引⾔言 02 可视化的认识遗留留系统 03 可视化的划分遗留留系统 04 可视化的拆解遗留留系统 引⾔言 遗留留系统、微服务架构 任何⼈人类的设计都会腐化 软件当然也不不例例外 拆成微服务 微服务架构的九⼤大特征 •通过服务进⾏行行组件化 •围绕业务能⼒力力组织 •做产品⽽而不不是做项⽬目 •智能端点与傻⽠瓜管道 •去中⼼心化地治理理技术 •去中⼼心化地管理理数据 •基础设施⾃自动化 •容错设计 •演进式设计 可视化能帮我们什什么 掌握系统业务 明确系统边界 ⼩小步改造系统 可视化的认识遗留留系统 C4模型、⽤用户画像、⽤用户旅程 C4模型系统架构可视化 国家级 省级 道路路级 市级 C4模型系统架构可视化 系统上 下⽂文图 容器器图 代码图 组件图 已可视化 ⽤用户画像和旅程系统功能⽤用户可视化 ⽤用户画像 ⽤用户旅程 已可视化 突出⽤用户信息，诉求和价值体现 突出⽤用户信息，诉求和价值体现 还原业务场景 可视化的划分遗留留系统 领域驱动设计、事件⻛风暴暴⼯工作坊、服务画布 好的设计 低耦合 如果做到了了服务之间的松耦 合，那么修改⼀一个服务就不不 需要修改另⼀一个服务。⼀一个 松耦合的服务应该尽可能少 地知道与之协作的那些服务 的信息。 ⾼高内聚 就是把相关的⾏行行为聚 集在⼀一起，把不不相关 的⾏行行为放在别处。如 果你要修改某个服务 的⾏行行为，最好只在⼀一

ServiceComb 开源微服务框架技术演进之路 巨震 软件工程师，华为 • 服务形态演进 • 基于SDK的传统微服务框架 • 何为Service Mesh • 演进：从SDK到Service Mesh • 拥抱Service Mesh开源生态 • 相关资源 #微服务 #Service Mesh #Sidecar #云原生 #SDK #数据面，控制面 Huawei APM Control Plane Service Center Config Center Istio Apollo Huawei CSE 拥抱Istio开源生态 • Envoy Sidecar替换方案 • Go SDK接入Istio • 网络代理替代Iptables流量劫持 • Handler chain接入不同生态，不依赖Mixer 无商业强绑定，高自由度，企业自主可控 • 完整的生态栈，涵盖开源主流微服务运维和安全领域 • 低学习成本，有编程语言基础即可快速上手 华为开源 ServiceMesh方案 Mesher ServiceCenter Java-chassis ServiceComb Pilot Citadel Istio ServiceComb开源生态 Zipkin Prometheus

⾼高可⽤用分布式流数据存储设计 李玥 京东集团 技术架构部 架构师 ⾃自我介绍 ⾃自我介绍 李李玥 京东集团 技术架构部 架构师 负责主导设计新⼀一代京东消息中间件系统，专注于流数据的⼀一致性分发和可靠存储、分布式实时计算和⾼高可⽤用分 布式系统架构等技术领域。 从事互联⽹网研发、架构10余年年，曾在浪潮集团、当当⽹网等公司从事架构相关⼯工作。2017年年加⼊入京东，期间提升京 ⽬目前致⼒力力于推进京东基础架构技术的创新、对外赋能与开源。 ⽬目录 Why 有什么用？ What 如何定位？如何融入生态系统？ How 如何实现？如何优化？ WHY 为什什么需要流数据存储？ 单体应⽤用 烟筒式 SOA 微服务 那些年年的服务 MySQL ES HDFS KV HBase Hive 这些年年的数据 Services Data MySQL ES ES HDFS KV HBase Hive 统⼀一的流数据存储平台 我们的愿景 Services Streaming Storage Data 有序 Append only：尾部写入，不变 顺序读取 分布式 高性能 可靠性 顺序一致性 （近乎）无限容量 我们需要什什么样的存储？ WHAT Pub/Sub Powered by United Stream Store

。。。 跨境 电商 健康 水站 盛丰 物流 概要 • 实时计算平台背景 • 开源技术选型与实践 • 开源技术改造经验 背景－海尔大数据总体规划 实时计算平台框架 存 储 服 务 实时数据采集框架 实时计算框架 离线计算框架 数据可视化框架 数据产品1 数据产品2 数据产品N 可选的开源技术 Fluentd Flume Apollo Chukwa Sqoop DataX Ganglia Sqoop zeppelin Saiku Caravel CBoard Nagios 实时数据采集技术选型要求 • 完整 • 低延时 • 不影响业务系统性能 代码埋点： • 优点：采集能力强 • 缺点：时间、人力成本大 实时数据采集－数据如何获取？ 可视化埋点： • 优点：成本低，速度快 • 缺点：行为记录信息少，支持的分析方式少 • Flume 日志收集可选技术 接收的event数 • Channel : Channel中拥堵的event数 • Sink : 已经处理的event数 Flume监控 日志数据获取实践 入库 解析 收集 采集 插码 实时数据采集新要求 业务系统无法配合修改，怎么办？ CDC的几种方法： • 触发器 • 时间戳 • 全表比对 • 日志对比 Change Data Capture（CDC）

serviceB serviceA serviceC serviceC- degrade 弱依赖 强依赖 强依赖 备选服务 熔断、限流 降级 业界解决⽅方案 - HYSTRIX Netflix开源的一款容错框架，支持多种降级熔断技术 资源隔离 断路路器器 降级操作 请求合并 请求缓存 实践过程中遇到的问题 • 业务改造成本⾼高，代码耦合，维护成本增⾼高 • 固化策略略，需线 缺乏UI、没有灵活的参数、策略略配置，没有预案制定管理理能⼒力力 业务保障平台建设之路路 业务保障平台建设之路路 服务管理理 策略略管理理 预案制定 线上演练 • 降级服务统⼀一注册管理理，通过降 级服务质量量数据从整体反映各应 ⽤用的降级点和可⽤用性保障措施 • 降级策略略集中管理理，通过参数 化、配置化、脚本化⽅方式实现线 上策略略的灵活调整 • 依据服务重要程度，从全局制定 分级预案，对降级点进⾏行行预案编 发现潜在故障，多维度验证预案 有效性，评估系统可靠性，提供 降级策略略、参数调整的优化依据 整体架构 Agent 服务降级注册 降级熔断通知 元数据存储 控制 中⼼心 ETCD ETCD ETCD ETCD 服务注册监听 降级控制中⼼心 元数据 TurboMQ 熔断降级监听 Application Application Application SDK 熔断降级接⼊入

构建强⼀一致性分布式数据库 TiDB 沈泰宁 R & D Engineer @ PingCAP ⾃自我介绍 ⾃自我介绍 • 沈泰宁 • R&D Engineer @ PingCAP • Maintainer • rust-prometheus • grpc-rs • … ⽬目录 • What is TiDB? • How to test? What is TiDB? Single

⾸首席咨询师 姚安峰 关于讲师 ThoughtWorks⾸首席咨询师。从事精益、敏敏捷等软件 产品研发⽅方法的践⾏行行与推⼴广，对从业务探索、产品与 服务设计、演进式架构、敏敏捷开发、持续交付、数据 运营等端到端数字化业务的⽅方法与实践及其规模化应 ⽤用有深⼊入研究和丰富实践经验。 ⽬目前致⼒力力于帮助各⾏行行业客户实现数字化转型，建⽴立数 字时代的精益研发体系，提升规模化创新能⼒力力。近两 module database API layer client requests client requests client requests 向以“领域”为中⼼心的架构迁移 演进数据库 (like code) — Tested — Versioned — Incremental scripting all db changes incrementally db 开发 框架 架构 ⻛风格 资源 配置 … 架构演进 服务 关系 分析 代码 质量量 分析 数据 库分 析 领域 模型 分析 运⾏行行资 源管理理 PaaS、 容器云资 源管理理 公共 部分 产品、⼈人 员维护 定义通⽤用 约束条件 定义服务 约束条件 可视化设计 服务地图 关联变更更到需求 设计API 导swagger ⽂文件 API清单 设计变更更与

业务模型 BUSINESS MODEL BUSINESS MODEL 业务模型 BUSINESS MODEL 服务/方案 基础产品 基础支撑 金融云服务 聚合支付 乐享理财 帮你贷 八方数据 … 资金管理 供应链 分期支付 扫码分销 … 基础支付1 SDK支付 扫码支付 分期支付 比特币 银行卡 开户 监控 报表 … 基础支付2 单笔代收 单笔代付 语音支付 余额查询 批量代付 快捷 … 账务 开户 记账 对账 账户托管 … 现金罗盘 代付工资 对外付款 企业理财 企业报销 资金划拨 供应链 … 其他 贷款 理财 供应链 征信 … 数据分析 … 运营后台 用户系统 商户后台 官网 企业网银 个人网银 解决方案 实时监控 业务属性 BUSINESS ATTRIBUTES 实时性、一致性 安全性、中间账户 聚合的复杂性、第三方依赖性 Oracle Nginx keepalived 数据库双机 网络分发层 业务处理 渠道适配器 交易预处理 交易预检查 交易风控 交易路由 通知 响应 查询 通道 交易拆分 业务2.0痛点 BUSINESS 2.0 PAIN POINTS 业务野蛮发展 交易量高速增加 并发请求增加 交易响应速度过慢 数据库单表 数据量剧增 模块耦合度高 开发效率低下 … 思考

没人 58集团技术专场 二、 技术体系快速规划与 落地实践 58集团技术专场 1. 服务化-服务化之前高可用架构 � 服务化前系统架构 （1）端 （2）反向代理 （3）应用 （4）数据 58集团技术专场 1. 服务化-问题：代码拷贝 58集团技术专场 1. 服务化-问题：复杂性扩散 58集团技术专场 1. 服务化-问题：库耦合 58集团技术专场 1. 服务化-问题：DB耦合 58集团技术专场 1. 服务化-问题：SQL质量无保障 58集团技术专场 1. 服务化-解决方案：服务化 58集团技术专场 1. 服务化-58到家最佳实践 � 统一服务框架（D-SF） � 统一数据访问层（D-Dao） � 配置中心（D-Confcenter） � 消息总线（D-MQ） � 统一监控（D-Monitor） � 调用链跟踪（D-Tracker） � 服务治理（D-Watcher） � 改造内容：加两行日志 58集团技术专场 启示：统一组件多么重要 58集团技术专场 3. 调用链跟踪-快速落地实践 � 请求链跨进程标识 � 时序标识 � 深度标识 � 数据收集 � 可视化 58集团技术专场 3. 调用链跟踪-效果 � 58到家调用链跟踪系统 （1）快速定位性能瓶颈 （2）快速发现不合理调用 （3）快速发现线上问题所在 58集团技术专场 3. 调用链跟踪-效果

美团配送系统架构演进实践 阴永俊 美团点评资深技术专家、美团配送业务系统团队负责人 2010年大连理工大学毕业，曾先后任职于Hikvision、人人网，从事过视频 监控、广告、IM、DevOps、中间件、数据仓库等技术方向 2015年加入美团·大众点评，负责配送业务系统建设，重点负责系统质量 保证、运营体系建设、核心系统架构升级等方向，支持美团配送业务发展 美团配送业务介绍 01 Agenda 促使即时配送全面信息化 人工智能 大数据 GPS+GIS 移动互联网 智能手机/APP • 预测供需结构，智能派单调度 • 评估难度、ETA、骑手能力等数据 • 定位越来越精准，地图与导航逐渐成熟 • 实时移动的信息传递通路 • 线下配送的全过程纳入信息环境 1.基础设施不断完善 配送业务全面信息化是必然趋势 2.用户消费升级 数据来源：智研咨询 美团配送系统的技术挑战 履约系统面临的问题 • 如何保证可用性 • 如何保证系统容量 • 如何提升计算能力 • 运营系统面临的问题 • 提升运营系统迭代效率 骑手网关 规模化阶段：核心领域细分 主数据平台 （核心模型） 账号权限 组织架构 核心数据模型 配送服务 配送运力 ⋯ 订单中心 （送什么） 品类 重量 支付状态 运单中心 （配送任务） 运单归属 配送状态 调度中心 （工程框架） 需求池 运力池