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 • … • 微服务拆分原则 • 业务API设计 • 数据一致性保证 • 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 载服务发现、负载均衡、TLS终止、HTTP/2 & gRPC流量代理、熔断、健康检查等功能。 • Mixer 翻译过来是混音器，Mixer负责在整个Service Mesh中实施访问控制和使用策略。Mixer是一个可扩展组 件，内部提供了多个模块化的适配器(adapter)。 • Pilot 翻译过来是领航员，Pliot对Envoy的生命周期进行管理，同时提供了智能路由（如A/B测试、金丝雀部 署）、流量 分生成。其中init方法为pilot-agent二进制的命令行配置大 量的flag与flag默认值，而proxy命令处理流程的前半部分负责将这些flag组装成为envoy的配置ProxyConfig对象。下面分析几个相对重 要的配置。 role pilot-agent的role类型为model包下的Proxy，决定了pilot-agent的“角色”，role包括以下属性： 1.Type pilo

回馈社区，反哺开源 维持版本更新，同步升级 未来肯定会开源 可扩展和可定制化是必备的 可 控 性 社 区 支 持 技术输出 内部落地 如何让开源产品接受我们的改动？ 如何让社区和客户认可我们的产品？开源方案选择之第一代Service Mesh Linkerd • 无控制平面 • Scala编写，基于JVM资源消耗大 • 可扩展性有限，dtab不易理解和使用 • 功能不能满足蚂蚁的需求，没法做到 C++编写，和蚂蚁的技术栈差异大 • 蚂蚁有大量的扩展和定制化需求 • 我们非常认可envoy在数据平面上的表现开源方案选择之第二代Service Mesh Istio • 第一选择，重点关注对象 • 奈何迟迟不能发布生产可用版本 • 性能和稳定性远远不能满足蚂蚁的 要求 • 但我们非常认可Istio的理念和方向 Conduit • 只支持k8s，而蚂蚁尚未普及k8s • 数据平面由Rust编写，过于小众，难于

Gateway 备用链路 服务发现 服务注册 配置下发 服务路由 网络传输 OSP client多语言客户端接入 • HTTP & TCP • Local & Remote • 根据接入对象的不同，制定 不同的接入策略，达到 • 接入简单 • 保证性能 • 节省资源 Java App Local Proxy OSP Server Remote Proxy Cluster Thrift EnvoyClient端不基于IPTable劫持 • Istio的设计很美好，但现实总是很残酷 • IPTable性能不总是足够好 • 任何组件都有不可用的时候。客户端无论如何都要有自切换的能力和可 用的备份 • 尽量减少外部组件依赖。业务/运维总会有各种特殊的需求，依赖外部组 件会给自定义需求带来障碍。 • 保持客户端选择proxy的自由度和灵活性，在我们的实践中好处大 于坏处胖客户端 proxy，应用无感知，能轻易实 现滚动升级 • 临时排查Local Proxy问题，可立马切走流量而不影响业务代码埋点 vs. Mixer • 性能考虑 • 调用链埋点的影响必须足够小 • 鉴权需要同步进行，调用Mixer代 价大 • Mixer的中央节点问题 • 传统基于日志收集的tracing方 案足够成熟 • 内部实现一套可插拔的鉴权框 架也能接受混合部署 vs. 绑定K8s • 历史原因导致长期都会物理机

多次作为邀请讲师参加Dockone容器技术大会，Segmentfault 开发者大会，InfoQ全球架构师峰会（明星讲师），CSDN SDCC大 会，51CTO WOTA大会等 • 知名技术博主，博客可搜索popsuper1982，多篇文章推荐至全 球最大IT社区CSDN首页及《程序员》杂志 • 在工作中积累了大量运营商系统，互联网金融系统，电商系统等 容器化和微服务化经验01 目录 02 Stream Kafka Storm集群 Hbase Hadoop Redis DDB NQS 监控平台 用户空间VPC 管理控制服务 云主机 云网络 云硬盘 UAS Agent 对象存储 UAS Server OpenStack 管控节点(主) 管控节点(备) 监控节点(主) 监控节点(备) 注册中心 控制中心163yun.com 三、基于容器服务的微服务架构实践www.163yun

场景 • Rust实现 • CNCF项目，最早的 Service Mesh数据平面 • 开发活跃，最新版为 18.9.1 • Golang实现 • 新生项目，初期旨在搭建 RPC亲和，高度可扩展性 的Golang转发系统 • 开发活跃，最新版为0.4.0 • 蚂蚁+UC主导，重点搭载 SOFAMesh使用，目标服 务通用场景，金融场景SOFAMOSNSOFAMOSN内部模块设计SOF 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

Resiliency 操作 弹性 符合远期规划 • 不走弯路，不浪费投资 • 每一步都为下一步奠定基础 • 谢绝中途推倒重来 循序渐进 • 不要有一步登天的幻想，小步快跑 • 每一步的工作量和复杂度都控制在可 接受范围内 • 每一步都简单方便，切实可行 可操纵性 • 操作层面上要有足够的弹性 • 每个步骤都是可分批进行 • 步步为营，扩大战果 • 杜绝一刀切k8s和Service Mesh落地方案演进路线 htmlCoreDNS 的记录更新CoreDNS 的记录更新CoreDNS 的记录更新CoreDNS 的Plugins https://coredns.io/pluginsCoreDNS 的性能 序号 对象 并发 QPS 总数 命中率/超时数 1 同机房 10 43899 2001674 (100%）|0 2 同机房 50 44369 2001674 (100%)|0 3 同机房 100 40815

机房|地域5/20 业务背景 业务架构 单元化 • 高可用 • 一致性 • 可扩展 • 高性能6/20 业务背景 业务诉求 • 运维成本  突发流量应用 | 机房 生命周期 • 运维效率  大规模下基础设施稳定性 • 业务 Mesh 化  精细化流量控制  基础组件升级 • 业务可复制  业务敏捷  SaaS 面向站点级别输出7/20 PaaS 能力 • 容灾切换和恢复 应急预案管理 … 分钟级容灾切换和恢复 全面变更风险管理 无限弹性可扩展 业务架构 产品层 云原生 PaaS 产品架构方案 7/209/20 二、多集群管控 多集群管控10/20 为什么要有集群联邦 • 异构屏蔽：  底层集群变化； • 统一管控：  业务弹性建站管控统一； • 可扩展：  多租硬隔离；  体量（单集群内节点数 1w+，Pod 10w+），集群数量多； Upgrade 机房A – 单元A • 精准分组，自定义拓扑 • IP不变，无损升级 • 可适配多种工作负载 • InPlaceSet • ReplicaSet • StatefulSet 可灰度： • 应用发布进程可控，允许灰度、 分组和 Beta 验证； 可回滚： • 随时暂停、回滚，任何变更有 据可查； 可监控： • 接入监控告警体系，全程保证 可观测性 partition:3 partition:5

构架SOFAMesh 1SOFAMosn 2SOFAMosn内数据流 3NET/IO 4 Ø屏蔽IO处理细节 Ø定义网络链接生命周期，事件机制 Ø定义可编程的网络模型，核心方法，监控指标 Ø定义可扩展的插件机制PROTOCOL 5 Ø定义编解码核心数据结构 üMesh处理三段式：Headers + Data + Trailers Ø定义协议Codec核心接口 ü编码：对请求数据进行编码并根据控制指令发送数据 Ø定义Stream层编/解码核心接口 ü 核心数据结构复用Protocol层 Ø定义可扩展的插件机制 Ø对于满足请求Stream池化的需求 Ø需处理上层传入的状态事件PROXY 7 Ø基于Stream抽象提供多协议转发能力 Ø执行Stream扩展Filters Ø提供可扩展的路由寻址能力 Ø提供可扩展的后端管理，负载均衡，健康检查能力 Ø维护上/下游核心指标转发流程 8 IO Read r data Log Writer Pool send encode Q u e u e C模块划分 11要点总结 12 Ø模块化，分层解耦 Ø统一的编程模型接口 Ø可扩展的事件驱动模型 Ø可扩展的路由/后端管理机制 Ø更好的吞吐量3 能力核心能力 1 网络处理 •网络编程接口 •链接管理 •事件机制 •Metrics 收集 •TCP 代理 •TLS 支持 •TProxy

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

反向代理Contour • 本质上还是Ingress Controller • Kubernetes深度整合 • Gimbal生态组件Contour特点 • 基于Envoy • 协议转换 • 对象翻译 • IngressRouterContour的优劣 • 优势 • 兼容Istio生态，融入Service Mesh生态 • 南北向流量使用Envoy • 兼容Kubernetes标准Restful接口