中间件

本文来自畅销书《从 Paxos 到 Zookeeper》作者倪超，讲述了其对阿里云最新发布的微服务引擎 MSE 产品的使用初体验。 （图片来自《从 Paxos 到 ZooKeeper 》一书的封面） 屏幕前的读者朋友们 如果 正在为运维 ZooKeeper 这份至关重要，但繁琐而枯燥 甚至心里没底的活 而烦恼 如果 正在为自己的应用 找寻一个高可用，且免运维的 ZooKeeper 那么，它来了 阿里云全托管的 ZooKeeper 集群产品 微服务引擎 MSE 读者可以在任何搜索引擎搜索“微服务引擎 MSE”，即可直达产品官网。

本文主要基于 spring cloud + spring jpa + spring cloud alibaba fescar + mysql + seata 的结构，搭建一个分布式系统的 demo，通过 seata 的 debug 日志和源代码，从 client 端（RM、TM）的角度分析其工作流程及原理。

Cloud Toolkit是一个IDE 插件，帮助开发者更高效地开发、测试、诊断并部署应用。 使用本插件，开发者能够方便地将本地应用一键部署到任意机器，或 ECS、EDAS、Kubernetes； 并支持高效执行终端命令和 SQL 等。

通过 Cloud Toolkit 进行 Arthas 诊断

中间件位于引擎与下载器、引擎与spider之间，是处理scrapy中两个重要对象Request、Response及数据数据对象Item的重要的扩展。 那么中间件分类两类就不难理解了，其中一类在引擎与下载器之间我们可以称之为下载中间件、另一个在引擎与spider之间我们可以称之为爬虫中间件；下载中间件和spider中间件都对Request、Response请求处理，根据位置不同，他们主要负责的职能也不同。

2018年已过，我们迎来了新的一年，在机遇与挑战同在的环境下，我们更应勤于学习。为了方便大家学习，小编为大家盘点了2018年中间件云栖号最火的干货文章分享给大家，让我们在新的一年里共同学习和成长！ 阿里中间件团队 云栖号简介： 中间件(middleware)是基础软件的一大类，属于可复用软件的范畴。

阿里云中间件

Apache Kafka是开源分布式高并发消息中间件，支持每秒百万级消息并发，在互联网高并发架构：双11、电商秒杀抢购、网络直播、IOT大数据采集、聊天App、导航等高并发架构中大量使用。本节课程一起Java Spring Boot2.0实战Kafka并深入其架构原理。

Arthas 自2018年9月份上线以来「传送门」，已收获近万个star，感谢开发者们的认可。此次Arthas 3.1.0版本的发布，不仅带来大家投票出来的新LOGO，还带来强大的新功能和更好的易用性，下面一一介绍。

近日，Apache RocketMQ 发布了 v4.4.0，该版本主要增加了权限控制（ACL）和消息轨迹（Message Trace）两大特性，并做了8项优化，和修复了4处bug。 权限控制（ACL） 该特性主要为 RocketMQ提供权限访问控制。

前言：这是中间件一个系列的文章之一，有需要的朋友可以看看这个系列的其他文章：消息中间件系列一、消息中间件的基本了解消息中间件系列二、Windows下的activeMQ和rabbitMQ的安装消息中间件系列三、JMS和activeMQ的简单使用消息中间件系列四、认识AMQP和RabbiyMq的简单使用消息中间件系列五、rabbit消息的确认机制目前还在持续更新中，敬请期待。

零门槛上手，可达千万TPS的施压能力，全球首家支持实时调速的能力，流量仿真能力全行业领先。

我们在写React应用时，通常用到redux做状态管理，然后会用到一些中间件来支持异步action，比如redux-thunk.通常我们的代码类似下面这样的：

消息队列的本质在于消息的发送、存储和接收。那么，对于一款消息队列来说，如何做到消息的高效发送与接收是重点和关键。

请问阿里中间件和传统的中间件技术最大的区别是什么呀？ 进行了更高层面的封装。 节省运维的成本。 基于阿里的飞天等等技术提供更高的可用性。 比如常用的中间件。 Redis如果要做到高可用，需要使用Codis, + 一致性hash算法 + redis分片等等技术。

蚂蚁金服将逐步向社区开源 SOFA 中的各个组件，助力更多机构和合作伙伴完成金融分布式转型！

性能优化是企业级应用永恒的话题，关系型数据库查询优化更是如此。在前台核心业务场景中，类 KeyValue 查询(以下简称类 KV 查询)是非常常见的，并且在应用总 SQL 流量占比很高,如果仅在SQL层面进行进一步优化会非常困难，因此针对这类场景，TDDL/DRDS 配合 AliSQL 提出了全新的解决方案。

阿里云上的互联网中间件产品家族不久前又添了一名新成员，应用配置管理（ACM）的工具类产品。基于该产品，用户可以在微服务应用架构、分布式架构下的服务治理、应用业务场景动态推送、大数据实时计算算法调整、企业级互联网架构的异地多活等场景下极大地减轻配置管理的工作量，增强配置管理的服务能力，价格却只有传统架构的十分之一。

前言 接上一篇的《业务方对消息中间件的需求》，在可用性和可靠性的基础上，讨论各种架构的优缺点，最后给出自己关于消息中间件的架构思考。 Kafka 首先还是来看Kafka的系统架构（做消息中间件逃不开要去了解Kafka）。

## 简介 前面写了关于文件系统的三篇文章，[深入浅出文件系统][文件系统之读写基础篇]，[文件系统之读写高级篇]，此篇算是对文件系统相关文章的一个总结。 `MetaQ`是一款高性能的消息中间件，经过几年的发展，已经非常成熟稳定，历经多年双11的零点峰值压测，表现堪称完美。 `MetaQ`当前最新最稳定的稳本是`3.x`系统，`MetaQ 3.x`重新设计和实现，比之前的版本更优秀。

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。

根据之前的学习和沉淀，本期我们总结了几款业界主流消息中间件产品的对比报告。

一 安装步骤 二 搭建Zookeeper集群 1 ZooKeeper 单机安装与配置 11 下载zookeeper安装包 12 解压zookeeper安装包 13 设置环境变量 14 配置zoocfg 15 启动zookeeper 三 搭建JStorm...

目录 目录 一 准备工作 1 RocketMQ部署架构1 2 环境配置 二 安装RocketMQ 1 下载编译好的RocketMQ 2 解压缩并进入bin目录 3 启动name server 4 启动broker 5 MQ安装完毕 三 验证MQ是否安...

面向容器技术资源调度关键技术谁家强，Google、阿里还是Twitter，且看详细分析

BufferedInputStream是一个带有内存缓冲的InputStream. BufferedInputStream是继承自FilterInputStream。 FilterInputStream继承自InputStream属于输入流中的链接流，同时引用了InputStream，将In

当大家都在关注搜索的速度的时候，往往伴随业务的快速发展，数据服务质量成为了实时搜索或者垂直搜索中的新问题。实时搜索和垂直搜索是不一样的问题，下面的问题就是垂直场景下得实时搜索问题。也可以理解垂直搜索都不实时，其他的实时先排队吧。问题比较抽象，只谈总体上的现象，对于具体如何解绝问题的细节，不做说明。.

本文主要讲述在使用ZooKeeper进行分布式锁的实现过程中，如何有效的避免“羊群效应( herd effect)”的出现。 一般的分布式锁实现 这里简单的讲下一般的分布式锁如何实现。具体的代码实现可以在这里看到：https://svn.apache.org/repos/asf/zookeepe

弱依赖“并发请求数阀值”这个值设置多少合适？     “并发请求数阀值”在大部分情况下可以理解为同时工作的线程数阀值，这个值不是越大越好，也不是越小越好，而是在最高QPS输出的情况下这个值越小越好。这个也是系统性能优化的一个方向，高QPS，少线程。     线程它是驱动业务逻辑执行的载体，在执行

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阿里云可观测 2025 年 11 月产品动态。

阿里云高级技术专家周礼受邀于 10 月 17 日下午分享议题《Apache RocketMQ x AI：面向异步化 Agent 的事件驱动架构》。

【云栖大会中企出海技术分论坛专场】2025 年 9 月 25 日 上午 9:30-12:20 ，阿里云·云栖小镇 D2-2 馆丨“中企出海技术分论坛” 即将启幕！

SLS 推出 mask 脱敏函数，支持 keyword 和 buildin 模式，简化敏感数据识别与处理，提升脱敏效率与性能，适用于结构化及非结构化日志。

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)

本文通过一个实际案例揭示了单例模式中常见的隐藏陷阱——在析构函数中调用其他单例对象导致程序崩溃的问题。代码示例展示了因单例析构顺序不确定而引发的 `crash`，并结合 AI 的分析提出两种规避策略：一是避免析构、二是通过全局状态检测对象存活。文章指出，依赖不确定的语言特性并非良策，真正的解决之道在于合理设计，确保程序行为可预期、可控制。