登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
本文探讨了Nacos采用插件化架构的设计理念与实践。插件化架构通过将核心功能与扩展模块解耦，使系统具备灵活性和可扩展性。文章分析了插件化架构的核心概念与设计原则，包括开放封闭、依赖倒置等原则，并详细介绍了Nacos插件化体系的关键组件：插件管理器、插件仓库、插件上下文等。通过Mermaid图表展示了Nacos核心框架与各插件模块的交互关系，揭示了插件化设计如何支持多种配置中心、服务发现策略、安全认
在当今的科技领域，AI Agent系统变得越来越复杂，传统的单体架构在应对复杂的功能需求、高并发处理和快速迭代时显得力不从心。本文章的目的是深入探讨如何利用微服务架构来构建模块化的AI Agent系统，以提高系统的可扩展性、可维护性和灵活性。范围涵盖了从核心概念的介绍、算法原理的分析、数学模型的建立，到项目实战、实际应用场景的探讨，以及相关工具和资源的推荐等多个方面。本文将按照以下结构进行组织：首
本文深入探讨了Nacos配置中心的两种核心推送机制：长轮询和推送模型。长轮询通过保持HTTP连接实现实时配置更新，具有实时性强、兼容性好的特点，但存在连接占用和网络依赖问题；推送模型则采用事件驱动方式，实现更低延迟，但对网络稳定性要求更高。文章通过Mermaid流程图和Java代码示例详细解析了两种机制的工作原理，并比较了它们的适用场景。Nacos通过巧妙结合两种机制，为微服务架构提供了高效的动态
大规模微服务稳定性实战体系：混沌工程、容灾多活与自动化治理 本文基于金融、电商等20+大型系统经验，构建微服务稳定性三大支柱： 混沌工程：通过四层演进模型（从基础故障注入到AI驱动混沌），主动暴露系统薄弱点，需避免无目标演练和生产事故； 容灾多活：采用单元化架构实现无感容灾，关键解决跨单元调用、数据同步延迟等问题，案例显示RTO可从8分钟优化至9秒； 自动化治理：通过感知-决策-执行三层体系实现自
本文深度剖析Kubernetes与微服务的融合架构，通过真实案例揭示关键问题与解决方案。某电商因JVM与K8s内存模型不匹配导致雪崩事故，损失惨重。文章从四大维度展开：1）调度协同，强调Pod作为原子单元及资源配置陷阱；2）三层弹性体系（HPA/VPA/Cluster Autoscaler）及自定义指标实践；3）三类健康探针的精准分工与配置模板；4）应用感知与平台感知的协同方案。特别指出JVM在容
摘要：本文探讨了从微服务架构向智能体(Agent)架构的转型趋势。传统微服务强调"高内聚、低耦合"的确定性调用，而Agent架构则转向基于意图的动态协作。架构颗粒度呈现两极分化：底层微服务更细更稳，作为Agent的执行工具；上层业务Agent更粗更智，实现端到端业务能力。这种转变要求架构师从"机械师"变为"数字牧羊人"，通过Prompt和
基础要扎实：Spring Boot、Maven、Hibernate、Redis等基础技术要深入理解原理架构要清晰：微服务、分布式、容器化等架构设计要有系统思维新技术要关注：AI、RAG、向量数据库等新技术要保持学习热情实践出真知：理论学习要结合实际项目，通过实践加深理解谢飞机虽然在一些深度问题上回答不够准确，但他的学习态度值得肯定。对于求职者来说，技术面试不仅是对知识的考察，更是对学习能力和解决问
微服务CI/CD测试面临五大核心挑战：环境不一致、测试数据管理困难、调用链路盲区、非功能测试成本高及自动化维护成本激增。解决方案包括：使用TestContainers确保环境一致性，Pact实现消费者驱动契约测试，Saga模式保障数据最终一致性，以及Kubernetes的IaC实践。前沿趋势显示AI将重塑测试工作流，承担30%以上的用例设计与维护。测试工程师需转型为质量策略设计者，采用容器化、契约
本文介绍了如何利用Spring Cloud Alibaba和Nacos构建微服务发现体系。主要内容包括：Spring Cloud Alibaba生态概述，Nacos作为服务注册中心和配置中心的双重角色；环境准备与Nacos Server部署指南；服务提供者(Provider)的配置实现，包含YAML配置示例和REST接口开发；服务消费者(Consumer)通过OpenFeign实现服务调用；以及N
什么是LLM AgentSkills？——基于提示词的元工具架构在构建生产级大型语言模型（LLM）驱动的智能体（Agent）系统时，“技能”（Skills）代表了一种至关重要的架构范式。Skills并非传统的外部工具或API调用，而是被精确定义为封装的专业知识（Packaged Expertise），其核心作用在于塑造Agent的思维模式和解决问题的方法 [1]。Skills不直接执行代码，而是提
摘要：智慧工地云平台整合大数据、AI、物联网等技术，实现施工全要素数字化管理。平台支持多终端访问，核心功能覆盖人员、设备、物料、工艺等八大模块，应用无线传感、人脸识别、BIM等技术实现智能管控。按应用层级分为项目级、企业级和政府级，重点强化危大工程专项管理。该平台通过实时数据采集与分析，提升施工安全、质量和效率，推动建筑行业数字化转型。
该图展示了用户请求通过统一的推理入口服务进入系统，推理调度器根据模型类型和资源情况将请求路由至相应的推理服务，推理服务绑定至独立的GPU节点。与普通Web服务不同，AI推理服务在运行时需要加载大体积模型文件（如大语言模型、图像识别模型等），并依赖GPU或其他专用算力进行高效计算。图中展示了如何将请求通过任务分类器区分为不同等级的推理任务，并分发至对应的GPU调度器，从而精准地将任务投递至合适的节点
大模型技术作为人工智能领域的一项重要成果，正在以前所未有的速度推动着行业的变革与发展。随着算法、算力和数据量的不断提升，大模型在处理复杂任务和提供智能化解决方案方面的潜力得到了极大的释放。这不仅改变了现有的业务模式和技术栈，也为就业市场带来了新的机遇与挑战。大模型技术的发展前景大模型技术的应用领域不断扩大，从最初的自然语言处理和计算机视觉，已经扩展到了医疗、金融、智能制造等多个行业。这些行业通常需
由于平台资源有限，且硬件平台多样，因此需要屏蔽不同硬件架构和平台资源的不同、以及运行形态的不同，提供统一化的系统服务开发框架。根据RISC-V、Cortex-M、Cortex-A不同硬件平台，分为两种硬件平台，以下简称M核、A核。M核：处理器架构为Cortex-M或同等处理能力的硬件平台，系统内存一般低于512KB，无文件系统或者仅提供一个可有限使用的轻量级文件系统，遵循CMSIS接口规范。
在o1的整体框架篇中（https://zhuanlan.zhihu.com/p/773907223），我们从现有开源的论文和代码中（https://github.com/hijkzzz/Awesome-LLM-Strawberry），抽象出了o1可能的技术实现路径，如下图：这里对于这张框架图我们不再做赘述，详情可以参见上面《框架篇》的文章链接。我们之前说过，这是一张高度抽象的框架图，旨在说明o1官
在当今科技飞速发展的时代，尤其是大模型如雨后春笋般涌现，算力成为了推动技术进步的核心驱动力。中央处理器（CPU，Central Processing Unit）和图形处理器（GPU，Graphics Processing Unit）作为两种关键的计算硬件，它们在大模型的发展中各自扮演着独特的角色。深入了解它们的异同，有助于我们更好地把握大模型时代的算力需求和发展趋势。
作为程序员，追求技术进步那是必须的，所以说，微服务是我们每一个开发者都必须掌握的。但是，微服务也不是银弹，不能任何项目都无脑的使用。当你有一天可以决定一个项目是用单体还是采用微服务框架时，不能一味的只从技术角度出发，要各方权衡，看有没有必要使用微服务框架。水能载舟，亦能覆舟。微服务也是一样，合适的场景下如鲲鹏展翅，不合适的时候那就是洪水猛兽呀。
ServiceMesh通过将微服务治理能力下沉到基础设施层，解决了传统SDK治理的三大痛点：代码侵入性强、多语言支持困难、升级成本高。其架构包含数据平面（如Envoy实现流量劫持）和控制平面（配置下发与证书管理），并通过MCP协议实现元数据同步。但引入ServiceMesh需评估团队规模、语言栈复杂度和运维能力，建议从非核心业务试点。ServiceMesh虽能统一治理体验，但并非所有团队都适合立即
摘要：随着AutoCAD在企业设计领域的广泛应用，其许可管理从传统手工统计逐步向自动化系统演进。云计算、AI等技术的引入使许可管理工具具备智能监控、预测分析和动态调配功能，有效解决了工程现场管理、人员流动和远程办公等场景下的授权难题。当前市场上已形成多样化的解决方案，未来AI与订阅模式的结合将推动更智能的资源分配方式。企业应尽早采用自动化管理，以提升效率、降低成本并规避合规风险。
掌握微服务技术是构建大型互联网项目的必备技能，很多企业面临着从单体架构向微服务架构转变的需求，而且微服务架构开发也会面临各种各样的问题需要解决。在本课程中，我们将从一个电商项目入手，带领大家使用主流的Spring Boot、Spring Cloud Alibaba技术栈构建一个微服务项目，解决微服务项目中常见的问题，在整个学习过程中会使用AI技术高效学习主流的微服务解决方案，让学生运用AI去高效学
摘要：Serverless技术正是云厂商的基于规模经济的一个选择。引子刚过去的HC2020，华为面向多样化算力的时代，发布了DC分布式计算的三个开发套件，其中一个是元戎组件。元戎是基于函数计算的分布式并行应用开发框架，希望能够帮助开发者定义DC分布式计算的开发模式和运行模式。关于的这里的函数计算，不断有同事询问这个和Serverless的关系或者区别呢？在公司不同的场景，推动serverless技
Agentic AI解决了传统推荐系统的"僵化"问题（静态特征、缺乏上下文、反馈滞后）；微服务拆分释放了Agentic AI的潜力（高 scalability、可维护性、快速迭代）；提示工程是Agentic AI的"指挥棒"，通过精心设计的提示引导Agent做出正确决策。我是张三，一名资深软件工程师，专注于AI架构设计和推荐系统优化。拥有10年后端开发经验，曾主导多个大型电商平台的推荐系统重构项目
智能超参数今天发布《中国大模型中标项目监测与洞察报告 (2025)》系列文章的第三篇，我们将对大模型落地的表现进行集中盘点。2025年TOP 5大模型落地场景2025年全年，随着大模型落地速度加快，逐渐有比较突出的落地场景凸显出来。从初步统计数据来看，大模型应用最多的5大场景分别是：智能审核&分析决策、智能客服&数字人、知识问答&知识平台，内容生成、智能编程。2024年，以RAG为典型代表的知识问
微服务架构下的性能测试面临全新挑战：调用链路复杂、环境异构、数据一致性等问题使传统方法失效。2025年测试策略转向四层金字塔模型，突出契约测试和混沌工程，将E2E测试压缩为核心路径检查。关键技术工具链包括Locust压测、Prometheus监控和OpenTelemetry追踪等。腾讯TSF实践显示，全链路压测可显著提升系统性能。未来趋势是AI生成用例和生产环境测试结合，测试工程师角色将向&quo
HIDL VHAL中接口定义文件为types.hal，IVehicle.hal和IVehicleCallback.hal。AIDL VHAL中，IVehicle .aidl和IVehicleCallback.aidl对应IVehicle.hal和IVehicleCallback.hal。
11.7-关于注册短信验证码防刷设计方案
说明在远古时代算盘可以解决算力问题，在20世纪初期电脑单机还是少数精英的特权，在21世纪互联网风起云涌超级单机服务器不仅贵也应对不了海啸般的流量，集群、分布式系统来解围，SpringCloud微服务作为解决方案的佼佼者出现了。Spring Cloud 是一系列框架的有序集合，它利用 Spring Boot 的开发便利性简化了分布式系统的开发，比如服务发现、服务网关、服务路由、链路追踪等。Spr..
AI原生应用（如大模型推理服务、分布式训练集群、实时推荐系统）的核心需求是动态性、大规模性、高一致性——传统配置中心（如Spring Cloud Config）因缺乏实时推送、多模态配置支持和服务发现一体化能力，已无法满足AI场景的苛刻要求。Nacos作为阿里开源的服务发现与配置管理双引擎，通过AP/CP双模一致性、毫秒级配置推送、多语言SDK和云原生集成，成为AI原生应用的首选配置中心。本文将从
本文以互联网大厂Java面试为场景，采用“面试官VS水货程序员谢飞机”三轮问答剧本形式，聚焦Java核心技术（Spring Boot、微服务、云原生、测试、安全等）与业务场景（电商、AIGC、产业互联网）。附详细答案和业务技术小白学习指引，系统讲解面试要点，助力求职突破。
大模型备案是大型AI模型在公开发布和商业化前，需通过国家互联网信息办公室（网信办）等监管机构的审批程序。该制度旨在规范生成式人工智能服务，确保技术发展与应用的安全、可靠，为公众提供优质智能服务，并为AI产业的可持续发展提供基础。
不仅要会用，还要理解自动配置、启动流程等底层原理Redis：从数据结构到底层实现，从单机到集群，从应用到源码，需要全面掌握AI技术：RAG、向量数据库、大模型应用是未来趋势，需要系统学习给求职者的建议基础要扎实，源码要阅读理论结合实践，多写代码关注前沿技术，持续学习面试时诚实回答，不会就说不知道，但要有学习的态度希望这篇文章能帮助到正在准备面试的同学们！加油！参考文档Spring Boot官方文档
Nacos 作为中国开源技术的代表，正在经历从微服务基础设施向 AI 原生平台的重要转型。Nacos 3.0 版本的发布标志着这一转型的开始，其将定位升级为 "AI 智能体管理平台"，不仅能够管理传统的微服务，还能支持 AI 模型、AI Agent 的注册、发现和配置管理。这种演进方向体现了 Nacos 对技术发展趋势的敏锐把握和前瞻性布局。在云原生生态融合方面，Nacos 正在加强与 Kuber
AI技术正在重塑软件测试行业，但并非取代测试工程师，而是赋能工具。数据显示，全球AI测试工具市场预计2026年突破20亿美元，但仅30%测试人员系统学习过AI应用。AI驱动测试效率提升10倍以上，不会AI的测试人员面临边缘化风险。应用场景包括智能自动化测试、预测性缺陷分析和持续测试整合。测试人员需从"执行者"转向"决策者"，掌握Python、机器学习等技能。
文章目录一、自媒体文章自动审核流程二、内容安全第三方接口2.1 概述2.2 准备工作2.3 文本内容审核接口2.4 图片审核接口2.5 项目集成三、app端文章保存接口3.1 表结构说明3.2 分布式id3.3 思路分析3.4 feign接口四、自媒体文章自动审核功能实现4.1 表结构说明4.2 实现4.3 feign远程接口调用方式4.4 单元测试4.5 服务降级处理五、发布文章提交审核集成5.
摘要：信息战时代，AI军事系统面临欺骗攻击威胁，抗欺骗测试成为确保系统韧性的关键。本文提出分层测试框架，结合红队演练、模糊测试和AI辅助验证等技术，通过威胁建模和场景生成评估系统抗欺骗能力。实战案例展示了数据欺骗和算法攻击的测试方法及优化建议。推荐自动化与AI专用工具链，并指出数据稀缺、黑箱问题等挑战。未来趋势包括AI自治测试和量子计算整合，强调测试从业者需持续学习新兴威胁，为军事AI筑牢数字防线
摘要： 全球分布式测试通过时区接力模式突破传统测试瓶颈，实现24小时不间断测试。核心方案包括容器化测试资产、智能交接系统和区块链日志，结合AI调度与AR辅助降低认知损耗。实证显示测试效率提升731%，缺陷复现周期缩短93%。关键技术解决时区敏感缺陷和环境漂移问题，未来将向量子测试云和AI自主进化方向发展，需建立伦理公约防范时区套利风险。该模式显著提升测试效能，为全球化团队提供创新解决方案。（149
2026年AI技术发展引发"AI公民权"争议，测试报告的法律证据价值面临挑战。本文基于ISO/IEC/IEEE29119等标准，分析测试报告作为法律证据的可行性。当前挑战包括：测试报告需满足完整性要求（覆盖所有边界场景）、算法偏见检测、可复现性验证等专业技术要求；同时需符合证据法的相关性、可靠性和可采性标准。建议测试从业者强化"法律证据维度"的测试计划，采用
在当今的软件开发领域，微服务架构已经成为一种主流的架构模式。微服务架构通过将大型的单体应用拆分成多个小型、自治的服务，提高了系统的可维护性、可扩展性和灵活性。然而，微服务拆分的过程并非一帆风顺，其中一个关键的挑战就是如何准确地识别微服务的边界。本文章的目的在于探讨如何利用人工智能（AI）技术辅助进行微服务拆分中的边界识别。我们将深入研究相关的理论和技术，提供具体的算法和操作步骤，并通过实际的项目案
摘要：微服务架构下分布式系统测试面临环境异构、服务依赖、数据一致性和故障隔离等核心挑战。本文提出分层测试策略（单元/组件/集成/端到端/混沌测试）和自动化流程框架，重点阐述契约测试与混沌工程实践方案。通过容器化测试环境、智能分析平台及质量门禁机制构建质量保障体系，并探讨AI预测性测试、服务网格观测等未来方向。文章为应对微服务测试复杂性提供了系统化的方法论和工具链集成方案。
本文系统阐述了软件测试策略从理论到实践的完整框架。首先介绍了测试策略的理论基础，包括ISTQB定义、核心要素（目标、范围、方法等）和支撑原则（早期介入、持续优化等）。其次提出了理论到实践的转换路径，详细说明了"分析-设计-执行-评审"循环的具体步骤。最后提供了一个基于IEEE829标准的可操作测试策略模板，包含8个关键部分，并附有电商平台应用示例。文章强调测试策略应随项目动态调
AI Agent是基于大模型的智能体，具备"自主感知-决策-执行"闭环能力，从"只会说"升级到"能做事"。它能一站式解决复杂任务、跨场景协作、提供个性化服务，适用于职场人提高效率、企业降本增效和个人生活简化。零代码即可创建专属Agent，未来可能像APP一样普及，成为每个人的智能伙伴。
告别手动管理多个容器的混乱，像指挥交响乐一样，用一份配置文件一键编排、启动、管理由多个服务（你的.NET应用、数据库、缓存等）组成的完整应用栈。这是从“玩容器”到“用容器架构”的关键一步。经过前几章的修炼，你已经能把单个.NET应用熟练地装进容器。但真实的微服务世界，从来不是“单打独斗”。现在，你需要同时管理这4个容器。docker run：一份声明式的蓝图，能定义。这个总指挥，就是。你可以将文件
李老师（资深架构师，表情严肃）：谢飞机（自称“全栈工程师”，实际经验有限）：某互联网大厂Java开发岗：电商平台智能客服系统升级项目。
在大模型智能体*（LLM Agent）*落地过程中，复杂工作流的**高效执行、资源冲突、跨框架兼容、分布式部署**等问题一直困扰着开发者。而一款名为Maze的分布式智能体工作流框架，正以任务级精细化管理、智能资源调度、多场景部署支持等核心优势，为这些痛点提供一站式解决方案。
智能体在广义上难以给出明确定义，但是 ReAct 是基于 LLM 的智能体的基础范式。•LLM 是智能体的规划器，大模型自主推理生成 Thought，规划 Action，更复杂的范式还会进行反思 Reflection；•智能体通过工具与外界产生交互，获取的 Observe 为后续规划提供信息。
DataFlow是一款模块化LLM数据加工框架，提供近200个算子和6个通用管道，支持PyTorch风格API和自然语言到管道的自动转换。在Text-to-SQL任务精度超SynSQL +3%，代码基准测试提升+7%，仅10K样本即可超越1M数据训练模型。核心优势包括LLM驱动优先、编程模型灵活和强大自动化能力，解决了数据准备的碎片化、不可复现等问题，为AI开发提供可靠解决方案。
微服务
——微服务
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
松山湖开发者村综合服务平台
九章云极普惠算力
深开鸿 技术专区
鲲鹏昇腾开发者社区
网易易盾开发者社区
上海城市开发者社区
