严选正式对外发布 技术团队规模：10+ 单体 严选初创 严选业务快速增长 RPC框架、cNginx发布 技术团队规模：50+ Service Mesh 架构试点 严选业务快速增长 服务化 技术团队规模：200+ Service Mesh 架构全面落地 基础架构三问： 1. 服务治理：RPC 框架 vs 服务治理平台 2. 多语言 vs Java 3. 开源 vs 自研2/24 Service Mesh 演进 混合云架构落地实践 规划与展望3/24 严选ServiceMesh演进 /014/24 严选第一代 Service Mesh 架构 • 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） 2017年9月15日 发布 最新版本：0.7.1 nginmesh 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

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。 • 保持客户端选择proxy的自由度和灵活性，在我们的实践中好处大 于坏处胖客户端 默认单IP限流值是2w qps今年计划（Roadmap） 我是作者名称Roadmap • 智能参数治理 • 实时反馈 • 历史指标 • OSP智能故障分析&告警 • 基于内部的智能根因分析大框架 • 全链路服务综合治理 • 实时上下游超时治理 • 实时上下游限流治理 • 智能路由 • 开源智能参数治理 • 现状 • 依赖用户手工配置参数（超时时间、限流） • 服务实例的差异导致配置相当复杂，容易 现状 • 告警信息分散，需要人工进行更多的数 据收集和整合才能定位问题，效率低下 • 告警信息偏原始，缺乏对告警信息进行 进一步推导得到具体的措施 • 目标 • 基于内部的智能根因分析大框架，通过 智能中心整合机器内、集群间、调用链 上的指标，对信息进行整合和推导，得 出具备操作性的建议 Proxy App Intelligent Framework 机器指标 上报 Smart

Non Ali Biz框架思维转向平面思维 Service Mesh Biz Non Ali Biz将中间件能力下层到基础层 业务 (Java/Go/C++ 等) Serverless 业务 (Java/Go/C++ 等) 业务 (Java/Go/C++, etc) Serverless 业务 (Java/Go/C++, etc) 网格化的基础组件 (基于插件) 网格化的基础组件 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 技术社区 nf_contrack 内核模块效率 低下 2. 与 AliOS 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

Service Mesh 等微服务治理框架有丰富实践经验2/总页数 /01 /02 /03 Service Mesh 与 Spring Cloud 应 用的互通、共治 注册中心与 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 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 • 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

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 回馈社区，反哺开源 维持版本更新，同步升级 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 Auth Mixer Golang Sidecar Istio现有架构 Mesher线下Meetup 下回分解：增强版Pilot和Edge Sidecar开源策略 Open Source 3蚂蚁金服，开源开放 ü 从 4 月份开始逐步开源金融级分布式架构中的各个组件： • SOFA Boot • SOFA RPC • SOFA Tracer • SOFA Lookout ü 科技开放，走出去看更大的生态 • 蚂蚁有丰富的业务场景，技术体系也经历了很长时间的发展，沉淀了很多自研产品

阿里巴巴 云原生应用平台 技术专家 阿里巴巴超大规模神龙裸金属 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 一致率 • 宕机根因分析诊断 • 硬件故障、运维事件 • vmcore 归类分析 • 内核错误日志分析Machine Operator • 全生命周期 • 导入 • 下线 • 维护 • 组件终态 • 安装 • 升级 • 回滚 • 故障自愈 • 运维事件 • 业务置换Machine Operator未来工作 • 稳定性、资源利用率、运维效率 • 基于安全容器的新混部架构

Controller • 流量管理 • 安全管理 • 统一配置 • 反向代理Contour • 本质上还是Ingress Controller • Kubernetes深度整合 • Gimbal生态组件Contour特点 • 基于Envoy • 协议转换 • 对象翻译 • IngressRouterContour的优劣 • 优势 • 兼容Istio生态，融入Service Mesh生态 • • 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 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 • • 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

(Telemetry， Policy check) 配置数据(服 务信息，路由 信息等) 定制Istio组件 应用微服务 业务请求 控制流 图例说明 Pilot Mixer APP: Canary Deployment K8s API Server 管控规则 灰度发布 网格增强组件 原生组件 APP： Traffic Management APP ...产品化增强-服务注册发现

通用协议 • 问答SOFA MESH • 从 ISTIO 克隆并保持同步更新 • 使用 SOFA-MOSN 代替 ENVOY 作为数据平面 • 打包 • 安装 • 部署 • 测试 • 支持主流的微服务框架 • SOFA • HSF • DUBBO • SPRING CLOUD • … • 控制平面创新的地方 • MESH OPERATOR • RPC SERVICE CONTROLLER • …SERVICE • 一个应用上部署了多个 RPC 服务，每个服务有自己的版本 • …ISTIO 控制平面路由的抽象模型 INBOUND OUTBOUNDSOFA 服务注册模型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 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 • 避免为不同的微服务框架修改 PILOT 代码 • 通过插件的方式按需支持新的协议 • 对应用代码无侵入性 • 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

设计与实战》和《可伸缩服务架构：框架与中间件》 两本书。有近10年互联网、游戏和支付相关的工作 经验，目前从事产业互联网。 杨彪，美团高级架构师1 漫谈服务架构的演进史 2 微服务架构设计的现状 3 Service Mesh微服务设计 4 Service Mesh的框架介绍1 漫谈服务架构的演进史 2 微服务架构设计的现状 3 Service Mesh微服务设计 4 Service Mesh的框架介绍我过往的经历情况 其实不是春晚越来越不好，而是观众的需求越来越难满足，服务架构也如此。1 漫谈服务架构的演进史 2 微服务架构设计的现状 3 Service Mesh微服务设计 4 Service Mesh的框架介绍适应变化的微服务是什么样 微服务架构由一组小型的、独立自治的服务组成， 并且实现了业务中单个的完整业务功能。 • 服务和服务之间是独立的、低耦合的； • 每个服务都尽量小，小到一个小团队能够很好的维护它； 服务可独立部署，每次部署不会影响其他服务； • 每个服务都各自负责自己的数据和状态的存储，独立数据库； • 服务和服务之间通过设计良好的API接口通信，不暴露具体的实 现细节； • 各服务不需要统一技术栈，不需要共享公共库和框架；微服务究竟带来什么好处 Ready for market faster：快速响应市场地变化 Mix of technologies：多技术栈混合使用； Scalability：可扩展性 Resiliency：可伸缩性