SOFAMOSN 持续演进路径及实践案例 陈逸凡 wugou.cyf@antfin.com 2019.1.6 Service Mesh Meetup #5 广州站Agenda Ø 背景 & 概览 Ø 持续演进路径 & 技术案例 Ø 实践案例 Ø 规划 & 展望 Ø QA背景 & 概览数据平面概览 SOFAMOSN • C实现，支持多语言扩展 • 基于Nginx扩展 • 开发不活跃 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SOFAMOSN数据流SOFAMOSN数据流持续演进路径 & 技术案例能力 0.1.0 0.2.0 0.3.0 0.4.0 Ø TCP代理/7层通用代理 Ø 简单匹配路由 Ø 集群管理 & 基本负载均衡(RR、 RANDOM) Ø SofaRpc及HTTP/1

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 • … • 微服务拆分原则 • 业务API设计 • 数据一致性保证 Pilot-Agent主要功能分析-生产Envoy配置 agent.waitForExit会调用envoy.Run方法启动envoy进程，为此需要获取envoy二进制所在文件系统路径和命令行 参数两部分信息： 1. envoy二进制所在文件系统路径：evony.Run通过proxy.config.BinaryPath变量得知envoy二进制所在的文件 系统位置，proxy就是envoy对象，config就是p

/0422/24 性能优化方向 • 方案1: 采用 eBPF/xDP(sockops)，优化路径为 SVC <-> Envoy，延迟性能提升10-20%。 Envoy 部署方式 per-pod，跟社区方向一致，也是目前严选采用的部署方案。 • 方案2: 采用 DPDK+Fstack 用户态协议栈，优化路径为 Envoy <-> Envoy，延迟性能提升 0.8-1 倍。Envoy 部署方式为

并且实现了业务中单个的完整业务功能。 • 服务和服务之间是独立的、低耦合的； • 每个服务都尽量小，小到一个小团队能够很好的维护它； • 服务可独立部署，每次部署不会影响其他服务； • 每个服务都各自负责自己的数据和状态的存储，独立数据库； • 服务和服务之间通过设计良好的API接口通信，不暴露具体的实 现细节； • 各服务不需要统一技术栈，不需要共享公共库和框架；微服务究竟带来什么好处 Ready for market Service bus (ESB) 服务间使用轻量级的HTTP/REST通信 lightweight protocols such as HTTP/REST 可能共享数据存储 Share Data 具有独立的数据存储 Data isolation 依赖很多中间件 Middleware component 独立自治的轻量级服务 small autonomous services 服务治理难度巨大不要让今天的代码成为明天的历史包袱 追求极致的思考1 漫谈服务架构的演进史 2 微服务架构设计的现状 3 Service Mesh微服务设计 4 Service Mesh的框架介绍微服务设计的最佳实践 数据独立存储 保持代码高内聚 低耦合的服务 容器化发布 服务是无状态的微服务如何切分 DDD限界上下文 低耦合的服务设计方法论：DDD战略建模4步搞定微服务的划分保持代码高内聚的方法论：DDD战术建模Service

SDS 配置管理。Istio 方案中选择 UDS 通信方案，Istio的 方案证书管理流程由 Citadel , Citadel Agent , Pilot 协同完成  Pilot 负责 UDS 路径配置下发，用户通过 Policy CRD 和 DestinationRule 来决策需要给哪些 Sidecar 下发  Sidecar 收到SDS Config 后，然后以 JWT 格式封装身份信息（service

1：ServiceMesh灵魂拷问一：要架构还是要性能？ Mixer v1 架构的缺点 • 管理开销 • 管理Mixer是许多客户不想负担的 • 进程外适配器强制运维管理适配器，增加此负担 • 性能 • 即使使用缓存，在数据路径中同步调用Mixer也会增加端到端延迟 • 进程外适配器进一步增加了延迟 • 授权和认证功能是天然适合mixer pipeline的，但是由于mixer 设计 的延迟和SPOF（单点故障）特性，导致直接在Envoy中实现

(优于普通ECS) 硬件故障率 硬盘1年故障率 2% 0.8%% (无本地盘) 硬件维修周期 [周, 月] [分钟，天]成本 效率 稳定云化架构 物理机 + 本地存储 + Underlay网 络 神龙/ECS + 远程存储 + Overlay网络 集团机房 云上机房 基础设施 IDC 系统 基础运维 天基系统 CMDB 安全审计 单机监控 ASI 平台 kubelet/Pouch

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

EBM, GPU, FPGA, ECI 高性能网络 VPC, ENI, RDMA, SLB, DNS Public Cloud Edge Computing Private Cloud 高性能存储 EBS, NAS, CPFS, OSS Kubernetes （ACK, ASK） Web/mobile applications - Stateless - Idempotent - Horizontal

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的Tracing产品化落地场景—云存储系统 • 历史问题 • 灰度发布 • 预上线系统验证体系 • 系统故障隔离 • 跨集群访问 • 线上问题链路追踪 • 解决方案 • Istio南北流量分流策略产品化 • 基于Istio的QoS产品化