Apache Dubbo 的大版本 Dubbo3 发布有一段时间了。最近花时间看了一下，最为亮眼的就是推出了全新的基于 HTTP/2 且完全兼容 gRPC 的 Triple 通信协议。 Triple 协议使用 Protocol Buffers 作为序列化格式，但 Triple 实现并不绑定 IDL，比如你可以直接使用 Java Interface 定义和发布 Triple 服务。这想必是习惯了面向 Java 接口编程的用户的福音啊，否则每个服务都得去定义一个 IDL 的话就太繁琐了。Triple 协议完全兼容 gRPC 的意思就是说，Triple 消费端可以直接调用注册到 Dubbo 服务中心的 gRPC 提供者，gRPC的消费端也可以直接调用 Triple 提供者。（注意：Triple 协议自身并不依赖 gRPC, 只是协议实现上兼容了 gRPC 规范，Triple 仅依赖 protobuf-java 做序列化）
本文介绍如何基于 Zipkin 和 OpenTelemetry Java Agent 搭架一个分布式链路调用跟踪的系统。它可以帮助我们有效收集一个请求调用链路过程并对链路节点数据进行分析和查找。可以结合 TraceID 和 Log 系统对问题根因进行溯源。同类竞品还有 Uber 开源的 Jaeger，感兴趣的同学可以自行研究。
盘古微服务开发框架 以 Dubbo、Nacos 和 Spring Boot 为核心架构，可在云原生时代构建以「服务」为中心的现代应用架构，帮助用户在云环境中更好的构建、交付和管理自己的微服务平台（也兼容支持垂直单体分层架构开发模式）。
盘古 APP Starter 是集成了 uni-app 内置组件、官方扩展组件和全面兼容 nvue 的 uni-app 生态框架 uView UI 的移动端多平台快速开发脚手架。用户可以基于此完成Android/IOS App、微信小程序、H5 应用的快速开发。（一次开发，针对不同平台编译发布版本）
AIGC 特别标注: 本文内容由大语言模型自动生成或人工演绎。
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当下大语言模型如火如荼，我也很好奇。所以，今天我以「大数据分析生态有哪些技术栈」为题，简单体验了一下如下 3 个大语言模型。具体效果大家自己看吧。
此场景答题效果，个人感觉 Google Bard 优于 OpenAI ChatGPT 3.5 优于 百度文心一言。
本文以部署盘古 Admin 在线演示系统为例讲解如何基于 Caddy 部署盘古 Admin 的静态资源和 Web 节点（业务网关）。
部署效果：https://pangu-admin.pulanit.com