Registry - Protocol - 监控 - 安全 拥抱生态 - ServiceComb - Istio - Promethues - Zipkin - 华为云 异构基础设施 - CCE - Kubernetes - Docker - VM - Bare metal Huawei Confidential 8 注册发现 - 统一缓存模型 - 可灵活选择客户端注册发现，与平台注册 Registrator center Service center Governance Web Console Monitoring Zipkin Huawei APM Prometheus Grafana Kubernetes Java chassis Service Go chassis Service VM Bare metal CCE ServiceStage API gateway Governance o提供侵入式框架 - 不使用Iptables转发 - 不接入Mixer服务，而是直接接入不同生态系统 13 Huawei Confidential Kubernetes Master 14 部署-社区方案 Kubernetes Node Pod Service Mesher kubectl Side car Injector create KubeAPI server

Service center Governance Web Console Monitoring Zipkin Huawei APM Prometheus Grafana Kubernetes Go SDK Service Go SDK Service VM Bare metal CCE ServiceStage API gateway Data Plane 即侵入式框架与非侵入式 Admin (UPredict administrator) UPredict Customers (Models/Services administrator) Fetch images K8S集群 for UPredict UPredict VPC Actually deploy services Register services instances, heart-beating based

Registry - Protocol - 监控 - 安全 拥抱生态 - ServiceComb - Istio - Promethues - Zipkin - 华为云 异构基础设施 - CCE - Kubernetes - Docker - VM - Bare metal 4 github.com/apache?q=servicecomb servicecomb.apache.org 用户输入 第三方 Register Instances Discover Serf(Gossip) Syncer Follower Syncer Follower Etcd(raft) 服务实例数据通道 Syncer集群间的消息通 道 Syncer Leader Eureka/Consule /Istio/K8S… Register Instances Discover https://github.

客户端主动监听配置更新，配置秒 级生效，新扩容服务主动拉取全量 配置，流量接入时长缩短3分钟+ 配置名字服务 配置IP方式 服务端下发文件更新配置，更新配 置生效时间长，由于需要预先知道 负责均衡集群的机器信息，扩缩容 需要等元信息同步以后才能接入流 量，扩容流量接入时间长 负载均衡节点对接名字服务 虎牙负载均衡部署的机器一台机器上可能存在数百的配置，每次节点生效需要重新 reload配置， 客户端定时轮询服务端获取其他服务ip信息并对 比，相比之下服务端压力较大、延迟较大 伸缩性 使用Raft选举算法性能、可用性、容错性均比较 好，新加入节点无需与所有节点互相广播同步信 息 由于使用广播同步信息，集群超过1000台机器 后对eureka集群压力很大 健康检查模式/方式 支持服务端/客户端/关闭检查模式，检查方式有 tcp、http、sql。支持自己构建健康检查器 客户端向服务端发送http心跳 负载均衡 支持 支持 支持（HTTP长轮询1s内） 版本管理 自动管理 自动管理 配置回滚 支持 支持 权限管理 支持 待支持 多集群多环境 支持 支持 监听查询 支持 支持 多语言 Go,C++,Python,Java,.net,OpenAPI Python,Java,Nodejs,OpenAPI 分布式高可用最小集群数量 Config2+Admin3+Portal*2+Mysql =8 Nacos*3+MySql=4

MVC开发模式  从集成角度看，希望可以灵活的不Spring Boot等框架集成 微服务框架技术选型-高性能、低时延  硬件成本已经是白菜价，软件性能丌重要？  消费者云业务服务集群规模大，单点的性能提升能够带来巨大收益  从用户体验看，端到端时延非常重要，分布式乊后带来的时延增加，是一个很大的挑戓  丌是所有业务都有苛刻的性能需求，丌同业务对性能的诉求丌同， 可  透明RPC CSE在消费者云业务的实践-可靠性 1、分布式服务化本身引入的潜在故障点： 2、微服务第三方依赖潜在故障点： CSE的可靠性设计：  集群容错，自劢路由  服务中心、配置中心无状态集群，宕机丌影响已有业务  支持服务级故障隔离  支持多链路和链路级故障隔离  支持服务熔断和降级，以及第三方故障隔离（集成Hystrix） CSE在消费者云业务的实践-服务调用高性能

LB DNS app/browser nginx-Proxy nginx-Proxy data(r) 同城双活的探索 未来的担忧 单机房 如果发生机房级的灾难怎么办？ 单集群 随着流量越来越大，集群规模 越来越大，怎么破？ 单元化&多活的范围 boss 客服系统 销售系统 风控审核 催收系统 政策管理 prod devops 监控系统 调用链路 日志系统 ……

http://servicecomb.apache.org [Github ] https://github.com/apache?q=servicecomb 其他优化… 步骤3 其他优化： 1. 可以使用JMeter集群进行压测，不断调优，每台最高约1250 线程, 同时发请求。JMeter 需要调高 Xmx / Xms。 2. 需要迅速伸缩，用了docker-compose。 注意NAT的性能问题。 启发：不一定要K8s，Istio， http://servicecomb.apache.org [Github ] https://github.com/apache?q=servicecomb 其他优化… 步骤3 其他优化： 1. 可以使用JMeter集群进行压测，不断调优，每台最高约1250 线程, 同时发请求。JMeter 需要调高 Xmx / Xms。 2. 需要迅速伸缩，用了docker-compose。 注意NAT的性能问题。 启发：不一定要K8s，Istio，

Event-Loop Process R R W W 线 程 池 •异步 • 标准、开放、协议健壮性 • 开发框架的性能在于细节，而不仅仅 是协议。 更细致的服务路由管控 ETCD 集群 服务中 心实例 服务中 心实例 服务中 心实例 • 统一的路由策略管控 • 缓存以提升性能 •支持pull/push两种模式监控实例变化 • 实例动态扩容，海量的长连接或者短连接

compensate compensate 和平统一 减少业务代码集成／运维难度 剥离业务与数据一致性复杂度 和平：低侵入 让运维监控更加简单 可视化事务、调用链 统一：集中式 无状态、可集群、可分片 Event Sourcing架构 高可用 系统架构 – 基于图形 requests { T1:[a,b], C1:[c,d], ... } Caller 1 2 3 Saga

ServiceCenter Register Discover Syncer Register Instances of other SC SERVICECENTER A • 开发计划 - 支持动态连接集群 - 支持跨数据中心能力 - 支持对接流行认证鉴权服务 [Website] http://servicecomb.apache.org [Github ] https://github.com/apache