加分散和动态的环境中进行工作。一些团队利用新的协 作工具不断提出创新解决方案。其他团队则继续调整和改进现有的面对面实践，例如实时结对编程或集体编程、 分布式工作坊（例如 远程事件风暴）以及异步和同步沟通。远程工作提供了许多好处（包括更多样化的人才储 备），但面对面交流的价值是显而易见的。团队不应中断重要的反馈循环，并且需要意识到在转向远程工作时所 做的取舍。 © Thoughtworks 时间，推动了讨论的进行，并帮助拉通共用同一个设计系统的多个开发团队。 18. GitOps 评估 GitOps 是一项通过控制回路模式进行应用部署的技术。Operator 能够将已部署的应用和配置（通常是 Git 仓 库）保持同步。当我们上次写到 GitOps 的时候，社区对此术语的定义未能形成共识。当时，我们对该技术的常 技术 © Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. 17 工作区数据 从第三方服务器上隔离的团队不得不寻找替代方案。Insomnia 就是可选的替代方案之一：这是一款专为 API 测 试、开发和调试而设计的开源桌面应用程序。虽然 Insomnia 支持在线同步，但它可以让你离线保存 API 工作区 数据。我们的团队发现，从 Postman 到 Insomnia 进行人工 API 测试是无缝迁移的，因为它们功能相似，而且 Insomnia 允许导入 Postman

etes集群的etcd数据提供备份计划。 kube-controller-manager kube-controller-manager 运⾏Controller，它们是处理集群中常规任务的后台线程。逻辑上来讲，每个Controller都是⼀ 个单独的进程，但为了降低复杂性，它们都被编译成独⽴的⼆进制⽂件并运⾏在⼀个进程中。 这些控制器包括： Node Controller：当节点挂掉时，负责响应。 译者按：CIDR（⽆类别域间路由）：http://blog.csdn.net/xinianbuxiu/article/details/53560417 其次，是使Node Controller的内部列表与云提供商的可⽤机器列表同步。在云环境中，每当Node不健康时，Node Controller就会请求云提供商，查询该Node的VM是否依然可⽤。如果不可⽤，Node Controller就会从其Node列表中删 除该Node。 ⽤1个CPU单位。 CPU单位 CPU资源以cpu为单位。 在Kubernetes，⼀个cpu相当于： 1 AWS vCPU 1个GCP核⼼ 1 Azure vCore 1个在裸机Intel处理器上的超线程 允许⼩数值。你可以使⽤m后缀来表示“毫”。例如100m cpu，100millicpu和0.1cpu表达的含义其实是相同的。精度不允 许超过1m。 精度不允许超过1m的意思是，你不能指定有500

Pod 3. … 4. 那网络故障呢？磁盘故障呢？恢复呢？如何控制作用范围？ 这是一件复杂的事 TBF/NETEM/... 这是一件困难的事 1. 天然的隔离性和安全性 2. Go 的线程模型与 namespace 机制难以融合 3. 要求运行时注入和恢复 4. 和内核打交道通常都是困难的! Kubernetes 上的混沌工程方案 Chaos Mesh Cloud Native

•和老方式保持一至 •极速发版，快速扩容，自动伸缩 私有云建设收益 上云成果 遇到的问题 问题⼀：上容器后时延变⼤了 问题⼀：上容器后时延变⼤了 • GOMAXPROCS默认会根据CPU数创建调度线程 • 容器内看到的是宿住机的CPU • Go不是NUMA友好的 解决⽅案⼀：Lxcfs • 通⽤⽅案，适合任何语⾔ • 重新mount部署proc⽬录mock机器信息 • 守护进程失败会导致当前运⾏的容器⽆法获取

避免数据震荡 3.避免数据冗余 1 2 3 3. Fuse性能调优 • 选择更高版本的kernel • 设置max_read=131072 • 定制libfuse2代码，支持配置Libfuse线程池 • 延长元数据缓存时间 建议 端到端的优化方案 1252.5 4981.6 9993.6 17441.6 31068.8 1269.5 3266.8 3299.2 6409

Agent 2 主动通知 Agent 3 客户端主动刷新 Agent Agent 无损下线: 白天大流量下发布依然丝般顺滑 场景一：某应用发布，灰度几台机器，由于代码逻辑写的有问题，造成线程池满，客户端调用失败。 场景二：某应用运行过程中，某几台机器由于磁盘满，或者是宿主机资源争抢导致load很高，客户端出现调用超时。 客户端摘除 • 实时性高 • 需要关注错误率阈值、隔离机器的比

注意点 • 数据建设依赖于规划 • 数据如何切分 原理 • 所有镜像自动生成 • 一键master镜像部署 1. 注册中心 2. Mysql Redis ES 3. 全链路微服务 4. 自动数据同步 • 一期多环境平台架构图 CDN / LB / WAF / NG K8S集群 namespace1 namespace… namespaceN service1 service2 service3 应用中心数据库 基础服务数据库 基础服务数据库 … … … • 多环境资源互不影响 微服务 • 全链路服务全部属 • 注册中心独立部署 流量隔离 • 多域名，泛域名解析匹配 数据 • 全量同步线上脱敏数据 • Mysql redis ES 全搭建 • 数据全部物理隔离 发布平台 • 按需分支发布 • 多环境完全并行 • 一期方案的问题与挑战 1 2 3 多环境资源“假”隔离 资源逻辑隔离：线下环境，通过智能路由，解决多环境 • 多云部署的目的 目的一 目的二 目的三 多K8S集群严格隔离 • 通过流量配置，区分不同云承 • 接不同流量（单元架构） 高可用 • 多云多冗余，包括数据的同步容易 降低成本 • 跟不同的云厂商有更多的议价空间 • 多云部署架构图 kaikeba1 Kaikeba2 云CDN，LB Gateway 负载均衡 Ribbon 负载均衡 Ribbon

弹性伸缩 智能调度 配置管理 健康检查 服务发现 动态dns 负载均衡 容器监控 日志采集 应用监控 节点监控 动态存储 本地存储 网络存储 静态存储 代码检查 代码编译 镜像编译 服务发布 镜像同步 镜像上传 镜像下载 镜像安全 k8s tcp负载 https-http 虚拟主机 服务路由 traefik ingress-nginx nginx 流 量 入 口 k8s平台组件 k8s平台接入流程 Flannel负责在容器集群中的多个节点之间提供第3层IPv4网 络。 工作模式： 1.vxlan 通过封装协议解包收发包mtu1450，vxlan可以在分 布多个网段的主机间构建2层虚拟网络 。 2.host-gw 通过宿主机路由同步收发包，必需工作在二层。 1.系统启动，flanneld下发docker子网配置，docker启动获 取子网配置生成docker0 生成gateway网卡; 2.node1，node的kubelet收到指令创建一个新的pod容器; ; 3.docker开始创建pod,从flanneld下发子网池生成pod-ip- eth; 4.kube-proxy跟据svc yaml创建ipvs-eth子网卡; 5.flanneld创建同步所有节点docker子网路由表; 你好我是分享标题 我是作者名称 flannel vs calico 采用万兆网卡的虚拟机，测试方法是不同node节点开启qperf测试 结论： tcp延迟

丰富部署策略 ü 内置丰富监控指标 ü ⾃动化监控警报 ü 智能扩缩容 ü 容器云平台屏蔽部署 架构的复杂性。 ü 版本发布⾯板，跟踪版 本发布进度 接受发版⼯单 ü ⼀键同步镜像到⽣产环境 同步镜像 部署⽣产 带来的提升 过程中能⼒提升 通过瑞道平台进⾏需求到上线运维的管理，打通了需 求与开发，开发与测试，测试与运维之间的壁垒，提 供了⼤量业界经过⼤量验证的规则规范，增加了⼤量 租户管理员创建／分配⼯具资源 容器化持续集成、持续交付 • Jenkins + Kubernetes • Alauda-Jenkins-Plugin/DSL • 流水线模版 • 图形化模块 • 用户打通 • 权限同步 • Jenkins/Pipeline CRDs/Custom Controllers/API Aggregation 数字化转型引领者 助力企业获得持续创新的核心能力

TCP Ø要把服务器证书配置到HAProxy上 OpenStack里MySQL Galera 集群高可用 Ø问题 Ø异步多主多活情况下会出现数据 不一致 Ø同步多活情况下容易出现死锁 Ø解决方案 Ø改成同步一主两备模式 Kubernetes的PVC绑定问题 Ø问题 ØPVC每次申请PV都会占用所有 PV容量 Ø解决方案 Ø对Kubernetes的PV起初理解偏 差，PVC的设计就是占用整个PV