中间件

之前看过杨振宁的一个采访，说他最大的成就，不是获得了诺贝尔奖的研究，而是之前的一个普通理论的研究：他坚信事物是遵循一定规律的，不是大家认为的不可捉摸，花了7年时间，陆陆续续，终于找到了一个很好的解释，并且幸运的是，这个研究结果可以覆盖非常多的场景。

【Flume中间件】（6）Flume事务

【Alibaba中间件技术系列】「RocketMQ技术专题」系统服务底层原理以及高性能存储设计分析

ZMQ请求应答模式之无中间件的可靠性--自由者模式

dubbogo 社区马上要进入第八个年头。dubbogo 项目初期的使命就是 "Bridging the gap between Java and Go"，目前 dubbogo 已经对齐所有 dubbo 版本，正与 Dubbo 齐头并进，并在云原生方向反哺 Dubbo。且实现了与 Spring Cloud、gRPC 生态的互联互通，把 Java 中间件能力带入了 Go 语言生态。社区目前正全力推进的 dubbo-go-pixiu 等社区项目，打造下一代 Dubbo Mesh 生态。

本文将主要介绍 ChaosBlade 在 Kubernetes 中故障注入的底层实现原理、版本优化过程以及大规模应用演练测试。01

结合龙湖千丁自研的新版停车云系统以及 ACK@Edge 提供的标准 Kubernetes 服务以及云边一体化协同解决方案，整体来看，边缘部署时间成本由 1 天缩短到 3 小时，将之前的手动升级方式迭代为自动 OTA 升级，升级时间由 3 小时缩短到 5 分钟，计算下来每年节约 740 人天。

虽然使用 APISIX+Dubbo+Nacos，能够解决这个实践中最主要的两个问题。但是它在使用中仍然还有需要进步的地方。社区中会在后续的计划和展望中继续优化。

阿里中间件seata源码剖析五：聊聊seata中全局事务的开启

阿里中间件seata源码剖析四：AT模式2阶段提交

快速学习阿里云中间件发展历程和开源现状

Tomcat在我们日常开发B/S项目时常常进行使用，当然在Spring全家桶中我们现在也是使用的内置tomcat，但是很多人可能不会对于tomcat进行深入性研究，其实在我们的产品进行性能提升时，web中间件的优化也是占有很大一部分，而tomcat中采用不同的模式对应的使用场景下性能也是不一样的，因此本篇文章将对于这几个模式进行简单讲解，后续我们会对于不同的模式进行配置方式讲解。

微服务架构的发展带来了诸多优势，然而这些分布众多的微服务也会增加安全性方面的挑战，每个微服务都是一个可被攻击的目标。为了提升网络通信的安全防护能力，有效对抗网络威胁，采用微服务架构的服务网格普遍采用了基于安全传输层协议(TLS)的安全数据传输。但同时，TLS协议中的非对称加解密会消耗大量的CPU资源，影响了服务网格的性能表现，并带来了较高的总体拥有成本(TCO)。

MQ系列1：消息中间件执行原理

我们希望可以对这些服务的新版本同时进行小流量灰度验证，这就是微服务架构中特有的全链路灰度场景，通过构建从网关到整个后端服务的环境隔离来对多个不同版本的服务进行灰度验证。

主要介绍什么是消息中间件以及Kafka在Docker上的安装配置及使用，最后还涉及到Kafka高级部分的备份机制。

一个项目总会有数据吧？数据存那里呢？在前面我们讲过，很明显直接存在数据卷里面（PVC），例如 MySQL的数据。比如 MySQL有自己的配置文件、Redis 有自己的配置文件、微服务也有自己的配置文件，将它们挂在到配置集里面（ConfigMap），服务采用的是 ClusterlP 与 NodePort。......

不知道用了express.js的你有没有这样的疑问：

注释并不会妨碍你写出优雅简洁的代码，它只是程序固有的一部分而已。我们不用过分在意我们的代码是否可以脱离注释，也不需要强调因为我们的代码符合什么原则，满足什么约定，所以代码是优秀的注释是冗余的。代码是一门艺术，并不会因为满足三规九条它就一定完美，因为艺术，是不可衡量的。

阿里云服务网格 ASM 在帮助客户落地实践过程中发现，随着集群管理的规模增长和配置复杂度的提升，对于不同的工作负载，目前 Sidecar 代理配置不够灵活。希望通过本次分享，能帮助大家在不同的业务场景下灵活配置 Sidecar 代理的配置来满足个性化需求、优化系统性能。

【TP5.1】关于路由中间件设置的坑

到目前为止，三歪也已经接触到了不少的中间件了，比如说「Elasticsearch」「Redis」「HDFS」「Kafka」「HBase」等等。 可以发现的是，它们的持久化机制都差不得太多。今天想来总结一下，一方面想来回顾一下这些组件，一方面给还没入门过这些中间件的同学总结一下持久化的”套路“，后面再去学习的时候就会轻松很多。

本文不打算回顾 Istio 或是阿里云服务网格 ASM 的变化或趋势，我们来聊一聊阿里云 ASM 服务网格，它的最终用户是如何使用服务网格的。

消息队列中间件是大型系统中的重要组件，已经逐渐成为企业系统内部通信的核心手段。它具有松耦合、异步消息、流量削峰、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，已经成为异步RPC的主要手段之一。 目前常见的消息中间件有ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ、RocketMQ等。

要支撑阿里百万集群级实例和双十一万亿级服务调用，性能提升一直是 Dubbo3.0 关注的重点，在本篇文章中，我们将简要介绍 Dubbo3.0 性能优化的关键一环——URL 重构。

基于容器、Kubernetes 等云原生技术，提供的开放社区标准、不可变基础设施、声明式 API 会成为企业 CloudOps 的最佳实践，也将在这个基础上推进数据化、智能化体系建设，将运维复杂性进一步下沉，让企业可以聚焦于自己的业务创新。阿里云也将持续向外输出自身在超大规模云原生实践和探索中的能力沉淀，与更多企业、开发者一起，躬身入局，全面拥抱云原生运维技术体系。

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消息中间件学习笔记--RabbitMQ（三、模式实例）

Spring Cloud Alibaba 是由阿里巴巴（后文简称：阿里）中间件团队于 2018 年 7 月开源，为业界提供的一套基于阿里内部分布式技术的一站式微服务构建解决方案。基于 Spring Cloud 微服务框架标准，针对微服务架构中的服务注册与发现、分布式消息、服务限流降级以及分布式事务等核心模块，都提供了相应的面向业界的成熟解决方案

10月26日下午15:00，云原生网关技术负责人--如葑在直播间等您。

随着微服务架构的兴起，服务端的调用依赖愈加复杂，为了快速定位异常组件与性能瓶颈，接入分布式链路追踪 Trace 已经成为 IT 运维领域的共识。但是，开源自建、开源托管或商业化自研 Trace 产品之间到底有哪些差异，我该如何选择？这是许多用户在调研 Trace 方案时都会遇到的疑问，也是最容易混淆的误区。

借助阿里云服务网格ASM提供的相关能力，晓宇科技在短时间内完成了链路追踪、网关日志可视化，并且在虚拟机到K8s集群的应用改造中，实现了不停机迁移，节约了大量时间和人力成本并带来了显著的业务价值。

理解了 Nacos 的服务模型，也有利于我们了解 Nacos 背后的工作原理，从而确保我们正确地使用 Nacos。

2020 年的“十一出行节”期间，高德地图创造了记录 ——截止 2020 年 10 月 1 日 13 时 27 分 27 秒，高德地图当日活跃用户突破 1 亿，比 2019 年 10 月 1 日提前 3 时 41 分达成此记录。 期间，Serverless 作为其中一个核心技术场景，平稳扛住了流量高峰期的考验。值得一提的是，由 Serverless 支撑的业务在流量高峰期的表现十分优秀，每分钟函数调用量接近两百万次。这再次验证了 Serverless 基础技术的价值，进一步拓展了技术场景。

说到容器、云原生，相信大家一定都很熟悉了。随着云原生技术的普及，越来越多企业客户基于云原生上云和架构转型。但是如何从端到端加速云原生应用，彻底释放云原生技术的红利呢？今天为大家带来了阿里云的最新方案，基于容器镜像服务企业版 ACR EE，从容器镜像构建加速、全球分发加速、大镜像/大规模分发加速，全链路的加速升级。

引入阿里业务中台理念和技术框架，通过数字化渠道重构，建立以业务中台为基础，围绕单个客户的消费决策周期模型，构建数字化任务工单系统，驱动多部门、多工种协作，提升企业线索采集、商机挖掘、潜客培育、销售管理等各环节能力及效率。

鹰云科技努力践行“网络协同+数据智能”智慧商业模式，此次加入阿里云“云原生合作伙伴计划”，将继续以云原生产品与解决方案为底座，为行业带来更多有益借鉴，致力于成为中国最有价值的商业数据技术服务商！

快手需要建设一个主要面向在线业务的消息系统作为 Kafka 的补充，低延迟、高并发、高可用、高可靠的分布式消息中间件 RocketMQ 正是我们所需的。

近日，德勤与阿里云签订了“阿里云云原生合作计划框架协议”，成为阿里云云原生合作伙伴计划的重要一员。双方将共同打造基于云原生技术的数字化咨询服务解决方案，加速企业数字化转型创新。

本文介绍了 Nacos 的三种部署模式，并就高可用、可伸缩、易用性等方面对各个模式进行介绍。

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Gartner于 2019 年发布报告表示：云原生时代已经到，在未来三年中将有 75% 的全球化企业使用容器化的应用。云原生具有诸多优势，如系统弹性带来用户体验提升、研发效能提升、低成本运维或免运维，以及即插即用按量计费的计算成本等，这些优势使得创新团队可以快速将新想法推向市场，这正是初创公司愿意使用云原生来颠覆传统行业的原因。从传统研发模式过渡到云原生时代，怎么解决云原生集成研发使用的"最后一公里"问题。

秒杀等高并发场景下，同一时刻会有大量的用户请求到达服务器，在保证系统整体稳定的前提下，如何通过有限的服务器资源，尽可能快速处理更多的请求，是用户需要解决的核心问题。本次直播以典型的秒杀场景为例，为您深入剖析在高并发场景下，阿里云相关解决方案和实战经验。