深入 Kubernetes 的“无人区” —— 蚂蚁金服双十一的调度系统 曹寅2/19 一、蚂蚁金服的Kubernetes现状 二、双十一Kubernetes实践 三、展望未来迎接挑战 目 录 contents 目录3/19 一、蚂蚁金服的Kubernetes现状 Part 1：4/19 发展历程与落地规模 Part 1：蚂蚁金服的Kubernetes现状 平台研发 灰度验证 Pods业务 6/19 统一资源调度架构 Part 1：蚂蚁金服的Kubernetes现状 非云 资源 云化 资源 基础 服务 蚂蚁 k8s 核心 CRI Kubernetes API Server 极速交付 分时复用 弹性容量 资源画像 规模化调度 高可用容灾 可视化 服务 Cluster Control Panel 在线应用 计算型混部任务 CSI CNI Device 资源分时调度 Part 2：双十一 Kubernetes 实践 快速腾挪的问题 1.实例上下线需要预热 2. 腾挪耗时不可控 3. 大规模腾挪的稳定性技术风险 9/19 资源分时链路切换 Part 2：资源分时调度 Kubernetes Node 分时调度 Agent Pod 资源 Node 分时调度 Agent Pod 资源 Node 分时调度 Agent

com 一、微服务与Docker、Kubernetes163yun.com 应用架构 数据架构 IT架构 微服务的交付形式Kubernetes 轻量级的IT运维模式Swarm 资源利用率高的任务执行模式Mesos 快速迭代 高并发 OPEX CAPEX 大数据分析，运营 容器技术的三种视角微服务形态 Hailo Amazon Netflix 来源: https://www.linkedin 的，也需要慎重考虑 容灾降级:核心业务与非核心业务耦合，在关键时候互相影响 微服务拆分微服务架构要点 微服务架构 要点 服务发 现 负载均 衡 集群容 错 高可用 配置管 理 调度和 部署 伸缩性 集中化 日志 集中式 监控 分布式 追踪163yun.comwww.163yun.com Dubbo产生背景www.163yun.com Spring Cloud技术栈www

Disk/Ceph) 网络接入 (SLB/ALB) 容 器 层 跨集群管理 单元化能力 容器镜像管理 批次发布 原生资源管理 Pod伸缩管理 集群伸缩管理 变更管控 配额管理 运维原子操作 精细化调度 接入层流程调拨 应用层流量调拨 跨集群状态 分发/汇聚 数据层流量调拨 压测/灰度 流量管理 单元化 元数据管理 弹性流量管理 跨集群发布策略 多集群管理 跨集群网络 跨集群镜像管理 Operator变更三板斧 发布运维体系 可灰度： • Controller 发布避免 0-1； 可回滚： • 回滚到基线版本； • 快速止血，停止新版本调和； 可监控： • metrics 指标(任务队列|消费&重 试情况|吞吐量&错误)；

tech SOFAStack: https://github.com/sofastack3 一、Service Mesh 简介 二、为什么要 Service Mesh 三、方案落地 四、分时调度案例 五、思考与未来 目 录 contents ⽬目录4 一、Service Mesh 简介 Service Mesh 简介5 Service Mesh 简介-比较 Pilot 控制面 社区产品 蚂蚁产品6 二、为什么我们要 Service Mesh 为什么要 Service Mesh为什么要 Service Mesh-现状 5.客户端中间件版本的统一 9% 3.流量调度的诉求 18% 4.框架不断升级 14% 2.机器资源逐年增加 27% 1.业务和框架耦合 32%8 因为我们要解决在 SOA 下面，没有解决但亟待解决的： 基础架构和业务研发的耦合 四、分时调度案例 分时调度案例21 分时调度-背景 资源域A 资源域B 资源域A 资源域B X时刻 Y时刻 业务诉求 资源限制 分时调度22 分时调度-方案演进 资源域A 资源域B 资源域A 资源域B 空闲资源 资源域A 资源域B 资源域A 资源域B 保活态 运行态 资源域A 资源域B 运行态 保活态 常规方案操作步骤 分时调度操作步骤23 分时调度-MOSN价值

SOFAMosn深层揭秘 奕杉Agenda Ø背景 Ø构架 Ø能力 Ø性能 ØRoadMap背景为什么蚂蚁需要ServiceMesh Ø拥抱微服务，云原生 • SOFA 5规划落地 • 兼容K8S的智能调度体系 Ø运维体系的有力支撑 • LDC • 弹性伸缩 • 蓝绿/容灾/.. Ø金融级网络安全 • 金融级鉴权体系 • 云原生zero trust网络安全趋势 Ø异构语言体系融合 • SO 参与团队分别使用C，Golang，Java等多种技术栈 Ø基于蚂蚁SOFA体系的Mesh化思考 ü 无法保证上下游应用同时升级到Mesh模式 ü 基于RPC内容的流量调度 ü 升级窗口有限，方案必须简单高效 Ø运维体系，容器化建设等方面适配 ü 蚂蚁运维架构建立在流量调度的基础上 ü 容器管理平台更替快速进行中 ØGolang 性能，成本评估符合蚂蚁实际需求2 构架SOFAMesh 1SOFAMosn 2SOFAMosn内数据流 G-P-M data locality亲和性 ü 整体性能提升约 30% Ø内存 ü SLAB-style buffer pool ü 内存优化 ØIO ü IO 优化 ü IO 均衡 Ø调度 ü P调度均衡 ü 池化 worker 协程 Ø其他 ü Log 优化 ü Codec 优化：减少解包等绑核 2 Ø单核绑核 runtime 执行性能更好 ü单次写操作绑核 3us，不绑核 5us

支持必要的admin接口性能 0.1.0 0.2.0 0.3.0 0.4.0 Ø 内存复用框架 Ø Slab style buffer Ø Raw-Epoll模式 Ø 读合并 Ø 协程池化 Ø 调度均衡 Ø SOFARPC深度优化 Ø TLS官方库IO优化 Ø HTTP1.1/HTTP2.0 IO优化 Ø 日志操作异步化&多次合 并 Ø 基于RCU的高性能配置更 新安全 & 可观察性 断开链接 继续读取数据技术案例 – HTTP/2.0优化 官方HTTP/2.0实现问题： 1. syscall read较多，效率低下 2. 每个stream分配单独的goroutine处理， 调度开销高 3. 临时对象多，GC占比高 4. 基本实现了RFC中MUST部分，部分功 能需求上不匹配，如GRPC trailer实现技术案例 – HTTP/2.0优化 优化思路：适配MOSN框架，复用官方实现核心结构体和解析流程 Stack内存开销 u Read buffer开销 u Runtime调度开销 参考阅读：million-websockets-and-go Netpoll implmented in Golang runtime conn goroutine conn.read conn goroutine conn.read …… 调度切换/就绪通知技术案例 – 长连接网关RawEpoll模式 R

DB2 Region 2 DB3 Region 1 Region 1 DB1 DB2 Region 2 Elastic Region DB3 Elastic DB金融级三地五中心架构的流量调度 spanner LDC01 LDC02 app1 app2 app1 app2 spanner LDC03 LDC04 app1 app2 app1 app2 IDC1 IDC2 再次请求app1 7 跨机房转发 50% 50% • 机房内zone随机路由 • Cookie zone转发 • 蓝绿发布 • 容灾 ØZone内容灾 Ø机房级别 Ø城市级别 • 弹性调度 • 压测 • 灰度蚂蚁金服SSL/TLS实践 合规 性能 安全软硬件一体解决方案 Intel QAT Cavium Nitrox软硬件一体解决方案 SSL握手性能 提升3倍 • 对Spanner实现了异步化改造 国际支付咻一咻与敬业福咻一咻的挑战 亿级用户快速进入 亿级用户同时点击 剩余红包实时显示无线移动网络优化 § 统一通道：主长连接 + 短连接 § 统一协议：MTLS+MMTP § 统一调度：MobileDC 最优调度 网络探测 连接建立 传输+保持 通道复用 复合建连 握手优化 短连补偿 智能心跳 数据压缩 质量模型 自动重试 云端补偿 柔性建连 假连淘汰 动态超时 § 终端策略覆盖移动网络难点

WeiboMesh �4 Java Server Java Client Registry Motan ➢ 服务治理理 ➢ 动态路路由 Vintage ➢ 注册中⼼心 Opendcp ➢ 智能弹性调度 Graphite ➢ 实时统计监控 平台微服务相关建设⽐比较完善 Notify Subscribe RegisterService Mesh Meetup · BeiJing 业务部⻔门调⽤用链 RestFul API 业务部⻔门 Motan ➢ 业务部⻔门语⾔言种类繁多 ➢ 微服务体系建设不不完善/重复 ➢ ⽹网络抖动，dns不不稳定 ➢ 4，7层冗⻓长调⽤用链及资源消耗 4,7层调度Service Mesh Meetup · BeiJing 趋势 �6 微博Service Mesh实践 - WeiboMesh 微服务 1 容器器化 2 DevOps 3 云原⽣生 Mesh Meetup · BeiJing Weibo Mesh 控制⾯面 �24 微博Service Mesh实践 - WeiboMesh ➢ 策略略扩展：Filter Chain ➢ 流量量调度：MCS（Mesh Command System）Service Mesh Meetup · BeiJing Motan Filter Chain �25 微博Service Mesh实践 -

共用边车组件Envoy七牛现有Service Mesh体系 • Istio产品化 • 东西流量产品化 • 南北流量产品化 • TLS管理优化 • Contour增强 • 入口流量管控 • 跨集群调度 • 发展策略 • API版本兼容两种方式 • 数据面优先，控制面按需迭代七牛容器云Service Mesh发展 • 产品发展 • 依托容器云PaaS中台 • 辐射业务线：Spock，Kodo，Dora等 基于Istio的QoS产品化 • 跨集群流量调度 • 基于Istio的Tracing产品化落地场景—大数据产品 • 系统优化之路 • 多版本灰度升级 • 根据流量做横向伸缩 • 分布式系统性能测试问题 定位难 • 解决方案 • Istio南北流量分流策略产品化 • 基于Istio的QoS产品化 • 基于Istio的Tracing产品化 • 跨集群流量调度七牛容器云产品逻辑架构 Kubernetes

•吴天龙（花名: 木吴） •阿里云函数计算技术专家 •2013 年加入阿里云，参与分布式数据库， 对象存储等产品的开发。现任阿里云函数 计算架构师，聚焦于 Serverless 产品功 能和大规模资源伸缩调度、性能优化等系 统核心能力的研发。❖ 函数计算介绍 ❖ 双11小程序场景介绍 ❖ 技术挑战 ❖ Demo 目录函数计算-介绍 • 通用Serverless计算平 台 • 与云端事件源无缝集成