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

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 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 监控体系 多租隔离 上层业务 集 团 业 务运维挑战 • 规模大 • 集群规模大 (数十个集群)，节点数量多 (数十万节点) • 业务线多、应用数量多、应用类型复杂 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 •

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 Redis DDB NQS 监控平台 用户空间VPC 管理控制服务 云主机 云网络 云硬盘 UAS Agent 对象存储 UAS Server OpenStack 管控节点(主) 管控节点(备) 监控节点(主) 监控节点(备) 注册中心 控制中心163yun.com 三、基于容器服务的微服务架构实践www.163yun.com 内部金融产品架构www.163yun.com Haproxy作为service

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 Consul • 注册中心容灾 服务端容灾 • 部分节点宕机 • 网络分区 客户端容灾 • 注册中心完全不可用13/总页数 注册中心 - Consul Servers Quorum Size Failure Tolerance 1 1 0 2 2 0 3 2 1 4 3 1 5 3 2 6 4 2 7 4 3 • 服务端容灾与节点数14/总页数 注册中心 - Consul • 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。

微博Service Mesh实践 - WeiboMesh ➢ Cluster（发现集群管理理，group + path） ➢ HA（⾼高可⽤用策略略） ➢ LB（负载均衡） ➢ Endpoint（服务节点的抽象） ➢ Protocol（Motan2/传输协议+Simple/序列列化协议）Service Mesh Meetup · BeiJing Cluster 模块 �18 微博Service 微博Service Mesh实践 - WeiboMesh Header ➢ 消息类型 ➢ 协议版本 ➢ 序列列化协议（body） Metadata ➢ 服务名 ➢ ⽅方法名 ➢ 系统参数及⽤用户参数 Body ➢ response ➢ RequestService Mesh Meetup · BeiJing Simple 序列列化 �22 微博Service Mesh实践 Res 插件化Service Mesh Meetup · BeiJing 基于MCS的流量量调度 �26 微博Service Mesh实践 - WeiboMesh Vintage 管理理系统 决策系统 Command DC1 Servers DC2 Servers DC1 Clients业务实战 • 正反向代理理 • 收益及总结Service Mesh Meetup · BeiJing

，同 生共死 难度小。Sidecar故障可以将流量临时切到 remote proxy解决 升级难度 难度大。升级Sidecar需要业务容器一起发布，协调成本 高，而且全量升级sidecar对整个系统的动荡太大 难度小。切换流量到remote proxy可以实现用 户无感知无损升级。可以轻易的实现全网一月 一升级，快速的迭代、落地、反馈 动态扩容难度 单机使用，无须扩容 需预先根据宿主机的配置调整Proxy的资源以 临时排查Local Proxy问题，可立马切走流量而不影响业务代码埋点 vs. Mixer • 性能考虑 • 调用链埋点的影响必须足够小 • 鉴权需要同步进行，调用Mixer代 价大 • Mixer的中央节点问题 • 传统基于日志收集的tracing方 案足够成熟 • 内部实现一套可插拔的鉴权框 架也能接受混合部署 vs. 绑定K8s • 历史原因导致长期都会物理机 和容器并存，内部需求必须要 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 配置不合理 • 无法动态根据系统指标调整阈值 • 目标 • 用户无需拍脑袋设值，服务治理中心根据 历史指标进行推荐，对不合理的设置进行 建议，如 • 根据应用的历史延迟时间推荐超时设置 • 根据应用的历史流量数据推荐限流设置

的方式来管理，使用时通过 secret mount 以 Volume 形式挂载。 存在以下三个问题：  Secret 管理方式与现有密钥管理系统有冲突，需要密钥管理系统强依赖 Kubernetes  Secret 以明文形式挂载在容器的文件系统中，存在安全隐患  Secret 更新时，Sidecar 需要通过热重启方式重新加载，成本高昂基于 Secret Discovery Service require Envoy to restart.基于 Secret Discovery Service Sidecar 的证书管理方案 蚂蚁金服证书管理方案  基于 Citadel 对接内部密钥管理系统  使用 AppLocalToken 替换 Service Account  支持多种Sidecar 通过Citadel Agent 获取证书使用可信身份服务构建敏感数据下发通道 背景介绍 信息的管理及安全下发通道。  用户将密钥等信息通过CRD方式提交至K8s， 通过K8s的RBAC方式控制访问权限  拓展Citadel Watch 密钥相关的CR，筛选后 下发至对应的Citadel Agent节点  安全Sidecar 与 Citadel Agent 采用基于UDS 通信的Grpc服务获取密钥等敏感信息Service Mesh Sidecar 的TLS 生产级落地实践 TLS 实践难点

李斌 阿里云容器服务 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 博 2.4倍性能提升 百亿实时样本 万亿维度模型云原生基础设施 新生态 新算力 新基石 全球化部署 单集群万节点规模 云边端一体化 延时降低75% 混合云2.0架构 交付效率提升3倍 全链路安全架构 实时风险监测、告警、阻断 极速弹性 分钟级1000节点伸缩 异构算力 利用率提升5倍 沙箱容器 强隔离，90%原生性能 容器云应用市场 合作伙伴计划 阿里云容器服务Thank

关键词：动态Hpack + PB + 动态字典 + Zstd通信协议&架构持续升级 多终端&协议接入 架构升级 云原生生态融合 § MQTT协议的IOT设备接入 § 就近就优海外接入，智能调度 § 蚂蚁全球加速节点，全协议支持 § 支持UDPA § QUIC/HTTP3 § 接入层容器化，混部 § 支持QUIC协议的LB建设 § Web Assembly模块扩展东西流量的服务发现与路由 F5（ipvs） § TLS加密链路平滑迁移 Localhost or Iptables 透明劫持和加速大规模问题 10万+实例 动态服务发现 运维 § 对控制平面性能，稳定性带来巨 大挑战 § 单实例数万路由节点，数千路由 规则，不仅占用内存，对路由匹 配性能也有较大影响 § SOFAMosn发布业务无感知，平 滑升级 § 海量，高频的发布订阅动作 § 发布分组策略，间隔策略平滑升级 l 支持新老 mosn 应用层的零信任网络 § 随通信基础设施，通信场景的变 化而演进 § 金融级的通信安全基础设施关于未来 § 云原生，多云混合云时代，南北，东西流量的边界逐渐模糊 § 应用网络代理层部分能力固化，下沉至系统网络栈或者智能硬件设备 § 物理通信基础设施的升级势必带来应用网络层的变革 § Sidecar -> Proxyless -> Networkless谢谢！

资源域B 资源域A 资源域B 保活态 运行态 资源域A 资源域B 运行态 保活态 常规方案操作步骤 分时调度操作步骤23 分时调度-MOSN价值 MOSN 作用：保活态节点流量转发，降低保活态节点内存占用 保活意义： * 应用长连接维持 * DB 连接维持 * 缓存维持 * 无需预热可快速恢复 MOSN APP MOSN APP Client Pod