蚂蚁金服ServiceMesh数据平面 SOFAMosn深层揭秘 奕杉Agenda Ø背景 Ø构架 Ø能力 Ø性能 ØRoadMap背景为什么蚂蚁需要ServiceMesh Ø拥抱微服务，云原生 • SOFA 5规划落地 • 兼容K8S的智能调度体系 Ø运维体系的有力支撑 • LDC • 弹性伸缩 • 蓝绿/容灾/.. Ø金融级网络安全 • 金融级鉴权体系 • 云原生zero trust网络安全趋势 无法保证上下游应用同时升级到Mesh模式 ü 基于RPC内容的流量调度 ü 升级窗口有限，方案必须简单高效 Ø运维体系，容器化建设等方面适配 ü 蚂蚁运维架构建立在流量调度的基础上 ü 容器管理平台更替快速进行中 ØGolang 性能，成本评估符合蚂蚁实际需求2 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 •Metrics 收集 •TCP 代理 •TLS 支持 •TProxy 支持 •平滑 reload •平滑版本升级 多协议 •SOFA RPC •HTTP 1.x (待优化) •HTTP 2 (待优化) •Dubbo (研发中) •HSF (研发中) •On TLS 核心路由 •支持 virtual host 路由 •支持 headers/url/prefix 路由 •支持基于

灰度蚂蚁金服SSL/TLS实践 合规 性能 安全软硬件一体解决方案 Intel QAT Cavium Nitrox软硬件一体解决方案 SSL握手性能 提升3倍 • 对Spanner实现了异步化改造 • 对openssl进行了异步化引擎改造 • 实现多芯片卡的负载均衡协议实现的改造-MTLS MTLS：1) 轻量级TLS库，小于50k；2) 优化的TLS协议 0-RTT • 减少握手延迟 业务可根据需求灵活选择明文 或密文传输，提升业务效率 动态Record Size • 平衡吞吐与时延 高效 优化 灵活 TLS扩展安全合规能力持续升级 国密算法 • 拥抱监管 • 安全可控 • 金融科技 AntTLS库 • 基于OpenSSL • 全面拥抱TLS1.3 • 国密优化实现，国密单证书标准支撑 • 支持SGX等可信机制 • 多硬件卡Engine • Mobile，iot设备等多终端支持 定 高 效 移动客户痛点 性能指标 线下支付 大促 国际支付咻一咻与敬业福咻一咻的挑战 亿级用户快速进入 亿级用户同时点击 剩余红包实时显示无线移动网络优化 § 统一通道：主长连接 + 短连接 § 统一协议：MTLS+MMTP § 统一调度：MobileDC 最优调度 网络探测 连接建立 传输+保持 通道复用 复合建连 握手优化 短连补偿 智能心跳 数据压缩

资源隔离：主要依靠中间件 中间件 故障注入：不提供 × 超时控制、重试、重写、重定向等：继承 Nginx 的 timeout 机制 √ 监控/故障诊断 链路追踪：主要依靠中间件 APM APM 性能监控：主要依靠中间件 APM APM 遥感数据：主要依靠中间件 APM APM 访问日志：主要依靠日志平台 日志平台 日志平台6/24 Service Mesh 为严选带来了哪些架构收益 • 超时控制、重试、重写、重定向等 √ 监控/故障诊断 链路追踪：主要依靠中间件 APM APM 性能监控：主要依靠中间件 APM APM 遥感数据：主要依靠中间件 APM APM 访问日志：主要依靠日志平台 日志平台 日志平台11/24 性能视角 – cNginx vs Envoy（优化前） • 1600RPS+40个并发(主机配置均为 8C16G) • cNginx 的 RT overhead 6ms左右12/24 性能视角 – cNginx vs Envoy（优化后） • 优化方案 • 采用 sriov 容器网络 • Envoy：将1.13版本中 connection loadbalancer 特性移植到 1.10.x 版本 • Envoy 优化后在低并发（<64）的情况下，容器网络 client sidecar 优于 VM 网络直连 • Envoy 优化后在高并发（>=64）的情况下

支持必要的admin接口性能 0.1.0 0.2.0 0.3.0 0.4.0 Ø 内存复用框架 Ø Slab style buffer Ø Raw-Epoll模式 Ø 读合并 Ø 协程池化 Ø 调度均衡 Ø SOFARPC深度优化 Ø TLS官方库IO优化 Ø HTTP1.1/HTTP2.0 IO优化 Ø 日志操作异步化&多次合 并 Ø 基于RCU的高性能配置更 新安全 & 可观察性 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 代码管理 ü 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；

Contour支持Tracing能力 • 数据面共存 • 共用边车组件Envoy七牛现有Service Mesh体系 • Istio产品化 • 东西流量产品化 • 南北流量产品化 • TLS管理优化 • Contour增强 • 入口流量管控 • 跨集群调度 • 发展策略 • API版本兼容两种方式 • 数据面优先，控制面按需迭代七牛容器云Service Mesh发展 • 产品发展 • 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

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 Responsibility Developer Responsibility 优化前 1000ms 10ms~60000ms 优化后 200ms 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 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 回复 1124 获取 PPT

(Pilot+Consul 占用冲高到 400%) • TIME_WAIT Sockets 太多导致FD耗光 Consul Registry优化 • 增加数据缓存，减少无谓的Consul Catalog API调用 • 将Polling改为Watch，大幅降低Consul服务数据变化后的同步时延 优化效果 • 200个服务的规模下，CPU占用率降低了一个数量级 • 服务数据变化同步时延从分钟级降低到秒级 • Consul调用导致的TIME_WAIT • IPV6支持增强 • 在Istio中集成方法级的调用跟踪 • 在Istio中集成Kafka调用跟踪上游开源社区参与情况 所有通用的故障修复、性能优化和新特性都提交PR合入了上游社区。包括： • Consul Registry性能和资源占用优化 • 多网络平面支持 在产品化过程中对Istio的改进会持续向社区进行贡献！Service Mesh中文社区 https://www.servicemesher

小区保安： 轻松一刻：最近流行的梗，各种灵魂拷问Part 1：ServiceMesh灵魂拷问一：要架构还是要性能？ 要架构，还是要性能？ 让我们来对ServiceMesh做一次灵魂拷问，首先：Istio的回答：架构优先，性能暂放一边 Part 1：ServiceMesh灵魂拷问一：要架构还是要性能？ Istio 0.1 - 1.0 Mixer 0.1 - 1.0 In- process AdapterIstio AdapterIstio Control Plan 为什么Istio选择Mixer和Proxy分离的架构？ Part 1：ServiceMesh灵魂拷问一：要架构还是要性能？ Proxy Mixer In- Process Adapter Infrastructure Backend Proxy 优点： • 架构优雅，职责分明，边界清晰 • Mixer的变动不影响Proxy • Istio的新回答：架构继续优先，性能继续放一边 Part 1：ServiceMesh灵魂拷问一：要架构还是要性能？ Istio 1.1 – 1.2 Mixer 1.1 - 1.2Istio Control Plan 为什么Istio选择Out-of-Process Adapter? Part 1：ServiceMesh灵魂拷问一：要架构还是要性能？ Proxy Mixer Bypass

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 • 架构与性能之间的权衡和取舍需要谨慎考虑 ü 稳定性要求 • 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 • 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 • 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 C++带来的技术栈选择问题 • 我们有太多的扩展和定制 • 而且，proxy不仅仅用于mesh Istio • 控制平面：Istio是目前做的最好的 • 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

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 over TCP PHP App C/C++/Node 物理机 Tracing system Trace-log Trace-log 用户与Istio的区别 我是作者名称没有对称的server端agent • 性能考虑 • Proxy已经增加了一跳，server再增加一跳会加剧 性能压力 • 部署考虑 • 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 Proxy OSP OSP client App Envoy App 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。 •