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 Pods业务 6/19 统一资源调度架构 Part 1：蚂蚁金服的Kubernetes现状 非云 资源 云化 资源 基础 服务 蚂蚁 极速交付 分时复用 弹性容量 资源画像 规模化调度 高可用容灾 可视化 服务 Cluster Control Panel 在线应用 计算型混部任务 CSI CNI Device Plugin runc nanovisor 日志服务 云盘 本地多盘 弹性网卡 网络安全组 GPU 安全可信 数据库服务 OB serverless 平台 kata SOFAMesh 资源分时复用 神龙裸金属 VPC Part 2：8/19 资源分时调度 Part 2：双十一 Kubernetes 实践 快速腾挪的问题 1.实例上下线需要预热 2. 腾挪耗时不可控 3. 大规模腾挪的稳定性技术风险 9/19 资源分时链路切换 Part 2：资源分时调度 Kubernetes Node 分时调度 Agent Pod 资源 Node 分时调度 Agent Pod 资源 Node 分时调度

SOFARPC Dubbo RPC WebService 数据面 控制面 社区产品 蚂蚁产品6 二、为什么我们要 Service Mesh 为什么要 Service Mesh为什么要 Service Mesh-现状 5.客户端中间件版本的统一 9% 3.流量调度的诉求 18% 4.框架不断升级 14% 2.机器资源逐年增加 27% 1.业务和框架耦合 32%8 因为我们要解决在 产品层 运维能力 监控能力 流量调控 安全能力 扩展能力 HTTP/RPC13 方案落地-拷问 现有框架升级 容器如何替换 MOSN 如何升级 需要业务改代码吗 能回滚吗？ 没资源给你做 buffer 能不能快一点 升级过程不要影响我业务 其他你随便 1问 2问 3问App 容器 14 方案落地-框架升级前 应用代码 SOFABoot SOFABoot/SOFARPC 发布和订阅服务 直接调用，关闭寻 址功能 其他16 方案落地-容器替换 Pod Pod Old Pod New With MOSN Pod New With MOSN 扩容 缩容 资源 Buffer Pod APP：4C8G Pod APP：4C8G MOSN：4C2G Operator 注入 传统接入 VS 原地接入 4C2G？ Elastic

（Ant Global Network Accelarator) 网商 信用 保险 财富 支付 国际支付 小程序 微贷 科技开放 物联网 Spanner LVS(四层负载) DNS 网络控制面 LDC1 Spanner Spanner APP APP APP APP Keycenter HTTP1 TLS1.2 MMTP Mtls MQTT HTTP2 TLS1.3 QUIC Mesh 控制面 Galley Inspector Citadel Pilot Pod Dubbo 应用 SOFAMosn Pod SOFA 应用 SOFAMosn KMI Pod SOFA 应用 SOFAMosn Sigma TLS，国密 服务鉴权 流量控制 镜像中心 流量镜像 流量镜像 TLS，国密 服务鉴权 流量控制 TLS，国密 服务鉴权 流量控制蚂蚁金服率先大规模落地SOFAMesh 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 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

• 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） 服务提供方（Server） 服务注册与发现 注册发现：基于 Consul √ 调用控制 协议支持：HTTP 1.X/2.X，可扩展至 TCP √ 路由控制：提供简单的路由能力 √ 负载均衡：支持 Hash 等 √ 流量复制：不提供 × 故障转移：继承 Nginx 的 Failover 机制 √ 安全 访问控制：主要依靠中间件 × 中间件 治理控制 熔断降级：主要依靠中间件 中间件 限流：速率限制 √ 中间件 资源隔离：主要依靠中间件 中间件 故障注入：不提供 × 超时控制、重试、重写、重定向等：继承 Nginx 的 timeout 机制 √ 监控/故障诊断 链路追踪：主要依靠中间件 为多语言栈提供了服务治理能力7/24 持续演进的诉求 • 提供高质量的服务治理能力 • 增强流量管理能力 • 将更多治理特性（如限流、熔断、故障注入）与业务架构解耦 • 支持更多的协议 • 增强控制面 • 配合业务容器化上云及混合云架构8/24 行业技术演进 - 通用型 Service Mesh 出现 2017年1月23日 加入 CNCF 2017年4月25日 1.0Releases

突发流量应用 | 机房 生命周期 • 运维效率  大规模下基础设施稳定性 • 业务 Mesh 化  精细化流量控制  基础组件升级 • 业务可复制  业务敏捷  SaaS 面向站点级别输出7/20 PaaS 能力 • 面向多租户多环境； • 基础资源管控； • 应用发布运维体系； • 业务实时监控，日志收集； • 机房级和地域级容灾能力; 业务背景业务背景 CAFÉ CAFÉ API Server Aggregation Layer 异地多活架构 同城双活架构 K8S API Server 基础发布运维 跨集群应用 资源管理 IaaS层（Aliyun/OpenStack/VMWare/Bare Metal） PaaS 核心层 核 心 流 程 两地三中心架构 跨机房和地域统一应用运维 容器运行时 （Docker/Pouch/安全容器） CNI Router/ENI) CSI Plugins (NAS/OSS/Cloud Disk/Ceph) 网络接入 (SLB/ALB) 容 器 层 跨集群管理 单元化能力 容器镜像管理 批次发布 原生资源管理 Pod伸缩管理 集群伸缩管理 变更管控 配额管理 运维原子操作 精细化调度 接入层流程调拨 应用层流量调拨 跨集群状态 分发/汇聚 数据层流量调拨 压测/灰度 流量管理 单元化

技术储备与原则类因素 自研数据平面与 控制平面方案 使存量服务接入Mesh 方案 对接大量内部系统 关键收益均由数据平面产生 非完善的控制平面功能 技术体系内不引入Go语言 最成熟的服务端语言为Java 使用Java开发 数据平面Agent14/24 整体架构 数据平面 • 现有协议的流量转发 • Agent平滑升级机制 控制平面 • 轻量的Pilot Proxy • • 向Istio的标准协议靠拢 重点目标 长期规划15/24 数据平面实践细节 • 部署方式 • 升级方式 • 容灾方式 • 性能问题 • 资源问题 • 兼容问题 关键设计 关键问题16/24 数据平面部署方式 容器化运行方式 • sidecar模式 • 与业务进程相同Pod不同Container 陌陌微服务容器化部署比例在80%以上 并且还在进一步推进 业务接入方式 Agent内部 • 对象池化：减少资源消耗与GC压力 • 响应等待机制：非阻塞等待 两次请求转发小于0.2ms 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

…… RestFul API 业务部⻔门 Motan ➢ 业务部⻔门语⾔言种类繁多 ➢ 微服务体系建设不不完善/重复 ➢ ⽹网络抖动，dns不不稳定 ➢ 4，7层冗⻓长调⽤用链及资源消耗 4,7层调度Service Mesh Meetup · BeiJing 趋势 �6 微博Service Mesh实践 - WeiboMesh 微服务 1 容器器化 2 DevOps Mesh实践 - WeiboMesh • 服务交互 • 服务发现 • 服务路路由 • 服务治理理 • 跨语⾔言序列列化 • 批量量请求 • 资源服务化 • 兜底逻辑 Mesh Light Client SM 功能 功能 强化 Go 并发 适配 不不同 语⾔言Service Mesh Meetup · BeiJing Weibo motan2/simple provider http/cgi/… motan2/simple pointerService Mesh Meetup · BeiJing Weibo Mesh 控制⾯面 �24 微博Service Mesh实践 - WeiboMesh ➢ 策略略扩展：Filter Chain ➢ 流量量调度：MCS（Mesh Command System）Service

温饱问题 • 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 Prometheus 统一配置管理 Configmap、Secret 负载均衡 简单负载均衡，基于Iptables Roundrobin 流量控制 简单根据服务实例进行控制云平台微服务演进之基于API网关的微服务方案 API网关功能增强 • 安全认证 • 流量控制 • 审计日志 • 黑白名单 • …K8S集群 云平台微服务演进之基于Spring Cloud的微服务方案 NS A Service 智能路由（灰度、蓝绿） • 流量管理（超时、重试、熔断） • 故障处理 • 故障注入 • … Mixer • 前提条件检查：安全认证，黑白名单， ACL检查 • 限流管理 • 遥测报告：日志监控 控制平面 数据平面 Istio-Auth • 服务间认证 • 终端用户认证Istio的核心组件 • Envoy 是一个高性能轻量级代理，它掌控了service的入口流量和出口流量，它提供了很多内置功能，如动态负

在实践中，服务网格通常实 现为一组轻量级网络代理，它们与应用程 序一起部署，但对应用程序透明。什么是Service Mesh？- by Istio 服务发现 负载均衡 流量控制 ... 黑白名单 限流 ... 身份认证 通信加密 权限控制 ... 调用追踪 指标收集 ...什么是Service Mesh？- 从网络的视角 Service Mesh关注点 网络视角： Service Mesh是一个主 Control Plane Programmable API APP ...... Data Plane Control Layer Application Layer通过Service Mesh控制面统一管理F5和Envoy https://aspenmesh.io/2019/03/expanding-service-mesh-without-envoy/ Control Plane Security 解决类似的问题：运维和通信的问题 • 相似的解决方案：数据面+控制面+应用 • 不同的协议层次：SDN 2-4层，Service Mesh 主要为7层 SDN对Service Mesh发展的启发： Ø 北向接口 • 面向业务和运维 • 具有较高的抽象层次，比较容易提取统一的控制面标准？ • 主要面向layer 7及以上？ • SMI能否统一控制面标准？如何避免成为最小公分母，扩展支持其它协议？

优点： • 架构优雅，职责分明，边界清晰 • Mixer的变动不影响Proxy • Proxy无需和Adapter耦合 • 读取配置 -> 连接k8s/Galley • Adapter的运行时资源开销 • 不受Adapter增减/更新/升级影响 • 保持Proxy代码简单 • 保持Proxy代码简单 • 数据平面可替换原则 Kubernete s API Server Adapters 优点： • 架构优雅，职责分明，边界清晰 • Mixer的变动不影响Proxy • Proxy无需和Adapter耦合 • 读取配置 -> 连接k8s/Galley • Adapter的运行时资源开销 • 不受Adapter增减/更新/升级影响 • 保持Proxy代码简单 • 保持Proxy代码简单 • 数据平面可替换原则 • 集中式服务： • 提高基础设施后端的可用性 • 为 支持虚拟机？ Traffic Director：效仿k8s/Istio的方式来管理服务 k8s service Google Traffic Director 服务 服务定义 通过 k8s 在控制台手工创建 创建服务 通过k8s自动注册 手工关联服务和托管实例组 服务注册 k8s进行健康检查 通过托管式实例组配置健康检查 健康检查 通过Istio支持 通过托管式实例组支持 灰度发布 流量劫持+