中间件

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。

先看 文档 Laravel 中间件提供了一种方便的机制来过滤进入应用的 HTTP 请求。 这里实现一个只有admin角色才能访问特定路由的功能 新建middlewarephp artisan make:middleware MustBeAdmin 打开生成的 \app\Http\Middleware\MustBeAdmin.php 修改handle方法 关于hasRole方法上一篇有讲解 这里在请求前判断用户角色是否是admin，如果条件满足进到下一个中间件。

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。

原文:[.NET领域驱动设计实战系列]专题七：DDD实践案例：引入事件驱动与中间件机制来实现后台管理功能 一、引言 　在当前的电子商务平台中，用户下完订单之后，然后店家会在后台看到客户下的订单，然后店家可以对客户的订单进行发货操作。

消息中间件核心实体（0） 最近两周在做的一个新项目，一个主从复制的组件，这两天刚跑通测试。 从之前讨论的架构来说，消息中间件也是有主从复制这个模块的，像Rocket就支持主从模式。 在做这个项目之前已经写过两个版本的主从复制模块，基本思路是： Slave主动和Master建立链接 Sla...

  首先数据库技术发展的基础还是在业务推动的背景下，能够实现相关的技术保障。业务需求的提升必然会在数据量，访问量等方面有更高的要求，而映射到数据库层面就不是简单的扩容和添加资源了，我们有时候更需要弹性，需要快速实现，需要更高的性能。

无限接近真实流量的全链路压测，具备超高并发能力，多维动态支持压测场景下的多变环境，1分钟即可设置简单压测场景……这个神奇的压测“黑科技”就是PTS铂金版！

本篇主要整理工作中遇到的一些消息中间件的相关知识，包括Kafka, RabbitMQ, RocketMQ, ActiveMQ等，不排除收录其他消息中间件的可能。 这里会持续收录相关知识，包括安装、部署、使用示例、监控、运维、原理等。

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一：什么是Qpid？--->Qpid 是 Apache 开发的一款面向对象的消息中间件，它是一个 AMQP 的实现，可以和其他符合 AMQP 协议的系统进行通信。--->Qpid 提供了 C++/Python/Java/C# 等主流编程语言的客户端库，安装使用非常方便。

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.

受害人口述悲惨的遭遇—— 1、最近一段时间（更换了预发机器后）我负责的一个应用的预发环境(线上稳定得像个婴儿~)特别不稳定，最先是应用频频的过几天就发现提供的接口不工作了，但容器Jetty还在跑得欢，于是jstack/jmap看，发现没有一个线程在跑我的war包中的程序，但是容器里个中间件的sar

--------Dynamo and Cassandra ---------- 这两套系统，其实是同源的，我其实不是很愿意来说这两套系统，因为他们用的技术比较学术化，所以比较复杂一些。。Anyway ,I'll try my best !   提到这两个系统，他们在核心思路上是非常类似的，但有

学玩*nux时候，碰到的一些问题，弄明白了后也就过去了。今天看到旁边的同学对目录权限有些模糊，给解释了一下。想想不如把这些问题都记下来。 设计其实包含的是一套约定。能运行、解决问题的约定都是可用的约定。但解决的多种约定方式或说是设计中，作一些比较可以感觉到哪个会更统一更简单。下文提到的两例Linu

作为数据处理领域的经典模式，ETL（Extract-Transform-Load）通过提取、转换、加载三个步骤，高效地处理着各类结构化数据。然而，面对 AI 时代海量、异构、实时的“数据洪流”，传统 ETL 链路，尤其是其核心的转换（Transform）环节，正面临严峻挑战。本文将从一个初级开发者也能理解和上手的视角，探讨 AI 时代的数据处理新范式：如何利用基于 Transformer 架构的大语言模型（LLM）重塑传统数据处理中的转换（Transform）环节，并结合事件驱动架构（Event-Driven Architecture, EDA），为 AI 数据处理链路“注入实时智能”。

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%+ ！

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。

阿里云 RUM SDK 作为一款性能体验监控采集工具，可以作为辅助 App 运维的强有力助手，提升您的问题排查效率。

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。

阿里云 ARMS 团队助力假面科技游戏业务实现全业务、全场景的监控和告警，全面提升监控覆盖率和告警有效率，其中告警平均恢复耗时（MTTR）缩短 50% 以上。

乐刻运动通过采用阿里云的云消息队列 RocketMQ 版和云消息队列 MQTT 版，不仅提升了系统的实时数据处理能力，还增强了系统的可扩展性、可靠性和性能，为业务的持续发展和流畅的用户体验，提供了坚实的技术支持，进一步推动了数字经济与健身产业的深度融合。

在业务场景中，日志数据可能存储在日志服务 Project 的不同 Logstore/MetricStore 中或不同地域的 Project 中。日志服务的数据集（StoreView）功能支持跨地域、跨 Store 联合查询和分析，让用户基于数据集就能高效便捷地查询分析全地域的数据，真正做到数据分析不受地域边界的限制。

在大部分基于 Envoy 实现的网关里，都存在这样一个问题，当开启 http2 时，客户端访问会出现偶发的 404，并且可以从日志注意到这些 404 的请求，:authority 头里的域名和 SNI 里的域名不一致。且在使用泛域名证书，且配置了多个域名的路由的情况下，这个问题特别容易出现。

推动行业智能化落地，阿里云联合中国信通院及国内头部云厂商、观测厂商、各行业建设方，历时近 5 个月，共同编制《云计算智能化可观测性能力成熟度模型》，以规范和指导云计算环境下的智能可观测性建设实践，为企业实施云环境下的智能化可观测能力建设提供指导。

展望未来，朗新科技集团将进一步深化与阿里云消息队列团队的合作，依托自身丰富的能源领域技术实践，以及阿里云强大的基础设施、产品能力，携手推进行业数字化进程，促进能源科技行业的发展。

在当今数字化转型加速的时代，企业 IT 系统的复杂度与日俱增，如何高效地管理和监控这些系统成为了一项挑战。阿里云作为全球领先的云计算服务商，提供了一整套全面的可观测性解决方案，覆盖从业务、端侧（小程序、APP、H5 等）、应用、中间件、容器/ECS 等全栈的监控体系，旨在帮助企业构建强大而灵活的可观测性体系。其中，标签（Tag）作为一种核心组织和管理手段，在阿里云可观测体系中扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨阿里云可观测系列产品中标签的应用，以及如何运用标签在阿里云可观测产品体系下进行体系化建设并给出相关最佳实践。

本文是对 MSE Nacos 应用自定义标签灰度的功能介绍，欢迎大家升级版本进行试用。

【10月更文挑战第19天】开发者如何使用轻量消息队列MNS

【10月更文挑战第15天】开发者如何使用云消息队列 Kafka 版

本文整理自2024年云栖大会阿里云智能集团高级技术专家金吉祥的演讲《ApsaraMQ Serverless 能力再升级，事件驱动架构赋能 AI 应用》。

本文介绍了如何通过四步实现C++插件化编程，实现功能定制与扩展。主要内容包括引言、概述、需求分析、设计方案、详细设计、验证和总结。通过动态加载功能模块，实现软件的高度灵活性和可扩展性，支持快速定制和市场变化响应。具体步骤涉及配置文件构建、模块编译、动态库入口实现和主程序加载。验证部分展示了模块加载成功的日志和配置信息。总结中强调了插件化编程的优势及其在多个方面的应用。

阿里云可观测 2024 年 9 月产品动态。

祝贺 Nacos 社区 Star 数突破 30000！值此时机，回顾过去的两年时间，Nacos 从 2.0.4 版本演进到了 2.4.2 版本，基本完成了当初构想的高性能、易拓展的目标，并且对产品的易用性和安全性进行了提升，同时优化了新的官网，并进行了多语言和更多生态支持。未来，Nacos 会向更安全、更泛化、更云原生的 Nacos3.0 演进。

本文主要介绍了基于 OpenTeletemetry 与 W3C 协议构建端到端全链路的解决方案，同时探讨了 RUM 与端到端链路集成的最佳实践，希望可以为大家在生产环境落地应用提供一些参考。

本文将介绍阿里云如何将 Serverless 架构应用于消息队列，有效降低运营成本，同时利用云原生环境的特性，为 IoT 设备提供快速响应和灵活伸缩的通讯能力。

ARMS RUM 是阿里云应用实时监控服务（ARMS）下的用户体验监控（RUM）产品，覆盖 Web/H5、各类平台小程序、Android、iOS、Flutter、ReactNative、Windows、macOS 等平台框架。接入 SDK 后会主动采集端侧页面性能、资源加载、API 调用、异常崩溃、卡顿、用户操作、系统信息等数据，还支持事件、日志、异常等数据按需自定义上报以满足业务数据分析需求，提供全面的性能分析、异常分析、产品分析、会话分析能力，帮助快速跟踪定位问题原因，提升产品用户使用体验。

8 月 2 日，云原生开源开发者沙龙 AI 原生应用架构专场在上海举办，现场围绕 AI 应用开发和 Agent 编排、API 网关、可观测、智能编程、消息队列等视角分享了我们的开源成果和进展，以及落地实践。以下为分享回顾。

本次课程将向您介绍云消息队列 RabbitMQ 版对比开源 RabbitMQ 的优势，以及 Serverless 系列的弹性灵活和按量计费，带您快速上手云消息队列 RabbitMQ 版消息收发操作和 Serverless 系列价格计算器，帮助您满足随着业务增长而提高的消息队列性能和稳定性的需求，有效降低资源和运维成本。

在系统开发、运维过程中，日志是最重要的信息之一，其最大的优点是简单直接。SLS 数据加工功能旨在解决非结构化的日志数据处理，当前全面升级，集成 SPL 语言、更强的数据处理性能、更优的使用成本。

CommunityOverCode 是 Apache 软件基金会（ASF）的官方全球系列大会，其前身为 ApacheCon。今年，CommunityOverCode Asia 将于 7 月 26-28 日在杭州举办。届时，大会将展示 Apache 项目的最新突破，共同探讨 Apache 的运作生态、Apache 软件的商业模式、开源的法律问题以及其他许多主题的内容。

在本文中，我们将深入探讨为何选择 iLogtail，以及它在 SPL 数据处理方面相较于 Logstash 有何独特优势。通过对比这两款工具的架构、性能以及功能，我们希望能够揭示 iLogtail 如何在日益复杂的日志处理需求中脱颖而出，帮助您做出明智的技术选择。