阿里云函数计算技术专家 函数计算在双11小程序场景中的应用 关注“阿里巴巴云原生”公众号 回复 1124 获取 PPT自我介绍 •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 • 弹性伸缩，按量付费函数计算-介绍双11小程序场景介绍小程序场景的挑战 n 安全隔离 n 开发效率 n 大量的小程序是不活跃的 n 活动高峰期流量激增函数计算-冷启动优化 Download & Extract Code User Code 10ms~60000ms 预留实例 0ms 0ms函数计算-弹性伸缩 C1 C1 C2 C1 C2 时间 t1 t2函数计算-预留实例 • 预留实例：性能好 • 按量实例：按需使用函数计算-预留实例 预留实例 按量实例 效果 0 0 禁止调用 10 0 只使用预留实例，固定费用 0 10 只使用按量实例，按需付费 10 5 混合模式，兼顾性能和成本函数计算 DemoThank you ! 关注“阿里巴巴云原生”公众号

163yun.com 网易云Service Mesh的产品架构与实现 刘超 网易研究院云计算技术部首席架构师www.163yun.com 关于我 • 刘超 • 网易云 解决方案总架构师 • 10余年云计算领域研发及架构经验，先后在EMC，CCTV证券资 讯频道，HP，华为，网易从事云计算和大数据架构工作 • 毕业于上海交通大学。 • 曾出版《Lucene应用开发揭秘》 • 多 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.163yun.com Spring Cloud优缺点www

Java、PHP、Python、Go、NodeJs • Redis传输协议 / 复用Redis客户端 • 服务发布Proxy / 并行调用Proxy 服务治理 • 服务治理平台、配置中心 • 监控、日志、分布式跟踪 • 异步调用、压测7/24 流量代理机制 PHP服务发布入流量代理 PHP并行调用出流量代理 16年起开始使用流量代理机制解决跨语言服务治理问题8/24 分享主题：字号 分享嘉宾 多个Pod发布编排 Agent发布流程19/24 数据平面容灾方式 服务类应用 • 场景：出流量由入流量产生 • 方案：由原有健康检测机制摘除流量 借助原有服务治理能力 特殊应用 • 场景：流式计算、定时任务 • 方案：出流量降级至本应用的其他Agent 出流量容灾20/24 数据平面性能优化 方案整体 • 新增MOA Mesh协议 • 减少decode请求体开销 • ProtoBuf替换JSON Mesh实践尚处于起步阶段，当前完成数据平面研发与线上业务的小流量方证 未来展望 • 年内完成大规模业务推广落地 • 向社区方案靠拢、提供一套基于Java的完整实现方案感谢聆听 欢迎关注，获取最新分布式架构内容 关注服务网格，关注 ServiceMesher

微服务结合容器云平台的思考和实践 2018.06.25 徐运元关于我 2008年毕业于浙江大学，曾在思科和浙大网新有超过 9年的工作经验和5年的云计算领域工作经验，带领团 队完成公司第一代基于Kubernetes的云平台开发和第 二代基于Kubernetes的DevOps云平台开发 来自于浙江大学SEL实验室目录 CONTENTS Kubernetes平台下的微服务演进 Pilot核心功能解读 Pilot核心功能解读 Pilot-Agent核心流程解读Kubernetes平台下的微服务演进当我们在讨论微服务的时候我们在讨论什么？ • 解决如何微服务的问题 • 解决微服务化后带来的问题 温饱问题 • 计算资源的快速分配 • 基本的监控 • 快速部署 • 易于分配的存储 • 易于访问的外围（负载均衡） • 服务注册和发现 致富问题 • 认证和授权 • 智能路由 • 流量管理 • 服务降级 可扩展性考虑 • …Kubernetes对于微服务的支撑 功能列表 详情 快速资源分配 容器编排和调度 服务部署&弹性伸缩 Deployment 服务注册&服务发现 Service概念和分布式DNS API网关 简单路由功能 统一日志中心 Fluentd & ES 统一监控中心 Prometheus 统一配置管理 Configmap、Secret 负载均衡 简单负载均衡，基于Iptables

PPT自我介绍 •2010 四川大学毕业 •2010-2016 社区、我的淘宝、中间件软负载 •2016-2019 自主创业、挖财中间件负责人 •2019-今 阿里服务网格团队 专注软负载、服务治理、分布式；Nacos 奠 基人、《Service Mesh 实战作者》；爱好骑 行、钢琴•现状及行业态度 •带来的变化和发展机遇 •核心应用落地所克服的挑战 主题#1 现状及行业态度•时隔两月 Istio Istio 发布了 1.4，迭代迅速 •国内 Service Mesh 相关书籍出版三本以上 •各大厂积极部署推进，蚂蚁金服影响力最大 •阿里巴巴实现对核心应用于双十一上验证 •云计算平台推出商业产品，但仍未普适 行业现状行业态度 普遍看好，仍存疑惑。 1. Service Mesh 增加成本调用及部署成本，高于所获得 的收益，价值难以兑现。 2. 针对服务化架构并未带来新的突破，将已有功能换个

业务方处理事务 数据库 • 有状态 • 根据SQL路由 • 数据库自动处理事务数据库的进化趋势 • SQL • ACID • 分布式 RDBMS • SQL • BASE ACID • 分布式 NoSQL • SQL • ACID+BASE • 分布式 NewSQLNewSQL的分类 New Architecture Transparent Sharding Middleware sync read分布式事务：定义 传统事务：ACID Atomicity - 原子性 Consistency - 一致性 Isolation - 隔离性 Durability - 持久性 柔性事务：BASE Basically Available - 基本可用 Soft state -软状态 Eventual consistency - 最终一致性分布式事务：分类 XA 最大努力送达 原生支持 不支持 不支持 Try接口支持 并发性能 严重衰退 无影响 无影响 略微衰退 适合场景 短事务 并发较低 事务最终成功 高并发 长事务 应用方控制并发 高并发 长事务 高并发分布式事务：柔性事务自动化 快照记录 • INSERT • 解析 • 记录 • UPDATE&DELETE • SELECT • 记录 SQL逆向 • INSERT -> DELETE

高洪涛 Tetrate 创始工程师Who 高洪涛 美国S ervice Mesh 服务商 Tetrate 创始工程师。原华为软件开发云技术专家，对云原 生产品有丰富的设计，研发与实施经验。对分布式数据库，容器调度，微服务， ServicMesh 等技术有深入的了解。 目前为 Apache ShardingSphere 和 Apache SkyWalking 核心贡献者, Istio 贡献者。 26/28维度匹配-service 命名规则 Version|App|Namespace|Cluster v1|projuctpage|bookinfo|product-demo 27/28感谢聆听 欢迎关注，获取最新分布式架构内容 关注服务网格，关注 ServiceMesher

80%以上产品线部署Contour & Istio • 涉及K8S集群约20+集群 • 功能迭代 • 先南北，后东西 • 先原生，后二开 • 先管控面，后数据面落地场景—Spock测试平台 • 历史问题 • 分布式系统性能测试问题 定位难 • 多版本并发测试 • 故障注入较困难（代码侵 入性强） • 测试环境不稳定，后端Pod 频繁重启 • 解决方案 • Contour产品化 • Istio的灰度发布和流量管理 Istio南北流量分流策略产品化 • 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

Service Mesh 微服务架构设计 杨彪 美团点评高级架构师 2019.10.26 Service Mesh Meetup #7 成都站原蚂蚁金服专家，著有《分布式服务架构：原理、 设计与实战》和《可伸缩服务架构：框架与中间件》 两本书。有近10年互联网、游戏和支付相关的工作 经验，目前从事产业互联网。 杨彪，美团高级架构师1 漫谈服务架构的演进史 2 微服务架构设计的现状 ：整体服务变多，维护比单一服务困难； Network congestion and latency：网络通信复杂，调用链路变长，服务等待时间变长； Data integrity：数据一致性难保证，面临分布式事物问题； Management：管理运维成本高，需要有成熟的DevOps平台，另外日志看查困难； Development and testing：开发测试成本高，依赖服务较多，Debug困难；

次Service Mesher线下Meetup 下回分解：增强版Pilot和Edge Sidecar开源策略 Open Source 3蚂蚁金服，开源开放 ü 从 4 月份开始逐步开源金融级分布式架构中的各个组件： • SOFA Boot • SOFA RPC • SOFA Tracer • SOFA Lookout ü 科技开放，走出去看更大的生态 • 蚂蚁有丰富的业务场景，技 蚂蚁本身业务上的开放策略，要求技术也要开放，而且要在更丰富的场景下去磨炼 • 在此期间，我们趟坑无数，走了N多弯路，演进了N个版本，我们期望能过通过开源和 开放，让社区跑的更快，节省更多时间 • 我们认为金融领域下的分布式架构设计有独特的原则，作为实践者，我们期望能在标准 化上跟社区一起沉淀和共建，期望做些贡献，有些建树Sofa Mesh的开源态度 ü 开源的时机 • 产品完成甚至使用多年之后 ü 开源的内容