Mesh 2 Ø跨团队协作需要考虑技术栈落地成本 ü 参与团队分别使用C，Golang，Java等多种技术栈 Ø基于蚂蚁SOFA体系的Mesh化思考 ü 无法保证上下游应用同时升级到Mesh模式 ü 基于RPC内容的流量调度 ü 升级窗口有限，方案必须简单高效 Ø运维体系，容器化建设等方面适配 ü 蚂蚁运维架构建立在流量调度的基础上 ü 容器管理平台更替快速进行中 ØGolang 性能，成本评估符合蚂蚁实际需求2 Ø对于满足请求Stream池化的需求 Ø需处理上层传入的状态事件PROXY 7 Ø基于Stream抽象提供多协议转发能力 Ø执行Stream扩展Filters Ø提供可扩展的路由寻址能力 Ø提供可扩展的后端管理，负载均衡，健康检查能力 Ø维护上/下游核心指标转发流程 8 IO Read Codec Stream Route / LB Codec Stream IO write F1 F2 F1 encode Q u e u e C模块划分 11要点总结 12 Ø模块化，分层解耦 Ø统一的编程模型接口 Ø可扩展的事件驱动模型 Ø可扩展的路由/后端管理机制 Ø更好的吞吐量3 能力核心能力 1 网络处理 •网络编程接口 •链接管理 •事件机制 •Metrics 收集 •TCP 代理 •TLS 支持 •TProxy 支持 •平滑 reload •平滑版本升级 多协议 •SOFA

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 Agility：高效的团队协作，适合two-pizza integrity：数据一致性难保证，面临分布式事物问题； Management：管理运维成本高，需要有成熟的DevOps平台，另外日志看查困难； Development and testing：开发测试成本高，依赖服务较多，Debug困难； Lack of governance：各服务可能技术栈不统一，不好统一管理；微服务和SOA究竟有什么区别 SOA MSASOA MSA 尽可能多的共享和复用 Mesh：Istio架构Service Mesh：Linkerd架构Service Mesh： OCTO-Mesh架构为了解决单体的复杂度问题，我们引入微服务架构 为了解决微服务架构下大量应用部署的问题，我们引入容器 为了解决容器的管理和调度问题，我们引入Kubernetes 为了解决微服务框架的侵入性问题，我们引入Service Mesh 总结：历史的规律总是那么相近 上帝的归上帝，恺撒的归恺撒，架构需要专注于业务的实现Q&A

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） 服务提供方（Server） 服务注册与发现 注册发现：基于 历史包袱：现有的服务在不改造的情况下引入了服务治理能力 • 大大降低了中间件的研发投入和演进成本，也降低了业务和中间件的耦合成本 • 基础架构与业务架构可以独立演进 • 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 DPDK+Fstack 用户态协议栈，优化路径为 Envoy <-> Envoy，延迟性能提升 0.8-1 倍。Envoy 部署方式为 per-node，功能和运维层面的限制还在评估当中。 • Sidecar 模式采用方案1进行优化，gateway 模式采用方案2进行优化。23/24 服务治理平台 – 升级严选服务治理能力 • 常用服务管理功能：服务上下线、服务实例管理 • 服务生命周期管控与查询

也有各种功能 业务进程专注于业务逻辑Service Mesh 为什么蚂蚁需要Service Mesh • 拥抱微服务，云原生 • 异构语言体系融合 • 统一服务治理 • 运维体系有利支撑 • 全局流量管理，打通南北，东西 • 金融级网络安全为金融业务而生的SOFAMesh Pod Spring Cloud 应用 SOFAMosn SOFA Mesh 控制面 Galley Inspector https://github.com/sofastack/sofa-mosn Written in go SOFAMosn是一个云原生安全网络代理 为什么自研golang版本？ 跨团队合作需要考虑技术栈落地成本 Golang性能，成本符合蚂蚁实际需求 近十年的网络代理研发，运维经验SOFAMosn模块与能力划分SOFAMosn协程模型 ü 一条TCP连接对应一个Read协程，执行收包，协议解析 ü 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！

部署 伸缩性 集中化 日志 集中式 监控 分布式 追踪163yun.comwww.163yun.com Dubbo产生背景www.163yun.com Spring Cloud技术栈www.163yun.com Spring Cloud优缺点www.163yun.com Kubernetes作为微服务平台www.163yun.com Kubernetes作为微服务框架www 调用次数 调用时间 服务治理 日志分析 统计监控 Data Stream Kafka Storm集群 Hbase Hadoop 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 /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 户，认证，…… 高可用，横向扩展 熔断，限流，降级

• 服务鉴权 • TCP、Http、SOFA • 透明劫持 • 平滑升级 • 可观测性 • 网络包过滤器 • 协议包过滤器 • 协议扩展 • 可观测性扩展 • 路由扩展 • 集群管理扩展 模块化 安全 智能 高性能3/10 MOSN 助力业界最大规模之一的 Service Mesh 实践 核心支付链路覆盖 容器规模 几十万 峰值 QPS 千万 CPU 0%~2% MEM RocketMQ、gRPC、HTTP3、 MQTT、QUIC、TLS1.3 等 多协议 支持模块化 自适应限流 多协议深度扩展能力 多进程 WAF WebAssembly 兼容用户态协议栈 Lua 支持 核心和开放能力 适配 Istio，兼容 UDAP 协议 Zookeeper，Etcd Open Tracing, Jaeger Prometheus, StatsD

功能不能满足蚂蚁的需求，没法做到 类似envoy xds那样的扩展性 • 未来发展前景黯淡 Envoy • 安心做数据平面， 提供XDS API • 设计优秀，性能和稳定性表现良好 • C++编写，和蚂蚁的技术栈差异大 • 蚂蚁有大量的扩展和定制化需求 • 我们非常认可envoy在数据平面上的表现开源方案选择之第二代Service Mesh Istio • 第一选择，重点关注对象 • 奈何迟迟不能发布生产可用版本 性能和稳定性远远不能满足蚂蚁的 要求 • 但我们非常认可Istio的理念和方向 Conduit • 只支持k8s，而蚂蚁尚未普及k8s • 数据平面由Rust编写，过于小众，难于 从社区借力。 • 同样存在技术栈问题 • 公司和产品在社区知名度和影响力有限国内公司的选择之一：自研 华为：CES Mesher • 使用Golang编写 • 由go chassis演进而来 • 走的是已有类库->加proxy->再加 细节暂时不清楚，即将开源 新浪微博：Motan Mesh • 也是使用Golang编写 • 全新实现（原有类库是基于Java） 老成持重的稳健思路：以proxy为切入口，第 一时间获取跨语言和技术栈下沉的红利，立足 之后再缓缓图之。 这个产品思路唯一的麻烦在于编程语言的选择国内公司的选择之二：开源方案定制 腾讯：Tencent Service Mesh • 数据平面选择Envoy：成熟产品，符合

Service Sidecar 的证书管理方案 使用可信身份服务构建敏感数据下发通道 Service Mesh Sidecar 的 TLS 生产级落地实践 分享内容基于 Secret Discovery Service Sidecar 的证书管理方案 Kubernetes Secret 证书管理流程 在 Kubernetes 场景下，证书是通过 secret 的方式来管理，使用时通过 secret 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 Sidecar 的证书管理方案 Envoy SDS 证书管理流程 Secret Discovery Discovery Service 是 Envoy 提出的 Sidecar 证书管理方案，方案的核心流程在于引入 SDS Server 进行密钥管理和分发，Sidecar 通过 gRPC 请求获取证书，并利用 gRPC stream 能力实现证书动态轮转。 当然，Sidecar 和 SDS Server 的通信也需要保证自身的通信安全，存在以下两种方案：  Sidecar 与 SDS Server

机房级和地域级容灾能力; 业务背景业务背景 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） (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 元数据管理 弹性流量管理 跨集群发布策略 多集群管理 跨集群网络 跨集群镜像管理 蓝绿发布 灰度分组发布 中间件变配 中间件变配 （DRM/Scheduler/Message） Mesh流调拨和治理 弹性建站/下站 容器腾挪/迁移 容灾切换和恢复 应急预案管理 … 分钟级容灾切换和恢复 全面变更风险管理 无限弹性可扩展 业务架构 产品层 云原生 PaaS 产品架构方案 7/209/20 二、多集群管控 多集群管控10/20 为什么要有集群联邦 • 异构屏蔽：  底层集群变化； • 统一管控：

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 服务部署&弹性伸缩 Deployment 服务注册&服务发现 Service概念和分布式DNS API网关 简单路由功能 统一日志中心 Fluentd & ES 统一监控中心 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 Service 1 Service 2 Ribbon 注册 业务服务 配置中心 启动获取 Monitor Turbine K8S流量 SC流量 同集群调用微服务 Spring Cloud管理平台基于Kubernetes的Spring Cloud实现 Devops: Experience Auto Scaling & Self Healing Resilience & Fault