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-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 • 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 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 Configmap、Secret 负载均衡 简单负载均衡，基于Iptables Roundrobin 流量控制 简单根据服务实例进行控制云平台微服务演进之基于API网关的微服务方案 API网关功能增强 • 安全认证 • 流量控制 • 审计日志 • 黑白名单 • …K8S集群 云平台微服务演进之基于Spring Cloud的微服务方案 NS A Service Zuul Nginx Eureka

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 类似envoy xds那样的扩展性 • 未来发展前景黯淡 Envoy • 安心做数据平面， 提供XDS API • 设计优秀，性能和稳定性表现良好 • C++编写，和蚂蚁的技术栈差异大 支持HTTP/1.1和HTTP/2 ü 扩展Sofa/Dubbo/HSF Dubbo RPC HSF RPC最大的改变：合并部分Mixer功能 Pilot Auth Mixer Golang Sidecar Mixer ü Mixer三大功能： • Check – 同步阻塞 • Quota – 同步阻塞 • Report – 异步批量 ü 合并Check和Quota ü Report暂时保留在Mixer中 按照Istio的设计，每次请求Envoy都 要执行对Mixer的两次远程调用： • 转发前执行Check(包含Quota) • 转发后执行Report ü 我们的观点： • 需要请求同步阻塞等待的功能都应该在 Sidecar中完成 • 远程调用带来的性能开销代价太高 • 其他尽量优化为异步或者批量Istio的解决方案：添加Mixer Cache ü 缓存的工作方式： • Sidecar 中包含本地缓存，一部分的前置

• 使用 Consul 作为服务发现组件 • 数据面：cNginx • 控制面：Consul 管理后台5/24 服务治理能力 – 基于严选第一代ServiceMesh（cNginx） 类型 功能 能力提供方 服务调用方（Client） 服务提供方（Server） 服务注册与发现 注册发现：基于 Consul √ 调用控制 协议支持：HTTP 1.X/2.X，可扩展至 TCP √ 路由控制：提供简单的路由能力 透明 • 提供了完整的 Service Mesh 解决方案 • 数据面：Envoy • 控制面：Pilot，Mixer，Citadel，Galley10/24 功能视角 - 服务治理能力 – 基于Istio+Envoy 类型 功能 能力提供方 服务调用方（Client） 服务提供方（Server） 服务注册与发现 注册发现：云外基于 Consul，云内基于 K8s 默认的 ETCD √ 灰度发布机制：业务灰度+流量灰度 • 演练测试 • 业务回归验证20/24 一些坑 • Envoy 目前编译版本存在 Bug • 在 Istio pilot 升级到加入 accesslog 相关配置下发功能版本后，Envoy 在一定压力访问或 有客户端主动断开请求时，会进入一段存在问题的断言（assert）逻辑，导致 envoy crash， 此时请求方体现为 502 异常 • 社区目前给出的优化建议是在

统一的Kubernetes管理接口 • Gimbal生态 • 多集群入口流量整合管理 • 劣势 • 缺少大规模落地案例 • 功能/非功能仍需加强Contour & Istio • 南北向流量 • API版本共存（Istio & Kubernetes Ingress） • 东西向流量 • Istio支持全量功能 • Contour支持Tracing能力 • 数据面共存 • 共用边车组件Envoy七牛现有Service 辐射业务线：Spock，Kodo，Dora等 • 先内部普及踩坑，后私有云能力产品化 • 使用规模 • 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 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 + Docker + 生态链七牛容器云产品未来发展 • 更多功能 • 故障熔断 • 故障注入 • 业务配置动态分发 • 优化升级 • 性能优化： • DPDK + eBPF • 系统优化 • 根据需求裁剪Istio。解耦Envoy和其他组件 • 裁剪

0 • OSP（Open Service Platform） • Thrift over Netty • 基于Java语法的DSL • Zookeeper • 胖客户端 • 基本服务治理功能 App OSP Server Service Registry Service Config Center 服务发现 服务注册 服务元数据下发 OSP client 服务路由 网络传输 服务端agent成为必选项会增加运维压力 • OSP server默认没有agent，web server只带一个 服务注册agent • 服务端的一些治理、trace、鉴权功能通过代码插 件的方式实现 • 治理效果考虑 • 服务端嵌入治理功能可以让治理效果更好，如提 供主动GC、线程池隔离等 • 因为是内部项目，优雅性和治理效果之间，选择 了后者 App Local Proxy OSP OSP 难。需要自行处理HTTP请求和 响应（目前还没有生成HTTP sdk） 应用侵入性 侵入性大。复杂客户端会给 应用造成负担，包括资源占 用、依赖冲突等等 侵入性小。SDK只有简单的寻址和序列化/ 反序列化的功能 无侵入性。应用自行调用 运维难度 难度大。客户端的问题会对 应用直接产生影响，耦合太 重 难度小。Sidecar故障可以将流量临时切到 remote proxy解决 难度小。集群通过LVS接入，单

•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 地方重复造轮子。阿里巴巴曾属于第二种原因有……重复运维，多语言支持困境 NodeJS Java C++ Golang 运维系统云原生时代快速赋能 Biz APP Non Ali Biz框架思维转向平面思维 短时间内支持电商业务复杂的服务治理功能 •单元化？多环境？基于参数调用的路由？ 1. RPC 使用的是 Groovy 脚本，Mesh 不具备。 2. RPC 并没有将参数作为元信息放置 在请求头。#3 短时间内支持电商业务复杂的服务治理功能 •扩展 VirtualService 和 DestinationRule#3 短时间内支持电商业务复杂的服务治理功能 •未来计划在 Envoy 中增加

Register Subscribe NotifyService Mesh Meetup · BeiJing 服务治理理 �9 微博Service Mesh实践 - WeiboMesh 相同的治理理功能，不不同语⾔言的服务都要做⼀一遍？Service Mesh Meetup · BeiJing 跨语⾔言服务化的本质 �10 微博Service Mesh实践 - WeiboMesh • 协议中⽴立/跨语⾔言 微博Service Mesh实践 - WeiboMesh Http代理理 RPC模块 Agent代理理 研发成本 低 ⾼高 中 维护成本 低 ⾼高 中 使⽤用成本 低 低 中 治理理功能 中 ⾼高 ⾼高 扩展能⼒力力 低 中 ⾼高Service Mesh Meetup · BeiJing Service Mesh �12 微博Service Mesh实践 - WeiboMeshService 服务路路由 • 服务治理理 • 跨语⾔言序列列化 • 批量量请求 • 资源服务化 • 兜底逻辑 Mesh Light Client SM 功能 功能 强化 Go 并发 适配 不不同 语⾔言Service Mesh Meetup · BeiJing Weibo Mesh 数据⾯面 �17 微博Service Mesh实践 - WeiboMesh

Mesh? Service 业务逻辑 SDK 协议编解码 服务发现 负载均衡 熔断限流 服务路由 …… 混合在一个进程内， 应用既有业务逻辑， 也有各种功能， 每次升级都要重新发布应用 升级成本高 版本碎片化严重 中间件演进困难6/39 微服务治理与业务逻辑解耦 Part 1： 为什么需要Service Mesh? Service 专注业务实现 - 无需感知Mesh - 专注服务间通讯和相 关能力 - 与业务逻辑无关 将SDK客户端 的功能剥离 混合在一个进程内， 应用既有业务逻辑， 也有各种功能， 每次升级都要重新发布应用 业务进程专注于业务逻辑 SDK 中的大部分功能， 拆解为独立进程， 以 Sidecar 的模式运行 将服务治理能力下沉到基础设施，实现独立演进，透明升级7/39

Agent 获取证书使用可信身份服务构建敏感数据下发通道 背景介绍 通过应用Pod 中增加一个安全 Sidecar，以API接口的形式为APP及其他Sidecar 提供基础的身 份颁发、身份验证功能  解耦应用的业务逻辑与认证授权逻辑，减少开发量；  提供密码学安全的认证授权逻辑，提高安全性；  全网统一的认证授权方式，去凭证，减少攻击面；  为每个应用建立唯一的全局应用身份标识，提供服务调用全链路溯源能力，及可问责能 关条件尚未具备，因此通过现有注册中心来控制 Client TLS 能力Service Mesh Sidecar 的TLS 生产级落地实践Service Mesh Sidecar 的TLS 生产级落地实践 灰度控制 新功能总是离不开灰度过程，社区已有的Policy CRD 实现 Namespace + Service 的灰度能力不能满足 蚂蚁金服生产落地的要求，需要具备单机灰度、回滚能力。 借鉴社区 SourceLabel 以TLS 开关为例，在发布TLS开关时，先提交 ScopeConfig 通过 Pod IP 这个label 实现单实例开关控制， 在观察正常后，逐步调整ScopeConfig 的Selector 范围，实现功能的灰度上线能力Service Mesh Sidecar 的TLS 生产级落地实践 灰度控制关注 ServiceMesher 微信公众号 获取社区最新信息 关注 金融级分布式架构 微信公众号 获取

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 Ø 框架适配 ü IO框架 ü 内存复用框架 ü workerpool协程池框架 Ø 功能支持 ü 请求流式处理模式 ü 热升级 ü metrics ü 修复HTTP/2 headers key不支持冒号开头字段的问题 ü 适配envoy的HTTP2配置项 Ø 代码管理 ü fork 问题提供具体的解决方案，例如对于长连接网关场景，提供raw epoll模式来优化性 能表现。 ü 能力上，经过多轮演进，0.4.0版本已经初步具备了生产所需的大部分功能点，支持 云原生场景下的多协议、路由&LB、后端管理、TLS、遥感监测、XDS对接等功能， 并充分优化了性能，目前已经在蚂蚁、UC生产环境进行了验证。落地实践案例蚂蚁落地 – 应用接入 ü 适用于蚂蚁当前的服务发现 体系 ü 通过中间件通道对应用推送