云原生应用 云原生是以容器技术为基础围绕着Kubernetes进行的一场技术标准化演进。通过标准可扩展的调度，网络， 存储，容器运行时接口来提供基础设施；通过标准可扩展的声明式资源和控制器来提供运维能力。两层标 准化推进了细化的社会分工，各领域进一步提升规模化和专业化，全面达到成本，效率，稳定性的优化。 4 6 7 2 3 5 1 1 Kubectl plugins 2 Apiserver resources Scheduler extension Custom controller Network plugins Storage plugins 统筹规划， 降低成本 自动化运维， 提升稳定性 非业务逻辑剥离， 提升交付效率 Golang与云原生生态（CNCF） 项目数占比: 214/1512（14.2%） Github star数占比:1265737 / 2458072（51 • 扩展效率低：需要负责安装，升级丰富的云原生插件，无法解决插件的依赖，冲突和资源浪费问题； • 运维成本高：Apiserver, etcd, Controller-Manager, Kubelet,等组件都具有一定复杂度，无法做到定期升 级以维持安全，高可用，高性能的状态； • … 能力复用 自动化 可观测 稳定 安全 开发者真正想要的是策略：大象无形的基础设施，坚如磐石的中间件，丰富高效的应用PaaS平台

Golang在BFE的应用 百度运维部 陶春华 taochunhua@baidu.com 2016年4月 个人简介 • 陶春华，运维部，Baidu Front End团队 –2010年，天津大学，计算机专业博士 • 2013年7月，加入百度 –使用GO开发的项目 • 7层流量代理GO-BFE • 应用层防火墙WAF • 百度GOLANG委员会成员 内容提要 • 后台程序开发的需求和难点 –语言的描述效率：代码量 –语言的简洁、易用 –库支持 后台程序开发的需求(2) • 大型程序的组织 –数据封装能力 –Namespace • 可测试能力 –单测，覆盖度测量 • 错误检查能力 –编译 –程序异常的trouble shooting 后台程序开发的需求(3) • 上线和运维 –对运行环境的依赖 –对库（动态库）的依赖 后台程序编程的难点 • 内存的管理 –C程序中很大比例的Bug和内容有关 大型程序的组织 – C: 无namespace • 可测试能力 – C、python都有*Unit测试框架 • 错误检查能力 – C: 编译，core dump 调试成本 – Python: • 无编译，可用pylint做检查，易出低级错误 • 错误，exception C vs Python (3) • 上线和运维 –C: 可编译为独立可执行程序(包括依赖的库) –Python:

《比特币: 一种点对点的电子现 金系统》，标志着区块链作为一 项完整的集成创新技术正式诞生 • 比特币诞生，是世界上首个区 块链应用系统。发展至今有力 地证明了区块链技术的创新性、 颠覆性和顽强的生存能力 中本聪 比特币Bitcoin 2013 • 以太坊发布以太坊白皮书， 引入智能合约，推出首个 图灵完备的区块链平台， 进入区块链2.0时代 以太坊Ethereum 新基建 • Linux 利用区块链的去中心化、数据 不能篡改的特性，解决制约云 计算发展的“可信、可靠、可 控”的问题。 融入大数据采集和共享中，作 为数据源接入大数据分析平台。 强化分布式数据存 储和边缘计算能力， 拓展物联安全边界 和应用范围。 为训练深度学习系统提供可信数据， 优化分析决策的准确性和可信性。 人工智能 区块链 云计算 物联网 大数据 10 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 ⽹络层 P2P⽹络 区块链⽹络模型 区块链⽹络协议 扩 展 层 扩展操作 跨链协议 链上链下计算 预⾔机 扩展组件 消息队列MQ 证书管理 测试框架 治理层 权限体系 治理模型 区块链审计 BaaS运维治理 应⽤层 司法存证 供应链⾦融 智慧政务 物联⽹ 能源电⼒ 跨境贸易 ⼯业物联⽹ 智慧城市 ... 不同于完全开放、任何⼈可以加⼊退出的⾮许可链，许可链架构与其差异性在于节点和⽤户在区块链⽹络中的准

BFE涉及的相关技术原理 01 BFE的设计思想 02 BFE的实现机制 03 为什么需要BFE？ • 没有统一七层接入的问题 • 功能重复开发 • 运维成本高 • 流量统一控制能力低 • 引入BFE后 • 功能统一开发 • 运维统一管理 • 流量控制能力增强 • BFE平台的主要功能 • 接入和转发，流量调度，安全防攻击，数据分析 BFE部署前 BFE部署后 L4LB 业务A 集群 业务B 无法利用CPU亲和性（CPU Affinity） • 无法控制底层线程 七层负载均衡的生态选择 Nginx / OpenResty 生态 • 利用Nginx积累 的大量功能 • 利用Lua的快速 开发能力 • 代表：Nginx， APISIX Envoy 生态 • 最早用于 Service Mesh • 也可用于网关 • 代表：Envoy Go 生态 • 基于Go语言的生 态积累 • 七层负载均衡 BFE主要设计思想 • 转发模型优化 • 支持多租户 • 引入条件表达式，减少正则表达式使用 • 降低动态配置加载的难度 • 区分“常规配置”和“动态配置” • 增强服务状态监控能力 • 向外展现大量内部的执行状态 • 将大存储功能转移到外部 • 加快启动速度 正则表达式 方案的问题 • 配置难以维护：正则表达式存在严重的可读 性问题 • 性能存在隐患：有可能因编写不当引起严重

org，这个站点采用 Python 作为前端，并且使用 Go 语言自带的工具 godoc 运 行在 Google App Engine 上来作为 Web 服务器提供文本内容。在官网的首页有一个功能叫做 Go Playground，是一个 Go 代码的简单编辑器的沙盒，它可以在没有安装 Go 语言的情况下在你的浏览器中编译并运 行 Go，它提供了一些示例，其中包括国际惯例 “Hello, World!”。 语言的主要特性与发展的环境和影响因素 - 19 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 因此，Go 语言是一门类型安全和内存安全的编程语言。虽然 Go 语言中仍有指针的存在，但并不允许进行指针运 算。 Go 语言的另一个目标是对于网络通信、并发和并行编程的极佳支持，从而更好地利用大量的分布式和多核的计算机， 这一点对于谷歌内部的使用来说就非常重要了。设计者通过 goroutine 这种轻量级线程的概念来实现这个目标，然 那样的静态语言一般都有非常漫长的编译 和链接工作。而同样作为静态语言的 Go 语言，通过自身优良的构建机制，成功地去除了这个弊端，使得程序的构建 过程变得微不足道，拥有了像脚本语言和动态语言那样的高效开发的能力。 另外，Go 语言在执行速度方面也可以与 C/C++ 相提并论。 由于内存问题（通常称为内存泄漏）长期以来一直伴随着 C++ 的开发者们，Go 语言的设计者们认为内存管理不应该 是开发人员所需要考虑的问题。因此尽管

• 整体方案 • 分表路由 • 故障切换 • 平滑扩容 • 系统运维 3 程序开发的需求 • 语言特性精炼，容易入门 • 开发效率高，代码逻辑清晰 • 运行性能强，节省机器资源 • 部署维护方便 • 生态圈完善 4 Golang特性 • Go语法简练；没有学习压力 • 开发效率高；语言描述能力接近于脚本语言 • 性能高；接近于C/C++，充分利用资源 • 容易部 数据库表在多个mysql实例间平滑扩容 • 大表拆分为多个子表情况下的平滑扩容 7 系统整体方案 • 现存问题 • 数据库访问基本采用直连方式 • 无法满足数据访问平台化要求 • 配置管理方式落后，运维压力大 • 为什么采用Go来实现 • go诸多优点，可用性高 • go处理mysql的binlog有知识积累 • 公司大规模推广使用go 8 分表路由逻辑 • 分表规则 • 哈希分表：shardkey通过Hash函数分表

com/question/55912398/ answer/147967674 Service Mesh 的初衷 6 • 升级成本高 • 业务解耦 • 平滑升级 • 异构语言治理 • 异构语言治理能力弱 • SDK 版本不统一 应用 SDK 服务路由 负载均衡 通信序列化协议 sidecar 应用 SDK 通信序列化协议 业务逻辑 服务路由 熔断限流 进程通信 熔断限流 Mesh vs Runtime 18 低 能力丰富度 Service Mesh Runtime 分布式能力原语合集 定位 具有明确语义的 API 交互方式 通信协议 网络代理 定位 流量拦截 交互方式 私有协议 通信协议 高 能力丰富度 Http/gRPC 标准协议 19 Dapr Dapr 20 • 提供多种分布式能力 • 对接了丰富的基础组件 • 厂商解绑，跨云部署 云也很好，你通过我的服务可以无缝 使用 A 云和 B 云 • 被 C 锁定 POD container App container container Dapr • 缺失 Service Mesh 能力 • 运维成本飙升 • 稳定性有待验证 • 稳定性更难保证 MOSN POD container App container container Dapr MOSN 23 Layotto

Go 语言，通过自身优良的构建机制， Go入门指南 - 8 - 本文档使用 看云 构建 成功地了去除了这个弊端，使得程序的构建过程变得微不足道，拥有了像脚本语言和动态语言那样的高效 开发的能力。 另外，Go 语言在执行速度方面也可以与 C/C++ 相提并论。 由于内存问题（通常称为内存泄漏）长期以来一直伴随着 C++ 的开发者们，Go 语言的设计者们认为内存 管理不应该是开发人员所需要考虑的问题。因此尽管 后的版本，一般情况下你可以将它的值设置为空，Go 将会使用前面提到的默认值。 目标机器是指你打算运行你的 Go 应用程序的机器。 Go 编译器支持交叉编译，也就是说你可以在一台机器上构建运行在具有不同操作系统和处理器架构上运 行的应用程序，也就是说编写源代码的机器可以和目标机器有完全不同的特性（操作系统与处理器架 Go入门指南 - 14 - 本文档使用 看云 构建 构）。 为了区分本地机器和目标机器，你可以使用 轻松得多。因为 Go 不需要依赖任何其它文件，它只需要一个单独的 静态文件，这样你也不会像使用其它语言一样在各种不同版本的依赖文件之间混淆。 2.8 Go 解释器 因为 Go 具有像动态语言那样快速编译的能力，自然而然地就有人会问 Go 语言能否在 REPL（read-eval- print loop）编程环境下实现。Sebastien Binet 已经使用这种环境实现了一个 Go 解释器，你可以在这个

对于复杂的关系网络，传统关系型数据库无能为力 ● 单独部署图数据库集群 ● 部署运维两套数据库集群成本太高 ● 在两个不同的数据库中数据一致性不能保障 探索方向 01. 副标题 TiGraph 项目尝试验证在分布式关系型数据中无缝集成图模式： ● 同时包含关系型模型和图模型 ● 同一个事务中操作图数据和关系型数据的能力 ● 将图遍历作为 SQL 子查询（反之亦然） ● 在 SQL 中扩展出一个让

Golang》。写这本书不表示我能力很强，而是我愿意分享，和大家一起分享Go写Web应用的一些东西。 对于从PHP/Python/Ruby转过来的同学了解Go怎么写Web应用开发的 对于从C/C++转过来的同学了解Web到底是怎么运行起来的 我一直认为知识是用来分享的，让更多的人分享自己拥有的一切知识这个才是人生最大的快乐。 这本书目前我放在Github上，我现在基本每天晚上抽空会写一些，时间有限、能力有限，所以希望更多的朋友参与到 Go是一种编译型语言，它结合了解释型语言的游刃有余，动态类型语言的开发效率，以及静态类型的安全性。它也打 算成为现代的，支持网络与多核计算的语言。要满足这些目标，需要解决一些语言上的问题：一个富有表达能力但轻 量级的类型系统，并发与垃圾回收机制，严格的依赖规范等等。这些无法通过库或工具解决好，因此Go也就应运而生 了。 在本章中，我们将讲述Go的安装方法，以及如何配置项目信息。 目录 目录 可以省略长度而采用`...`的方式，Go会自动根据元素个数来计算长度 也许你会说，我想数组里面的值还是数组，能实现吗？当然咯，Go支持嵌套数组，即多维数组。比如下面的代码就声 明了一个二维数组： 46 // 声明了一个二维数组，该数组以两个数组作为元素，其中每个数组中又有4个int类型的元素 doubleArray := [2][4]int{[4]int{1, 2, 3, 4}, [4]int{5,