应对这些挑战，RocketMQ for AI 提供了面向 AI 场景的异步通信解决方案，通过事件驱动架构实现智能体间的高效协作。本文将探讨和演示如何利用 RocketMQ 构建一个高效、可靠且可扩展的多智能体系统，以解决企业级 AI 应用中的核心通信难题。

阿里云可观测 2025 年 10 月产品动态。

魔方文娱携手阿里云构建全栈可观测体系，实现故障发现效率提升 80%、运维成本下降 40%，并融合 AI 驱动异常检测，迈向智能运维新阶段。

APM 一定要全量采集吗？ARMS 推出配置模板，支持按场景分级监控：核心应用上 Trace，非核心只采 JVM，成本直降 90%+ ！

本文介绍了通过阿里云监控 2.0 的日志审计功能实现 AccessKey 和 RAM 角色的主动管理方案。核心是利用 Umodel 统一实体模型，将管控面（ActionTrail 日志）和数据面（OSS/SLS 日志）的日志数据转化为实体关系图谱，清晰展示身份凭证与云资源的交互行为。通过关联建模、内置洞察报表和告警规则，可追踪 AK/角色的使用情况、风险操作及资源影响，辅助安全清理和风险闭环。

SOFA 商业化团队为满足客户 AI 业务的发展需求，基于开源 Higress 内核构建，推出了 SOFA AI 网关，专为 SOFA 场景深度优化、能力增强，是面向 AI 需求的智能网关解决方案。

通过 SLS、ARMS 与 CMS 的协同运作，《泡姆泡姆》实现了从基础设施到应用逻辑再到用户行为的全栈洞察。这一技术体系不仅支撑了游戏的全球化运营，更为实时互动娱乐场景提供了可复用的技术范式——通过云原生架构的弹性能力、全栈可观测的智能诊断与热更新的持续交付，让技术真正服务于“玩家体验零损耗”的终极目标。

阿里云 Kafka 不仅为尚娱提供了高可靠、低延迟的消息通道，更通过 Serverless 弹性架构实现了资源利用率和成本效益的双重优化，助力尚娱在快速迭代的游戏市场中实现敏捷运营、稳定交付与可持续增长。

SLS 全新推出的「软删除」功能，以接近索引查询的性能，解决了数据应急删除与脏数据治理的痛点。2 分钟掌握这一数据管理神器。

本文介绍了在C/C++中实现枚举转字符串的实用技巧，通过宏定义与统一管理枚举名，提升代码调试效率并减少维护错误。

简单易用、超低延迟，支持用户权限管理、多语言客户端和多租户接入的分布式任务调度平台。 支持任何Cron表达式的任务调度，支持常用的分片和随机策略；支持失败丢弃、失败重试的失败策略；支持动态任务参数。

在近来发生的 DeepSeek 遭遇的安全事件中，我们可以看到当前人工智能行业在网络安全方面的脆弱性，同时也为业界敲响了警钟。唯有通过全行业的协同努力，加强整体、完善的网络安全可观测建设，才能为 AI 技术的创新和发展构建一个安全而稳固的环境。我们期盼并相信，在攻克这些网络安全难题之后，AI 创新将迎来更加安全、灿烂的未来。

API First 开发模式的核心在于：以 API 为先，将其视为“头等公民”，在构建应用、服务及集成之前，应优先定义并设计 API 及其配套。API First 作为一种相对较新的开发模式，它已逐渐流行并获得业内的广泛认可。

通过阿里云云原生 API 网关在国泰落地，目前国泰所有访问大模型的流量均通过阿里云云原生 API 网关进行代理，在日均消耗近亿 Token 的同时，做到了对每个请求都进行敏感信息过滤，不论是输入大模型的内容还是由大模型产生的内容都进行了全面审计，大大降低使用大模型的数据安全风险。通过网关的 AI 插件，国泰产险做到了每个 Token 都知道是谁在用，用在哪个场景，给后续分析和成本管控提供了坚实的数据支撑。