深入 Kubernetes 的“无人区” —— 蚂蚁金服双十一的调度系统 曹寅2/19 一、蚂蚁金服的Kubernetes现状 二、双十一Kubernetes实践 三、展望未来迎接挑战 目 录 contents 目录3/19 一、蚂蚁金服的Kubernetes现状 Part 1：4/19 发展历程与落地规模 Part 1：蚂蚁金服的Kubernetes现状 平台研发 灰度验证 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 Kubernetes 分配，核心链路100%落地支撑

• Q&A技术架构的演进 • 单体架构 • 一个框架 • 一个数据库 • 分模块整合架构（前后端分析） • 不同的框架或业务模块 • 多种数据源 • 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 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 的方式写到 Gitlab MR 中； • 6. Developer 对 MR 进行反复修复直至通过 Sonar 的分析； 状调查报告DevOpsDevOps DevOps 不是一种新工具； DevOps 不是一种新团队； DevOps 不是一种新角色； DevOps 是一种文化：一切自动化，工具化，规范化；选择哪个 CI/CD 工具？Docker stats 查看 Docker 服务所占用的CPU和内存开销DroneDrone • 一款使用 Go 开发，基于容器技术的 CI/CD 系统，能够单独部署，支持几乎所有的 Git

会，51CTO WOTA大会等 • 知名技术博主，博客可搜索popsuper1982，多篇文章推荐至全 球最大IT社区CSDN首页及《程序员》杂志 • 在工作中积累了大量运营商系统，互联网金融系统，电商系统等 容器化和微服务化经验01 目录 02 03 微服务与Docker、Kubernetes 网易云微服务框架介绍 基于容器服务的微服务架构实践163yun.com 一、微 /consul-template /haproxy -f /agents/haproxy/haproxy.conf网易云容器服务逻辑架构 = Docker + Kubernetes + OpenStack + DevOps工具链网易云容器服务架构www.163yun.com 容器管理平台本身也是微服务 所有的多租户容器请求入口流量 对接多个业务：OpenStack， Kubernetes，所有PaaS，持 续集成，镜像仓库，计费，用

3：ServiceMesh灵魂拷问三：要不要支持虚拟机？ 托管式实例组：效仿容器和k8s的方式来管理虚拟机 容器的硬件配置 实例模版的硬件配置 硬件 镜像文件的基础镜像 实例模版的操作系统配置 操作系统 镜像文件 自动启动脚本 创建应用 启动业务容器 按照实例模版启动虚拟机+应用 启动应用 k8s replicaset 通过实例模版设置实例数 管理实例副本（固定） k8s HPA或者serverless 定呢？ 说好的供应商不锁定呢？ @Google：SMI带来的美好愿景 Part 4：ServiceMesh灵魂拷问四：说好的供应商不锁定呢？ 应用 控制平面 数据平面 最终用户体验 工具 生态体系 Service Mesh Interface Universal Data Plane API “SMI 是在 Kubernetes 上运行服务网格的规 范。它定义了由各种供应商实现的通用标准。这

全民双十一 基于容器服务的大促备战 关注“阿里巴巴云原生”公众号 回复 1124 获取 PPT我是谁挑战在哪里？ 极限并发 人为失误 系统瓶颈 雪崩 单点失效 成本控制 用户体验 最终一致性 稳定性 资源不足 资源利用率 安全风险备战工具箱 服务化 开发运维一体化 弹性 极致性能 高可用 全站上云 安全加固 人工智能 大数据 离线计算 全链路压测 边缘计算

With Docker 4 Traefik With KubernetesTraefik 是什么？ • 云原生的边缘路由器 • 让部署微服务更加便捷而诞生的现 代 HTTP 反向代理、负载均衡工具 • 它支持多种后台 (Docker, Swarm, Kubernetes, M arathon, Mesos, Consul, Etcd, Z ookeeper, BoltDB, Rest API 中间件，用来修改请求或 者根据请求来做出一些判断（ authentication, rate limiting, headers, ...）Providers • Providers 可以是编排工具、容器 引擎或者 key-value 存储等等 • Traefik 通过 Providers 的 API 查 找有关路由相关信息，并动态更新 • 基于标签、key-value、注解、文 件

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 • 治理功能仍然不全5/总页数 优点 • 微服务治理与业务逻辑解耦 • 异构系统的统一治理 • 三大技术优势： • 可观察性 • 流量控制 • 安全 Service Mesh 的优缺点 缺点 • 增加了复杂度 • 整体链路的复杂度 • 操作运维的复杂度 • 需要更专业的运维技能 微服务高可用设计手段 - 服务限流 • 对于一个应用系统来说一定会有极限并发/请求数，即总有一个TPS/QPS阀值， 如果超了阀值则系统就会不响应用户请求或响应的非常慢，因此我们最好进行过 载保护，防止大量请求涌入击垮系统。 • 服务限流其实是指当系统资源不够，不足以应对大量请求，即系统资源与访问量 出现矛盾的时候，我们为了保证有限的资源能够正常服务，因此对系统按照预设 的规则进行流量限制或功能限制的一种方法。 的规则进行流量限制或功能限制的一种方法。 • 限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速或者一个时间窗口内的的请求进行 限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务或进行流量整形。 • 限流无非就是针对超过预期的流量，通过预先设定的限流规则选择性的对某些请 求进行限流“熔断”。22/总页数 治理策略 & 高可用 • 微服务高可用设计手段 - 服务限流 • 接入层限流 • 调用外部限流服务限流 • 切面层/代理层限流

• 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 • 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 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Istio相关CRD，简化系统结构ServiceMesher公众号 SOFAStack公众号 http://www.servicemesher.com

Kubernetes 集群运维实践 关注“阿里巴巴云原生”公众号 回复 1124 获取 PPT自我介绍 •嵌入式、微服务框架 •2017 年加入阿里巴巴，负责阿 里集团数十万集群节点规模化运 维管理系统的研发工作 •2019 年参与集团全面上云项目 并经历了整体架构的云原生升级 演进，稳定支撑双11峰值流量分享内容 • 阿里全站上云 • 神龙 (what & why) • 规模化集群运维实践 [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 CI/CD k8s extended Service Mesh 安全容器 运维管控 在离线混部 额度管控 卡中断打散 • 稳定性要求高 • 性能、宕机、夯机、抖动系统架构 • 基础监控 • 秒级、分钟级监控 • 内核性能指标采集 • 监控大盘 • 在线率 • 宕机率 • 抖动率 • 基线系统 • 基础环境一致性故障自愈 (1-5-10) • 监控、故障发现 (1-5) • 本地检测 (walle, NPD) + 外部系统 (IDC、aliyun) • SLI、SLO、SLA •

产品的研发工作 开源配置中心 Apollo 主要作者 https://github.com/ctripcorp/apollo 毕业于复旦大学软件工程系 曾就职于携程、大众点评，负责中间件、后台系统等研发工作3/39 一、为什么需要 Service Mesh? 二、在当下『路口』的思考 三、蚂蚁金服的产品实践 四、展望未来 目 录 contents 目录4/39 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 异构系统统一治理 Part 1： 为什么需要Service Mesh? 多语言、多协议 图片来源：https://www.redhat.com/en/topics/microservices/w Greenfield vs Brownfield Greenfield • 绿地，未开发过的土地 • 全新的项目/新系统 图片来源：https://faasandfurious.com/90 Brownfield • 棕地，已开发/污染过的土地 • 成熟的项目/遗留系统12/39 Part 2： 在当下『路口』的思考 • 大量的应用还跑在非 k8s 体系上（VM、独立的注册中心等）