透过 3.0 Preview 看 Dubbo 的云原生变革

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最新推荐文章于 2023-01-17 14:48:53 发布
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Dubbo学习总结（11）——Dubbo3.0 - 开启下一代云原生微服务
科技D人生
09-03 1316
导读：本文整理自作者于 2020 年云原生微服务大会上的分享《Dubbo3.0 - 开启下一代云原生微服务》，主要介绍了关于思考 rpc 框架层面，功能演进的方向是什么？以及怎么更好地支持云上的多语言开发的新思考。 看到这个题目，大家可能会有几个问题，比如，什么是云原生微服务？Dubbo3.0 是什么？和目前的 Dubbo2.0 有什么区别？用了 Dubbo3.0 会带来哪些业务视角的好处？后面的分享会对这些问题逐一解答。 这次分享分为以下几个环节： Dubbo 的演进历史 Dubbo
【微服务】springboot 整合 dubbo3.0
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springboot 整合 dubbo3.0
dubbo源码分析第二十八篇一dubbo3.0拥抱云原生
小麒麟的博客
01-23 1739
cloud-native 简介: 每一种概念,都需要一种技术支撑 k8s+docker做为底层基础设施 Jenkins + git + 自建devops 等等作为服务发布部署工具 服务治理: istio ,dubbo3.0等实现治理: 包含服务发现,负载,流量控制等 文章目录应用级注册中心应用级注册中心demo消费者配置提供者配置k8s-apiserver作为注册中心(dns方案忽略)消费者属性配置消费者配置消费者启动配置提供者属性配置提供者配置提供者启动配置注册内容mapping映射信息metadat.
dubbo源码分析第二十九篇一dubbo3.0拥抱云原生
小麒麟的博客
01-23 973
IDL语言 在服务网格体系下,dubbo也期望能够做到语言栈大一统 能够支持java,go,等等语言 那么我们采用IDL语言来定义dubbo接口 定义跨语言idl文件 DemoService.proto syntax = "proto3"; option java_multiple_files = true; option java_package = "org.apache.dubbo.demo"; option java_outer_classname = "DemoServiceProto";
Dubbo 3.0 - 开启下一代云原生微服务
阿里巴巴云原生的博客
08-25 778
作者 | 郭浩（项升）  阿里巴巴经济体 RPC 框架负责人 **导读：**本文整理自作者于 2020 年云原生微服务大会上的分享《Dubbo3.0 - 开启下一代云原生微服务》，主要介绍了关于思考 rpc 框架层面，功能演进的方向是什么？以及怎么更好地支持云上的多语言开发的新思考。 关注阿里巴巴云原生公众号，后台回复 【818】 即可获取直播回看地址和大会 PPT 合集。 看到这个题目，大家可能会有几个问题，比如，什么是云原生微服务？Dubbo3.0 是什么？和目前的 .
Dubbo3.0新特性
weixin_43988251的博客
11-28 1241
Dubbo3.0强势发布，本编文档持续更新3.0重要的新特性
Dubbo（一）：Dubbo 3.0
Men-DD
08-05 2860
在服务注册领域，市面上有两种模型，一种是应用级注册()，一种是接口级注册，在Spring Cloud中，一个应用是一个微服务，而在Dubbo2.7中，一个接口是一个微服务。Spring Cloud在进行服务注册时，是把应用名以及应用所在服务器的IP地址和应用所绑定的端口注册到注册中心，相当于key是应用名，value是ip+port，Dubbo2.7中，是把接口名以及对应应用的IP地址和所绑定的端口注册到注册中心，相当于key是接口名，value是ip+port。.........
Dubbo 3.0 前瞻之对接 Kubernetes 原生服务
阿里巴巴云原生的博客
01-27 863
Kubernetes 是当前全球最流行的容器服务平台，在 Kubernetes 集群中，Dubbo 应用的部署方式往往需要借助第三方注册中心实现服务发现。Dubbo 与 Kubernetes 的调度体系的结合，可以让原本需要管理两套平台的运维成本大大减低，而且 Dubbo 适配了 Kubernetes 原生服务也可以让框架本身更加融入云原生体系。基于 Dubbo 3.0 的全新应用级服务发现模型可以更容易对齐 Kubernetes 的服务模型。 Kubernetes Native Service 在 .
Dubbo框架学习（第二章Dubbo3拥抱云原生）
JAVA领域优质创作者，基于分片网络查询方法专利发明者。
01-17 711
由于在微服务领域有两大框架统治，一个是springCloud的全家桶，一个是Dubbo。我用Dubbo比较少，所以也是学习状态。Dubbo框架学习，资料来源于cn.dubbo.apache.org。 第一章Dubbo3拥抱云原生 新一代的 Triple 协议基于 HTTP/2 作为传输层，具备更好的网关、代理穿透性，原生支持 Stream 通信语义，兼容 gRPC 协议。 Dubbo框架最主要的任务是解决服务间的高效通信，服务的治理与部署。
Dubbo3.0：新一代云原生微服务框架特性与演进解析
资源摘要信息:"Dubbo3下一代云原生微服务框架概述" 知识点： 1. Dubbo框架发展历史： - 2008年发布了1.0版本，阿里集团提供SOA解决...通过分析这些内容，可以更深入地理解Dubbo3.0在云原生微服务领域的地位和价值。
学递来啦高校快递末端物流配送需求对接众包服务平台项目_高校学生快递代取互助资源共享社区生态体系_面向当代大学生解决校园内快递包裹最后一公里配送难题通过众包模式实现需求发布与接单构建.zip
12-04
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【四杆机构分析】根据给定的系统几何参数执行四杆机构分析研究（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文档围绕“四杆机构分析”展开，介绍了一种基于给定系统几何参数执行四杆机构运动学分析的研究方法，并提供了完整的Matlab代码实现。四杆机构作为机械系统中的经典【四杆机构分析】根据给定的系统几何参数执行四杆机构分析研究（Matlab代码实现）连杆机构，其运动特性分析在自动化、机器人、车辆工程等领域具有重要应用价值。文档内容涵盖机构的位置、速度和加速度分析，通过矢量闭环法建立数学模型，利用Matlab进行数值计算与可视化仿真，帮助用户理解机构的运动规律。此外，文档还展示了代码的模块化结构，便于扩展至其他连杆机构分析。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和机械原理知识的本科高年级学生、研究生及从事机械系统仿真与设计的工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握四杆机构的运动学建模方法；②学习如何使用Matlab实现机构的位姿分析与动态仿真；③为后续复杂机构设计与机器人运动学研究打下基础；④适用于课程设计、科研项目或工程验证中的机构分析任务。; 阅读建议：建议读者结合机械原理教材中的四杆机构理论，逐步调试Matlab代码，观察各参数变化对机构运动的影响，并尝试修改几何参数或扩展至多连杆系统，以加深对运动学分析的理解。
这是一个从零开始独立构建的现代化前端项目它诞生于2022年旨在通过一个完整可运行的应用实例为前端开发初学者与进阶者提供一个绝佳的学习范本与二次开发基础_该项目深入实践了原生.zip
最新发布
12-04
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采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器，EKF作为多传感器的融合算法，最终输出目标的滤波位置（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案，采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器，利用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法对多源传感器数据进行融合处理，最终输出目标的滤波后位置信息，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性，尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境，如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器，EKF作为多传感器的融合算法，最终输出目标的滤波位置（Matlab代码实现）机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建，以及EKF算法的具体实现步骤，具有较强的工程实践价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法；②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发；③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程，重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑，可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性，并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
智能汽车基于BEV+Transformer的传感器融合架构：多模态感知系统设计与数据闭环优化
12-04
内容概要：文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势，重点阐述了BEV（鸟瞰图视角）端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求，而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合，在保证感知精度的同时兼顾算力可行性，显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外，文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战，提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系，通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化，降低对人工标注的依赖，提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群：从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师，以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者；具备一定自动驾驶基础知识，希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标：①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线；②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑；③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考； 阅读建议：本文侧重技术趋势分析与系统级思考，建议结合实际项目背景阅读，重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法，并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]
12-04
内容概要：本文档主要介绍了一个基于3D FDTD（时域有限差分）方法的MATLAB仿真研究，用于分析微带线馈电的矩形天线在超宽带脉冲传播下的电磁特性，重点计算微带结构MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]的回波损耗参数。该方法通过数值模拟精确求解麦克斯韦方程组，适用于高频电磁场仿真，能够有效评估天线的匹配性能与宽带特性。文档还列举了多个相关科研方向和技术应用案例，涵盖通信、信号处理、电力系统、路径规划等多个领域，展示了MATLAB在科研仿真中的广泛用途。; 适合人群：具备电磁场与微波技术基础知识，熟悉MATLAB编程，从事天线设计、射频工程或计算电磁学研究的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标：①掌握3D FDTD算法的基本原理及其在天线仿真中的实现方法；②学习如何利用MATLAB构建微带天线模型并分析其回波损耗特性；③为超宽带天线设计与优化提供仿真依据和技术支持； 阅读建议：建议读者结合电磁理论基础，逐步理解FDTD离散化过程和边界条件设置，重点关注代码中网格划分、激励源设置、吸收边界条件（如PML）及结果后处理部分，并可通过调整结构参数进行仿真验证与性能优化。
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