支；（执行单元测试，测试状态呈现 MR 中） • 4. Reviewer 对 MR 进行 code review ，批准合并之后， feature/new_branch 会合并到 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. 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 等流程； • 10 . Drone 通知工作流程情况给开发/或者交付 QA 测试；如何提升工程效率？我是作者名称2017 年 DevOps 现 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

acepan”等。这些抽 象与后端想要消费的数据不匹配，导致运维需要编写一些手动配置， 以便在规范的 Istio 样式和后端特定的样式之间进行映射。原本期望 这种映射可以在适配器中实现很大程度上的自动化，但是最终还是 太复杂并需要手动配置。如果要性能，该怎么做？ Part 1：ServiceMesh灵魂拷问一：要架构还是要性能？ Proxy Mixer In- Process Adapter 2：ServiceMesh灵魂拷问二：性能有了，架构怎么办？ • 避免修改Envoy • 避免网络远程调用（check & report） • 通过动态装载（重载）来避免重启envoy • 隔离性 • 实时A/B测试 （内容来自”Extending Envoy with WebAssembly”）Envoy支持Web Assembly的架构 Part 2：ServiceMesh灵魂拷问二：性能有了，架构怎么办？ k8s Traffic DirectorPart 3：ServiceMesh灵魂拷问三：要不要支持虚拟机？ 创新思路：补齐虚拟机的短板，向容器看齐，维持一致的用户体验 镜像 容器 实例模版 自动化启动脚本 k8s replicaset 托管式实例组 Google Traffic Director 服务 Google Traffic Director 路由规则 手工 手工 非托管式实例组

Mesh中实施访问控制和使用策略。Mixer是一个可扩展组 件，内部提供了多个模块化的适配器(adapter)。 • Pilot 翻译过来是领航员，Pliot对Envoy的生命周期进行管理，同时提供了智能路由（如A/B测试、金丝雀部 署）、流量管理（超时、重试、熔断）功能。Pliot接收用户指定的高级路由规则配置，转换成Envoy的 配置，使这些规则生效。 • Istio-Auth 服务间认证和终端用户认证功能 reload envoy。 而envoy负责接受所有发往该pod的网络流量，分发所有从pod中发出的网络流量。 根据代码中的sidecar-injector-configmap.yaml（用来配置如何自动化地inject istio sidecar）， inject过程中，除了proxy镜像作为sidecar之外，每个pod还会带上initcontainer（Kubernetes中的概 念），具体镜像

实践16/19 三、展望未来，迎接挑战 Part 2：17/19 平台与多租户 Part 3：展望未来，迎接挑战 Kubernetes设计的多租户 实际Kubernetes集群里的多租户18/19 自动化运维 – 技术风险 Part 3：展望未来，迎接挑战

Try接口支持 并发性能 严重衰退 无影响 无影响 略微衰退 适合场景 短事务 并发较低 事务最终成功 高并发 长事务 应用方控制并发 高并发 长事务 高并发分布式事务：柔性事务自动化 快照记录 • INSERT • 解析 • 记录 • UPDATE&DELETE • SELECT • 记录 SQL逆向 • INSERT -> DELETE • UPDATE ->

(Docker, Swarm, Kubernetes, M arathon, Mesos, Consul, Etcd, Z ookeeper, BoltDB, Rest API, file…) 来自动化、动态的应用它的 配置文件进行设置Traefik 项目 •https://github.com/containous/traefik •MIT License •Written in Go •25

通用的框架能力（SOFAMosn/Envoy）无法直接满足复杂的、定制的业务能力，需 要进行针对性的扩展实现 • 需要融合主站已有的应用体系，如注册中心、配置中心等，这些也需要扩展实现 • 大规模场景下需要面对的资源占用，自动化问题、性能问题，稳定性问题兼容问题 § 不同的应用，部分Mesh化 § 同一个应用，部分Mesh化 § 蚂蚁基础设施适配 § TLS加密链路平滑迁移 Localhost or Iptables

• 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的 • 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 Kubernetes

Configuration Protocol（简称为 MCP，一套标准 GRPC 协议）19/24 质量保障体系 • CICD • 单元测试 • 性能基准自动测试 • 监控报警 • 版本升级机制 • Envoy 热更新机制 • 灰度发布机制：业务灰度+流量灰度 • 演练测试 • 业务回归验证20/24 一些坑 • Envoy 目前编译版本存在 Bug • 在 Istio pilot 升级到加入

指标\软件 SOFAMosn Envoy QPS峰值 18000 N/A RT(avg) 12.354ms N/A MEM 100m N/A CPU 100% N/AGolang TLS单核性能测试 12 Ø环境 ü CPU： Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2430 0 @ 2.20GHz ü 内存： 1.5G Ø软件 ü Nginx-1.13.8 with OpenSSL ECDHE-ECDSA-AES256-GCM-SHA384 Ø命令 ü ab -f TLS1.2 -Z $cipher -c 100 -n 200000 https://$ipGolang TLS单核性能测试 13Golang 单核加解密性能分析 14 ØGolang 对 RSA 上没有优化，并且暂无优化计划 ØGolang 对 p256 有汇编优化， p256MulInternal， p256SqrInternal等椭