微服务架构 • 各种语言、各种框架或子系统 • 各种数据源 • ServiceMesh一般的开发流程 • 1. 开启一个新的 feature； • 2. Developer 从 develop 分支新建一个 feature/new_branch 来做特定 feature 的开发； • 3. 开发并自测后，提交 merge request（MR）请求合并到 develop 分 支；（执行单元测试，测试状态呈现 develop； • 5. 部署负责人将 develop 分支代码部署到测试环境，然后再通知 QA 测试；（脚本或者人工）有什么问题？ • 效率低 • 没有代码检查； • 没有自动化测试（包括单元测试）； • 沟通成本高 • 开发需要通知负责人、测试、产品等；（而且是每次构建/部署 都需要） • 依赖多较好的开发流程（流程化、自动化） • 1. 开启一个新的 feature； • 2 2. Devloper 从 develop 分支新建一个 feature/new_branch 来做特定 feature 的开发； • 3. 开发完成后，提交 merge request（MR）请求合并到 develop 分支； • 4. MR 触发 Jenkins，Jenkins/Drone 触发 Sonar 代码质量检测系统； • 5. Sonar 将 report 和 issue 以 comments

基于Nginx扩展 • 开发不活跃 • 老牌代理系统，业界广 泛使用，服务各类场景 • C++实现 • CNCF第三个毕业项目， ISTIO原生数据平面 • 开发活跃，最新版为1.9.0 • Google, Lyft主导，业界 众多公司使用中，重点搭 载ISTIO使用，服务各类 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 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 fork x/net/http2 代码 ü 新增mosn_http2.go文件，复用原生结构体和方法，暴露mosn框架 所需方法和结构 ü 原则不修改原生文件技术案例 – http2性能优化 Ø 压测环境 p Intel(R) Xeon(R) CPU E5620 @ 2.40GHz p kernel：2.6.32-220.23.2.el6.x86_64 p 单核模式：1 core； 多核模式： 4 core

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-Agent核心流程解读Kubern OtherPilot-Agent主要功能分析-生产Envoy配置 registry值 role.IPAddress role.ID role.Domain Kubernetes 环境变量INSTANCE_IP 环境变量POD_NAME.环境变量POD _NAMESPACE 环境变量POD_NAMESPACE.svc. cluster.local Consul private IP,默认127.0. 0.1 IPAddress

大规模微服务架构下的 Service Mesh探索之路 敖小剑6月初在深圳举行的GIAC全球互联网架构大会上，蚂蚁金服第一次对外 透露了开发中的Service Mesh产品——Sofa Mesh。 今天我们将展开更多细节，详细介绍蚂蚁金服Sofa Mesh的技术选型， 架构设计以及开源策略。 前言技术选型 Technical 1ü 性能要求 • 以蚂蚁金服的体量，性能不够好则难于接受 以蚂蚁金服的标准，稳定性的要求自然是很高 • 高可用方面的要求很非常高 ü 部署的要求 • 需要用于多种场合：主站，金融云，外部客户 • 需要满足多种部署环境：虚拟机/容器，公有云/私有云，k8s • 需要满足多种体系：Service Mesh，Sofa和社区主流开发框架 Service Mesh落地要面临的实际要求选择开源产品，还是选择自研？ 起点：开源 起点：自研 全新打造；或依托现有SDK Fork，增强，扩展，定制，集成 认可Istio的设计理念和产品方向 • 性能和稳定性是目前最大问题 • 对非k8s环境的支持不够理想 • 没有提供和侵入式框架互通的解决方案Sofa Mesh：istio的增强扩展版 Pilot Auth Mixer Envoy Pilot Auth Mixer Golang Sidecar Istio现有架构 Sofa Mesh架构 1. 用Golang开发 Sidecar，替代Envoy 2. Mixer被部分合

控制平面创新的地方 • MESH OPERATOR • RPC SERVICE CONTROLLER • …SERVICE MESH 落地中的问题常见的 MESH 落地方案 在非 KUBERNETES 环境部署 ISTIO 把 KUBERNETES 当作一个更好用的虚拟化方案 KUBERNETES NATIVE 化微服务 PLATFORM ADAPTER 自己做控制平面KUBERNETES NATIVE 框架的注册中心 • 开发 ZK Platform Adapter for DUBBO • 开发 DUBBO 服务的 XDS 配置下发 • 开发 DUBBO 服务的路由规则 XDS 适配 • 开发 DUBBO 协议支持SOFA MESH 的统一解决方案 • 采用 Kubernetes Native 方式落地微服务应用 • 使用 INTERFACE 作为 DNS 来寻址服务 • 开发一个通用协议处理框架 为微服务框架提供轻量化客户端落地一个微服务框架需要的工作 • 部署 ZK 集群作为 RPC 框架的注册中心 • 开发 ZK Platform Adapter for DUBBO • 开发 DUBBO 服务的 XDS 配置下发 • 开发 DUBBO 服务的路由规则 XDS 适配 • 开发 DUBBO 协议支持（开箱即用模式下也可以省掉）DNS 寻址目标 • 允许应用把接口当做域名来访问远端服务 •

1：蚂蚁金服的Kubernetes现状 平台研发 灰度验证 云化落地 规模化落地 2018年下半年开始投 入 Kubernetes 及其配 套系统研发 2019年初于生产环境 开始灰度验证，对部分 应用做平台迁移 2019年4月完成云化环境 适配，蚂蚁金服云上基础 设施全部采用 Kubernetes 支撑618 2019年7月到双十一前完成 全站 Kubernetes 落地，超过 90% 的资源通过 实践14/19 Operator开发者最佳实践 Part 2：双十一 Kubernetes 实践 • CRD 在定义时需要明确未来的最大数量，大量CR 业务最好采用 aggregate-apiserver 进行扩展 • CRD 必须 Namespaced scope，以控制影响范围 • MutatingWebhook + 资源 Update 操作会给运行时环境带来不可控破坏，尽量避免使用这种组合

高可用方案 通过治理策略 保证服务高可用3/总页数 Service Mesh 与 Spring Cloud 应用的互通、共治 /014/总页数 优点 • 微服务架构的集大成者 • 轻量级组件 • 开发灵活、简便 • 社区生态强大、活跃度高 Spring Cloud 的优缺点 缺点 • 仅适用于 JAVA 应用、Spring Boot 框架 • 侵入性强 • 升级成本高、版本碎片化严重 • 内容多、门槛高 Spring Cloud & Service Mesh7/总页数 运行时支撑服务 • 服务注册中心 • 服务网关 • 配置中心 混合微服务的互联互通 目标 • 互联互通 • 平滑迁移 • 灵活演进 环境 • 虚拟机 • Kubernetes8/总页数 混合微服务的互联互通 百度智能云 CNAP 混合微服务架构图 • Spring Cloud • Service Mesh9/总页数 注册中心与高可用方案 事物规划为可以公开访问的，因此人们可以修改并分享。 • 也泛指一组概念：开源的方式！ • 如何参与开源？ • 开源能带来哪些好处？36/总页数 • Service Mesh 概述 • Consul作为注册中心在云环境的实践与应用 • 有了这三个锦囊，再也不用担心微服务治理了 • 一文理解微服务高可用的常用手段 • 微服务断路器模式实现：Istio vs Hystrix 参考 & 扩展阅读感谢聆听 欢迎关注，获取最新分布式架构内容

2016年9月29日第一次被公开提出 Service Mesh 概念正式提出9/24 云原生 Service Mesh 框架 - Istio • 由 Google，IBM 和 Lyft 联合开发，Go 语 言，与 K8s 一脉相承且深度融合 • K8s 提供了部署、升级和有限的运行流量管 理能力 • Istio 补齐了 K8s 在微服务治理上的短板 （限流、熔断、降级、分流等） 服务元数据定义：服务等级、服务集群、服 务器规格及环境 • 服务地图：可视化的服务关系，如业务拓扑、 服务依赖拓扑，集群视图 01.服务定义 • 限流、资源隔离、熔断、降级等配置 • 负载均衡：流量调配、分流、切流量等 • 服务路由 • 访问控制配置 03.调用控制 • 不可变信息配置 • 动态配置、实时下发 • 支持环境、集群等区分维度 05.配置管理感谢聆听

网格化的基础组件 (基于插件) Service Mesh BaaS 注册服务 配置服务 消息 缓存 K8s•未来应用开发一定是 云原生 •考验好产品的标准是 云原生 •经济、技术共同体是 愿景 机遇 •基于 Service Mesh 基础面开发 •是否能很好的支持 Service Mesh •使用 Service Mesh 打通技术鸿沟三位一体，构建经济共同体 团队探索出了基于 userid 和 mark 标识流量的透明拦 截方案，基于 iptables 的 mangle 表实现了一个全新的透明拦截组件#2 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

造一系列的实用的治理功能 • 规则路由、标签路由、邻近机房 路由、Hash路由、基于权重的路 由、熔断、健康探测、超时重试、 限流降级等等 • 契约化治理，服务接口变更diff并 通知上游 • 环境无关，物理机、云、测试机 器、本机都能跑实践中踩过的坑 我是作者名称ZooKeeper的强耦合 • 初始设计没有抽象服务注册发现和服务配 置的接口，直接操作ZK并且依赖了ZK的特 性和原语 ZK弊端显现 • 跨机房多活问题 • 性能问题 • 宠物对待 • API不友好问题 • 不能unwatch • 需要花费很大力气进行迁移和替换PHP Thrift效率低 • 数量众多PHP应用，开发php-sdk over thrift • 在客户端进行序列化，减少一次协议转 换的消耗 • 与Java应用在架构上呼应，保持架构的一 致性 • 然而，实际上PHP Thrift效率低比内置