(https://github.com/hashicorp/raft) 领导选举: 心跳机制来触发选举, term 充当逻辑时钟的作用 日志复制: 领导者把一条指令(能被复制状态机执行)附加到日志中，发起附加条目 RPC 请求 给其他角色 强领导者：日志条目只从 leader 发送给其他的服务器 2017/8/3 基于 mesos 的容器调度框架 http://go-talks.appspot com/github.com/huangnauh/slides/upone.slide#3 30/36 组件化 store 组件, 已支持 hashicorp/raft-boltdb (https://github.com/hashicorp/raft-boltdb) , 数据库 drive 组件, upone 可以选择 master-agent 模式, 不依赖于 mesos 独立使用 2017/8/3

，服务器就按 照session id把这个session检索出来使用(如果检索不到，可能会新建一个，这种情况可能出现在服务端已经删除了 该用户对应的session对象，但用户人为地在请求的URL后面附加上一个JSESSION的参数)。如果客户请求不包含 session id，则为此客户创建一个session并且同时生成一个与此session相关联的session id，这个session id将在 WebSocket原理 WebSocket的协议颇为简单，在第一次handshake通过以后，连接便建立成功，其后的通讯数据都是以”\x00″开头， 以”\xFF”结尾。在客户端，这个是透明的，WebSocket组件会自动将原始数据“掐头去尾”。 浏览器发出WebSocket连接请求，然后服务器发出回应，然后连接建立成功，这个过程通常称为“握手” (handshaking)。请看下面的请求和反馈信息： 会得到通知。此外此请 求可以由任何可用服务器回答，这十分适合云计算之类的环境。因为是无状态的，所以客户端可以缓存数据以改进性 能。 另一个重要的REST原则是系统分层，这表示组件无法了解除了与它直接交互的层次以外的组件。通过将系统知识限制 在单个层，可以限制整个系统的复杂性，从而促进了底层的独立性。 下图即是REST的架构图： 189 图8.5 REST架构图 当REST架

列列表、集合、有序集合、位图 (bitmap）、HyperLogLog、地理理坐标（GEO） • 内存存储和基于多路路复⽤用的事件响应系统，确保了了命令请求的执⾏行行速度和效率 • 丰富的附加功能：事务、Lua 脚本、键过期机制、键淘汰机制、多种持久化⽅方式（AOF、RDB、 RDB+AOF 混合） 特点 • 具有多种不不同的数据结构可⽤用，其中包括：字符串串、散列列、列列表、集合、有序集合、位图 、有序集合、位图 (bitmap）、HyperLogLog、地理理坐标（GEO） • 内存存储和基于多路路复⽤用的事件响应系统，确保了了命令请求的执⾏行行速度和效率 • 丰富的附加功能：事务、Lua 脚本、键过期机制、键淘汰机制、多种持久化⽅方式（AOF、RDB、 RDB+AOF 混合） • 强⼤大的多机功能⽀支持：主从复制（单主多从）、Sentinel（⾼高可⽤用）、集群（基于 Raft 列列表、集合、有序集合、位图 (bitmap）、HyperLogLog、地理理坐标（GEO） • 内存存储和基于多路路复⽤用的事件响应系统，确保了了命令请求的执⾏行行速度和效率 • 丰富的附加功能：事务、Lua 脚本、键过期机制、键淘汰机制、多种持久化⽅方式（AOF、RDB、 RDB+AOF 混合） • 强⼤大的多机功能⽀支持：主从复制（单主多从）、Sentinel（⾼高可⽤用）、集群（基于

GoFrame是一款模块化、高性能、企业级的Go基础开发框架。 • 模块化、松耦合 • 模块丰富、开箱即用 • 简洁易用、快速接入 • 文档详尽、易于维护 • 自顶向下、体系化设计 • 统一框架、统一组件、降低选择成本 • 开发规范、设计模式、代码分层模型 • 强大便捷的开发工具链 • 完善的本地中文化支持 • 设计为团队及企业使用 特点 框架介绍-框架架构 • 发布方式：Docker、二级制、源码模块 跨平台性：基于Golang开发语言强大跨平台特性 框架介绍-项目初心 工程化建设 统一框架 核心组件 项目架构 设计模式 开发规范 开发文档 开发工具 …… 模块化设计 第二部分 • 复用原则 • 单仓包设计 • 模块聚合设计 • 常见问题 模块化设计 什么是模块？ 模块化的目标？ 模块也称作组件，是软件系统中可复用的功能逻辑封装单位。 在不同的软件架构层次，模块的概念会有些不太一样。 编译型语言： 发布文件往往很小 源代码 解释器 输出 每次执行都需要解释 打包发布 解释型语言： 发布文件往往较大 统一框架设计 第三部分 • 技术体系化 • 开发规范化 • 组件统一化 • 形成技术沉淀 • 避免资源浪费 统一框架设计 统一框架设计-技术体系化 Container Converting Errors I18N Cache Validater

第二部分 为什么调试慢？-- 错误信息 高亮信息 封装组件 充足信息 gRPC错误日志：param error 哪个Client 调用？ 哪一行代码 调用？ 我的 参数问题？ 对方的问题？ ... 遇到一个问题，我们就追加一个日志字段，排查错误效率非常低 为什么调试慢？-- 错误信息 高亮信息 封装组件 充足信息 对端信息 请求方法 请求参数 响应数据 为什么调试慢？-- 错误信息 高亮信息 封装组件 充足信息 • 在调试阶段，日志用红色高亮错误 • 肉眼才能最快的定位到error日志 • 利用IDE规则，直接点开代码执行行号，跳到指定的代码位置 • 一堆info日志中藏着error日志 • 你能一眼找到error日志吗？ 为什么调试慢？-- 错误信息 高亮信息 封装组件 充足信息 框架封装错误信息 gRPC HTTP HTTP MySQL Redis Kafka ... • 脏活累活交给框架 • 组件要全面统一 为什么调试慢？-- 错误信息 高亮信息 封装组件 充足信息 • 没有调试信息和错误信息 • 对接起来会非常麻烦 优雅处理错误信息 第三部分 为什么定位慢？-- 错误处理 不要透传错误 错误码唯一性 记录一次错误 假设用户反馈了无法打开一个文件 我们的程序员非常认真 记录了文件不存在的错误日志

应用管理的策略与机制 应用 版本 工作负载 负载均衡 标签 流量 组件 日志 指标 容量 服务 依赖 路由规则 持久卷 部署策略 健康检查 … 灰度 发布 定时弹性 事件 指标弹性 分批发布 重启 回滚 日志管理 事件中心 指标监控 存储挂载 服务绑定 手动弹性 回退历史 负载均衡 报警 诊断 组件管理 服务治理 … 权限 K8s Istio Envoy 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 EDAS的平台构建策略-OAM应用模型 https://github.com/oam-dev/spec • 应用 • 组件1（工作负载） • 运维特征1 • 运维特征2 • … • 组件2 （工作负载） • 运维特征1 • 运维特征2 • … • … 作用域 能力定义 依赖编排 组件版本 服务绑定 OAM应用模型 apiVersion: core.oam.dev/v1alpha2 kind:

一个格化标准搞定所有！ 4/21/2015 gofmt 的文化演变 http://127.0.0.1:3999/gofmt-cn.slide#1 9/34 gofmt的基本结构 源代码的处理 基本的格式化 附加：注释的处理 完善：代码和注释的对齐 但是，没有牛X的通用布局算法 相反的：基于节点的精细优化 4/21/2015 gofmt 的文化演变 http://127.0.0.1:3999/gofmt-cn

数据并传输到所选择的后端，最终在2019年，两个组织共同组建OTel项目， 并由CNCF负责。 OTel目前已经成为可观测性方案开源标准，标准的好处就是有了很多选择。 OpenTelemetry OTel 组件 • API • SDK • Exporter • Collector OTel Collector • Receiver • Processor • Exporter 微服务业务架构图 将不同系统孤立的调用日志和异常信息串联一起，通过 spanid 和 parentid 表达节点 的父子关系 链路追踪 在分布式系统中请求的路径经常很凌乱且无法预测，为了构建我们想要的任何路 径的视图，无论多么复杂，每个组件都需要五段数据： • TraceID：请求唯一标识符，由根span产生，贯穿请求的各个阶段。 • SpanID：span包含单一链路中一个工作单元收到的信息。 • ParentID：区别请求链 Go工程插桩(Instrument) 需要对业务开发者几乎零成本的接入链路追踪，几乎完全依赖于少量通用组件库的改造。 当一个请求在处理跟踪控制路径的过程中，需要把跟踪的上下文存储在ThreadLocal中，在Go中 就是存储在Context中，一般约定每个方法第一个参数为Context（上下文）。 覆盖组件不限于：数据库、缓存、消息队列、RPC、HTTP等。 插桩(拦截器) 创建并命名上下文(HTTP请

Chaos Mesh 是什么 我们的目标 ● 建立一个完全闭环的云原生混沌工程平台 ● 让混沌工程变得更易用 问题与解决方案 集群中的状态 Chaos Mesh 本身的运行和注入的故障会 给各组件以及目标 Pod 带来各种状态。 cluster status Components Controller Daemon Dashboard Dns Server Pods Status 地获取各种状态则决定了故障诊断的效率。 集群状态大致可以分为两类，主要分类依据是能否通过 kubernetes API 直接查询。 k8s 可直接查询的状态 Kubernetes 和 Chaos Mesh 组件运行的状态均可直接通过 k8s API 查询。 cluster status Components Controller Daemon Dashboard Dns Server Pods 对于所有的状态查询都存在的一大问题是，各级状态之间很难进行关联查询。 人脑关联查询示例： 状态查询的解决方案 首先我们考虑障碍1，要避免查询客户端所需权限过高，最简单的办法就是在一个拥有创建 pod/exec 权限的组件上运行一个 API server 来运行查询命令，而查询客户端仅创建 pod/forward 权限即可与 API server 通信。 Query Client API Server Target

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 21 事情没有那么 简单 Dapr 没解决什么 22 App 怎么落地 方案 1：替换 方案 2：共存 《The ABC of Lock-In》 2012 多语言治理 同一套代码移植到不同组件 • Runtime API：真正的供应商解绑 • WebAssembly in sidecar：让业务逻辑跑在 sidecar 里 • Service Mesh : 通信中间件下沉，sidecar 实现组织架构上 的解耦 • Multi Runtime: 所有中间件下沉: 业务逻辑和基础设施分离 多语言治理 同一套代码移植到不同组件 59 Service https://github.com/mosn/layotto 63 微信扫码进群 与五湖四海的开发者们 进行技术交流，探索技术创新 扫码关注公众号，参与活动抽奖 与 2.8W+ 技术精英 交流技术干货 & 开源组件