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带你读《2022龙蜥社区全景白皮书》——5.3.4 跨处理器节点内存访问优化

背景 相信很多人都使用过start.spring.io来初始化自己的spring boot工程，这个工具为开发者提供了丰富的可选组件，并且可以选择多种打包方式，大大方便了开发人员的使用。最近，阿里的nacos、sentinel也进入start.spring.io的选项中，进一步的方便开发者使用阿里云的产品。

之前上学的时候有这个一个梗，说在食堂里吃饭，吃完把餐盘端走清理的，是 C++ 程序员，吃完直接就走的，是 Java 程序员。 确实，在 Java 的世界里，似乎我们不用对垃圾回收那么的专注，很多初学者不懂 GC，也依然能写出一个能用甚至还不错的程序或系统。

随着使用 Nacos 的企业越来越多，遇到的最频繁的两个问题就是：如何在我的生产环境正确的来使用 namespace 以及 endpoint。这篇文章主要就是针对这两个问题来聊聊使用 nacos 过程中关于这两个参数配置的最佳实践方式。

更效率、更优雅 | 阿里巴巴开发者工具不完全盘点 从人工到自动化，从重复到创新，技术演进的历程中，伴随着开发者工具类产品的发展。 阿里巴巴将自身在各类业务场景下的技术积淀，通过开源、云上实现或工具等形式对外开放，本文将精选了一些阿里巴巴的开发者工具，希望能帮助开发者们提高开发效率、更优雅的写代码。

阿里云于大概两月前商业化了一款APM产品 [ARMS](http://www.aliyun.com/product/arms) ，正式填补了 APM 上的云上监控的空白。那么作为阿里云官方 APM 工具，ARMS 和其他传统厂商的 APM 服务相比有什么特点呢？

最近，MCP 社区发布了 MCP Registry（2025‑09‑08，预览版），为公开 MCP Server 提供“统一目录服务和开放 API”。Nacos 已原生支持 MCP Registry API，可直接作为“MCP Registry”对外提供标准 REST/OpenAPI 服务端，天然融入企业现有注册中心与配置治理体系，并与 Higress/HiMarket 对接打通，让企业能够高效的构建自己的私有 MCP 市场。

为了进一步提升服务水平和服务质量，携程很早就开始在人工智能大模型领域进行探索。而随着工作的深入，大模型服务的应用领域不断扩大，公司内部需要访问大模型服务的应用也越来越多，不可避免的就遇到了几个问题，我们自然就会想到使用网关来对这些服务接入进行统一管理，并增加各种切面上的流量治理功能。

WebView2 控件（基于 Microsoft Edge (Chromium) 的嵌入式浏览器控件），保存资源(图片、脚本、CSS)

本文将演示如何使用事件总线（EventBridge），向量检索服务（DashVector），函数计算（FunctionCompute）结合灵积模型服务[1]上的 Embedding API[2]，来从 0 到 1 构建基于文本索引的构建+向量检索基础上的语义搜索能力。具体来说，我们将基于 OSS 文本文档动态插入数据，进行实时的文本语义搜索，查询最相似的相关内容。

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。

Spring Cloud Alibaba AI 以 Spring AI 为基础，并在此基础上提供阿里云通义系列大模型全面适配，让用户在 5 分钟内开发基于通义大模型的 Java AI 应用。

带你读《云原生架构白皮书2022新版》——主要架构模式（上）

阿里云中间件开源往事

前言 在SOA、微服务架构流行的年代，许多复杂业务上需要支持多资源占用场景，而在分布式系统中因为某个资源不足而导致其它资源占用回滚的系统设计一直是个难点。我所在的团队也遇到了这个问题，为解决这个问题上，团队采用的是阿里开源的分布式中间件Fescar的解决方案，并详细了解了Fescar内部的工作原理，解决在使用Fescar中间件过程中的一些疑虑的地方，也为后续团队在继续使用该中间件奠定理论基础。

我们在杭州、上海开放岗位。如果你准备好了，请加入我们，一起建造 AI 时代最重要的数据基础设施。

某 App 新版上线后收到大量用户投诉 App 闪退和崩溃。仅凭一条崩溃日志和会话追踪，团队如何在2小时内锁定「快速刷新导致数据竞态」这一根因？本文带你复现真实生产环境下的完整排查路径：从告警触发、堆栈分析、符号化解析，到用户行为还原——见证 RUM 如何让“无法复现的线上崩溃”无所遁形。

本文是阿里云日志服务（SLS）首次对外系统性地揭秘 SLS SQL Copilot 背后的产品理念、架构设计与核心技术积淀。我们将带你深入了解，这一智能分析助手如何从用户真实需求出发，融合前沿 AI 能力与 SLS 十余年日志分析最佳实践，打造出面向未来的智能化日志分析体验。

通过使用社区官方提供的超过 20 种 RAG 数据源和 20 种 Tool Calling 接口，开发者可以轻松接入多种外部数据源（如 GitHub、飞书、云 OSS 等）以及调用各种工具（如天气预报、地图导航、翻译服务等）。这些默认实现大大简化了智能体的开发过程，使得开发者无需从零开始，便可以快速构建功能强大的智能体系统。通过这种方式，智能体不仅能够高效处理复杂任务，还能适应各种应用场景，提供更加智能、精准的服务。

MSE Nacos 是阿里云推出的托管式注册配置中心。它基于阿里云开源产品 Nacos 构建，100% 兼容开源协议，同时在稳定性、安全性、性能、易用性等方面做了增强。不久前，我们发布了 MSE Nacos 2.3.2.0 版本，在性能、安全性方面大幅升级。

阿里云任务调度XXL-JOB版 迎来重磅发布，以任务调度SchedulerX为内核，0代码改造，完全兼容开源XXL-JOB客户端接入，解决开源XXL-JOB痛点问题。

mc实现目录同步并封装成Linux服务形式

4 月 13 日，云原生开源开发者沙龙在北京顺利开展。阿里云一线工程师围绕《微服务面临的安全挑战、趋势与解决方案》、《通过 Dubbo 构建零信任安全体系》、《零信任策略下 K8s 安全监控》、《如何构建零信任的网关》、《RocketMQ ACL 2.0 全新升级》、《Nacos安全零信任实践》6 个当下热门议题与现场的百余位开发者展开交流。

RocketMQ 5.0 是为应对物联网（IoT）场景而发布的云原生消息中间件，旨在解决 IoT 中大规模设备连接、数据处理和边缘计算的需求。

【1月更文挑战第12天】延时队列,队列内部是有序的，最重要的特性就体现在它的延时属性上，延时队列中的元素是希望在指定时间到了以后或之前取出和处理，简单来说，延时队列就是用来存放需要在指定时间被处理的元素的队列的。

Spring Boot 单体应用升级 Spring Cloud 微服务

本文将侧重于实际落地而非方法论，阐述云产品 SAE 业务侧稳定性实际建设过程中的经验和思考。

轻松构建全栈观测，从容应对咖啡产业竞争

带你读《云原生架构白皮书2022新版》——加速 SaaS 规模化演进，餐道基于 K8s 的云上创新底座（下）

在当下的分布式服务中，消息队列中间件是一个解决服务之间耦合的利器，今天我们来瞧一瞧开源的RocketMQ消息中间件，他的消费端是如何启动的，以及在使用他的过程中有哪些配置。