【RabbitMQ】-SpringAMQP以及Work模型
RabbitMQ的工作模型通过消息队列和消费者的并行处理，极大地提高了任务处理的效率。通过Spring AMQP可以方便地与RabbitMQ进行交互，实现高效的消息传递和任务处理。本文详细介绍了如何配置和使用Spring AMQP来实现RabbitMQ的工作模型，包括生产者、消费者的定义以及消息的发送和接收过程。
一文带你秒懂 Kafka工作原理！
Apache Kafka 是一个高吞吐量、低延迟的分布式消息系统，广泛应用于实时数据处理、日志收集和消息队列等领域。它最初由LinkedIn开发，2011年成为Apache项目。Kafka支持消息的发布与订阅，具备高效的消息持久化能力，适用于TB级数据的处理。
UU 跑腿云原生化，突围同城配送赛道
从架构演进、网关优化到可观测体系构建等，UU 跑腿的云原生化，让 80% 的微服务轻松上云，还做到了 1 分钟弹性伸缩，实现了 80% 的运维成本降低。
招行面试：10Wqps场景，RocketMQ 顺序消费 的性能 如何提升 ？
45岁资深架构师尼恩在其读者群中分享了关于如何提升RocketMQ顺序消费性能的高并发面试题解析。面对10W QPS的高并发场景，尼恩详细讲解了RocketMQ的调优策略，包括专用方案如增加ConsumeQueue数量、优化Topic设计等，以及通用方案如硬件配置（CPU、内存、磁盘、网络）、操作系统调优、Broker配置调整、客户端配置优化、JVM调优和监控与日志分析等方面。通过系统化的梳理，帮助读者在面试中充分展示技术实力，获得面试官的认可。相关真题及答案将收录于《尼恩Java面试宝典PDF》V175版本中，助力求职者提高架构、设计和开发水平。
云端问道13期方案教学-告别资源瓶颈，函数计算驱动多媒体文件处理
《云端问道13期方案教学》由阿里云技术团队周博宇主讲，聚焦如何使用函数计算突破资源瓶颈，高效处理多媒体文件。方案涵盖六大要点：寻找云需求解决方案、选择函数计算的原因、对比不同文件处理方式、实现多媒体文件处理、应用场景广泛性及优惠购买推荐。通过将文件处理从主应用拆分，利用函数计算的按需扩展和自动弹性特性，确保核心业务稳定，并大幅降低成本。适用于图片、视频处理等多种场景。
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
本文整理自阿里云高级开发工程师阮航在Flink Forward Asia 2024的分享，重点介绍了Flink CDC与实时计算Flink的集成、CDC YAML的核心功能及应用场景。主要内容包括：Flink CDC的发展及其在流批数据处理中的作用；CDC YAML支持的同步链路、Transform和Route功能、丰富的监控指标；典型应用场景如整库同步、Binlog原始数据同步、分库分表同步等；并通过两个Demo展示了MySQL整库同步到Paimon和Binlog同步到Kafka的过程。最后，介绍了未来规划，如脏数据处理、数据限流及扩展数据源支持。
云端问道16期方案教学-高弹性低成本的云消息队列RabbitMQ版
高弹性、低成本的云消息队列 RabbitMQ 版由阿里云专家分享，涵盖四大方面：产品优势、架构原理、Serverless 系列及适用场景。该产品基于自主研发的分布式存储架构，完全兼容开源客户端，解决了开源产品的稳定性问题，提供秒级扩展能力，支持高达5万QPS。Serverless 系列采用按量付费模式，适用于开发测试、流量波动大及突发流量场景，极大降低成本并提高资源利用率。
从传统家电到智能生活，海尔智家的服务治理实践
海尔与阿里云的合作不仅推动了自身的技术革新和服务升级，更为整个智能家居行业树立了典范。在未来的发展道路上，双方将继续携手共进，共同迎接 AI 时代的到来，为全球用户创造更加美好的智慧生活。