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 • 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

Agent外部 • 提升服务器性能（缩减耗时绝对值） API层接口耗时增长小于6%21/24 数据平面资源占用 与业务容器共享CPU、内存资源配额 为Agent JVM分配256M内存资源 服务器消耗增加约10% 分配方式 内存资源 服务器资源 维持现有内存使用率与 服务器配置的最坏情况 实际需预留 600M内存22/24 数据平面兼容原有架构 对接原有系统 • 使用原有系统SDK、私有协议

取对应协议 无法识别协议， 断开链接 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 conn goroutine conn.read …… 调度切换/就绪通知技术案例 – 长连接网关RawEpoll模式 RawEpoll模式：使用epoll感知到可读事件之后，再从协程池中为其分配协程进行处理。 大幅减少goroutine实例数量，从而降低内存、调度开销 Netpoll implmented in Golang runtime conn.read conn …… 调度切换/就绪通知

copy ü压测场景下内存复用率90% ØGolang 内存模型亲和 üP中 mcache 缓存小于 32K 的小内存块，最大 2M ü小内存分配顺序 Pmcache -> mcentral -> mheap -> arena ü大于 32K 的大内存分配顺序 mheap -> arena ØGC 优化 ü避免入堆 ü减少内存 copy ü内存使用整体化，降低 scanobject 成本 ü使用

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 Kubernetes 分配，核心链路100%落地支撑 大促。5/19 大促规模 Part 1：蚂蚁金服的Kubernetes现状 数万台 服务器和ECS 超一万 单集群规模 90%+ 应用服务 数十万 应用

使用应用内存的1/16 • 与业务Share内存，最大限制使用1G，存在超卖问题，触发Pod 级别的direct reclaim问题 磁盘 • Sidecar与业务容器共享磁盘，并且不受容器启动顺序对磁盘分配的影响，单独mount配置文件 • 不同业务不同资源占用的精细化调配性能问题 GOMAXPROCS ：Cpu消耗与RT的tradeoff 优化GC策略升级1.12版本，MADV_FREE，MADV_DONTNEED带来的

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