中间件

分布式事务解决方案，中间件 Seata 的设计原理详解

提升性能前，先测试摸个底，找到性能瓶颈。 测试前，先设计好应用性能的测试场景，并实现它。 本文是《Performance Test Together》（简称PTT）系列专题分享的第5期，该专题将从性能压测的设计、实现、执行、监控、问题定位和分析、应用场景等多个纬度对性能压测的全过程进行拆解，以帮助大家构建完整的性能压测的理论体系，并提供有例可依的实战。

mysql-proxy是mysql官方提供的mysql中间件服务，上游可接入若干个mysql-client，后端可连接若干个mysql-server，它使用mysql协议，任何连接mysql的上游无需任何更改即可迁移至mysql-proxy上。

YFIOs就是YFSoft I/OServer的简称，在物联网、云计算时代，一切以数据为中心，不同的传感器通过不同的方式接入网络，通过云计算的方式为不同的终端用户提供服务。

本届挑战赛的评测环节完全使用了云上的产品和服务，是一场真正意义上的云端赛事。可能有人会说：这有什么了不起？其实不然，纵观每届挑战赛，这还是第一次完全抛弃了阿里集团内部的专有系统而完全拥抱公共云，这是具有里程碑意义的一次改变。

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。

Introduction 有很多人问过我这么一类问题：RabbitMQ如何确保消息可靠？很多时候，笔者的回答都是：说来话长的事情何来长话短说。的确，要确保消息可靠不只是单单几句就能够叙述明白的，包括Kafka也是如此。

本文作者至简曾在 2018 QCon 上海站以《Service Mesh 的本质、价值和应用探索》为题做了一次分享，其中谈到了 Dubbo Mesh 的整体发展思路是“借力开源、反哺开源”，也讲到了 Service Mesh 在阿里巴巴的发路径将经历以下三大阶段： 撬动 做透价值渗透 实现技术换代 Dubbo Mesh 在闲鱼生产环境的落地，分享的是以多语言为撬动点的阶段性总结。

随着互联网金融业务和相关技术的不断发展，传统金融行业为满足业务快速发展需求，正在积极引入各类开源技术，以快速抢占市场。那么，以金融和科技作为双驱动的平安银行在开源技术的引入方面是如何评估，运用到哪些业务场景，以及面对复杂的网络环境，是如何去部署的呢？ 本文将以 Apache RocketMQ 为例，和您一起了解平安银行在开源技术选型方面的思考和实践。

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 在之前的一篇文章中，我们介绍了 如何将一个本地的 Java 应用程序直接部署到阿里云 ECS ，有不少读者反馈，如果目前已经在使用阿里云 EDAS 了，那该如何配合这个插件部署应用呢？在本文中，我们来介绍 部署 Java 应用程序到阿里云 EDAS。

一、消息的确认机制 1、消费者收到的每一条消息都必须进行确认。（分为自动确认和消费者自行确认） 　　消费者在声明队列时，指定autoAck参数，true自动确认，false时rabbitmq会等到消费者显示的发回一个ack信号才会删除消息。

在stackoverflow上有一个非常有名的问题：为什么处理有序数组要比非有序数组快？，可见分支预测对代码运行效率有非常大的影响。要提高代码执行效率，一个重要的原则就是尽量避免CPU把流水线清空，那么提高分支预测的成功率就非常重要。

消息中间件选型分析 ——从Kafka与RabbitMQ的对比来看全局 有很多网友留言：公司要做消息中间件选型，该如何选？你觉得哪个比较好？消息选型的确是一个大论题，实则说来话长的事情又如何长话短说。

在云环境中，应用发布与管理会变得十分复杂。本地开发完成的应用需要登录到每一台服务器进行发布和部署；后续还会有应用的重启，扩容等。服务器的不断增加对于运维人员将是一个极大的挑战。同时，当应用开发完毕部署到生产环境之后，通常需要对应用运行状态进行一些监控，比如 CPU 使用率、机器负载、内存使用率和网路流量等。

## 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。

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u010046908/article/details/54728375 一般在mac上安装软件大家都是比较喜欢用brew来安装，今天就用brew来安装ActiveMQ。

阿里中间件或许正在发起“第二次去IOE”行动......

0. 亲，低级错误知多少 "" 写成了“” <br> true 写成了 ture <br> false写成了fasel <br> String 写成了 string <br> userId 写成了userid <br> user_id 写成了 user_Id <

二叉树： 一个根节点，每个节点下挂着最多2个子节点。、 概念： 度：结点的分支数，二叉树度为2。 深度：树的层次。 二叉排序树： 二叉树的基础上，每个节点上都有一个数字，节点上的数字都比右节点上的大。 应用场景： 基于内存的排序数据结构，写入时将数据写入到对应的位置。数据可能会出现倾

本文主要记录配置安全的Impala集群集成Sentry的过程。Impala集群上配置了Kerberos认证，并且需要提前配置好Hive与Kerberos和Sentry的集成： 使用yum安装CDH Hadoop集群 Hive配置kerberos认证 Impala配置kerberos认证 配置

需求: 个性化得分排序：类似 Score= defaultTextScore*facetA + offlineValue*（1-factorA） 方案： 目前直接支持的排序、全部候选方案。推荐1  和2.  参见样例！ 1: sort by (score, offlin

关于trieField的理解补充下3篇文档，相当的系统、全面！看相关文档连接，不解释。 http://lucene.apache.org/core/old_versioned_docs/versions/3_5_0/api/all/org/apache/lucene/search/NumericR

(一) 数据层产品 ——TL沈询 1) TDDL/Cobar/malanda/TDDLSequence 分布式数据层 对应cobar 特性是无server. 多层结构 支持直接简单主备Mysql 直连。 也支持分库分表。 还有sequence 。 都是这套组件上的东东啦。 相关文档:

开发过javaEE的童鞋一定知道filter，它是一个过滤器，可以拦截任何请求，可以对请求的request和response做相关处理。

一、AgileEAS.NET SOA平台简介 AgileEAS.NET SOA平台是一套应用系统快速开发平台，用于帮助中小软件开发商快速构建自己的企业信息管理类开发团队，以达到节省开发成本、缩短开发时间，快速适应市场变化的目的，AgileEAS.NET应用开发平台包含基础类库、资源管理平台、运行容器、开发辅助工具等四大部分，资源管理平台为敏捷并行开发提供了设计、实现、测试等开发过程的并行。

今年以来，SOA似乎已经成为软件产业里最强烈的主旋律，尽管看起来SOA大规模到来的成熟期还有相当长的时间，但是国外中间件厂商不遗余力的推动，使得的SOA的升温速度超乎想象。

阿里云微服务引擎 MSE 及 API 网关 2026 年 2 月产品动态。

阿里云可观测 2026 年 2 月产品动态。

阿里云微服务引擎 MSE 及 API 网关 2025 年 12 月产品动态。

未来，让每一个想用 AI 的企业，都能稳稳地迈出第一步。

本文会围绕如何基于 Higress 和 Nacos 的 docker 镜像在 K8s 集群上进行分角色部署。

面向 RL 和在数据层（SQL 或 SPL 环境）中直接调用大模型的自动化评估实践。

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%+ ！

iOS 卡顿难复现？传统监控抓不到根因？本文深入剖析 iOS 主流卡顿监控方案，重点揭秘生产级可用的 RunLoop 监控实现：如何在不影响性能的前提下，精准捕获主线程阻塞、提取耗时堆栈，并通过退火算法避免重复上报——现已集成于阿里云 ARMS iOS SDK。

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。

10 月 28 日，阿里云高级技术专家周礼分享如何基于 Apache RocketMQ 新特性构建异步化 Multi-Agent 系统。

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》。

2024 年以来，AI 基础设施的快速发展过程中，PaaS 层的 AI 网关是变化最明显的基建之一。从传统网关的静态规则和简单路由开始，网关的作用被不断拉伸。用户通过使用网关来实现多模型的流量调度、智能路由、Agent 和 MCP 服务管理、AI 治理等，试图让系统更灵活、更可控、更可用。国庆期间 AI 界发布/升级了一些产品，我们在此做一个简报，从中窥探下对 AI 网关演进新方向的启示。

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。

本文介绍了如何利用 Apache Dubbo 的多语言 SDK 充分释放 DeepSeek R1 的全部潜力，助力 AI 开发的高效落地。

诚挚地感谢每一位持续关注并使用 Higress 和 Spring AI Alibaba 的朋友，DeepSeek + Higress AI 网关/Spring AI Alibaba 案例征集中。

阿里云作为全球领先的云服务商，始终站在开源观测技术最前沿。深度参与 OTel 社区，坚定支持技术开放生态与全球兼容性技术标准的构建。

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。

客户机房迁移过程中，发现不同 Pod 副本耗时前后相差 5 倍，本文介绍如何通过 ARMS 代码热点功能进行快速定位。

XXL-JOB 是一个开源的分布式任务调度平台，开箱即用、简单易上手，得到了很多开发者的喜爱。和其他中间件开源项目一样，当开发者把开源项目部署到公共云，应用到企业级场景中时，就会在稳定性、性能、安全、其他云产品间集成体验上提出更高的要求。基于此背景，阿里云微服务引擎 MSE 基于自研的分布式任务调度平台 SchedulerX，通过兼容 XXL-JOB 客户端的通信协议，在开源 XXL-JOB 版本的基础上，提升了稳定性、安全、性能、可观测等能力，满足企业客户的需求。此外，为方便测试，提供了一个月 400 元额度的免费试用和预付费首购 5 折、续费 6.5 折起的优惠。

全球化是对技术架构的终极挑战，面临的不仅仅是技术的问题，而是包含了经济、文化等多因素差异的用户关系问题。积极借助遍布全球的云计算基础设施和云原生的架构设计原则，将能更加高效的构建高可用的全球化技术架构，支持全球业务的持续增长。