Ansible 部署方案（强烈推荐） 离线 Ansible 部署方案 Docker 部署方案 Docker Compose 部署方案 跨机房部署方案 配置集群 参数解释 TiDB 配置项解释 开启 TLS 验证 生成自签名证书 监控集群 整体监控框架概述 重要监控指标详解 组件状态 API & 监控 扩容缩容 集群扩容缩容方案 使用 Ansible 扩容缩容 升级 升级组件版本 TiDB 2.0 升级操作指南 部署方案 跨机房部署方案 配置集群 参数解释 README - 8 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 TiDB 配置项解释 使用 Ansible 变更组件配置 开启 TLS 验证 生成自签名证书 监控集群 整体监控框架概述 重要监控指标详解 组件状态 API & 监控 扩容缩容 集群扩容缩容方案 使用 Ansible 扩容缩容 升级 升级组件版本 TiDB 2.0 升级操作指南 当同时设置了该选项和 --ssl-cert 、 --ssl-key 选项时，TiDB 将在客户端出示证书的情况下根据该选项指 定的受信任的 CA 列表验证客户端证书。若验证失败，则连接会被终止。 即使设置了该选项，若客户端没有出示证书，则安全连接仍然继续，不会进行客户端证书验证。 TiDB 进程启动参数 - 31 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 TiDB 系统数据库 TiDB 的系统数据库跟

也从阿里巴巴的“去IOE”运动说起 业务驱动下的分布式技术实践之路 5月17日，支付宝最后一台小型 机下线标志去IOE落下帷幕 首次双十一大考卡顿半分钟后稳 定度过 7月，TDDL+AliSQL首次验证支 持核心库 无法弹性扩展 成本高 去 IOE 商品库去O TDDL首次双十一 “去IOE完成” 天价账单 上云 2009 2011 2012 2013 2013 2015 TDDL 同一连接串 已验证工具或系统 • MySQL Slave（change master） • DTS • Canal/CloudCanal • Maxwell • Debezium • Streamsets • mysql-binlog-connector-java • Flink CDC 性能指标 • 25w rps • 8GB 大事务 • 5s 延迟* 下一步 • 验证更多工具 支持 MySQL Change Master 指令 • 原生作为 MySQL 备库的能力 • 支持 PolarDB-X 之间数据同步 • 支持 DDL 同步 • 支持事务复制、行级复制 已验证工具或系统 • MySQL/MariaDB • PolarDB-X 性能指标 • 1.5w rps • 1s 延迟* 下一步 • 多流 • GTID事务并行复制 • 更多源端完全兼容

3（我们在这个程序中要计算的小时数）的结果。Rust 对常量的命名 40/562Rust 程序设计语言 简体中文版 约定是在单词之间使用全大写加下划线。编译器能够在编译时计算一组有限的操作，这使我们 可以选择以更容易理解和验证的方式写出此值，而不是将此常量设置为值 10,800。有关声明 常量时可以使用哪些操作的详细信息，请参阅 Rust Reference 的常量求值部分。 在声明它的作用域之中，常量在整个程序生命周 代码块中的表达式返回一个整数，而 else 代码块中的表达式返回一个字符串。这不可行， 因为变量必须只有一个类型。Rust 需要在编译时就确切的知道 number 变量的类型，这样它就 可以在编译时验证在每处使用的 number 变量的类型是有效的。如果number的类型仅在运行时 确定，则 Rust 无法做到这一点；且编译器必须跟踪每一个变量的多种假设类型，那么它就会 变得更加复杂，对代码的保证也会减少。 请求返回了一个表明触发了限流的状态。在这些例子中， 应该通过返回 Result 来表明失败预期是可能的，而调用者就必须决定该如何处理这个问题。 当你的代码在进行一个使用无效值进行调用时可能将用户置于风险中的操作时，代码应该首先 验证值是有效的，并在其无效时 panic!。这主要是出于安全的原因：尝试操作无效数据会暴 露代码漏洞，这就是标准库在尝试越界访问数组时会 panic! 的主要原因：尝试访问不属于当 前数据结构的内存是一

现状及行业态度•时隔两月 Istio 发布了 1.4，迭代迅速 •国内 Service Mesh 相关书籍出版三本以上 •各大厂积极部署推进，蚂蚁金服影响力最大 •阿里巴巴实现对核心应用于双十一上验证 •云计算平台推出商业产品，但仍未普适 行业现状行业态度 普遍看好，仍存疑惑。 1. Service Mesh 增加成本调用及部署成本，高于所获得 的收益，价值难以兑现。 2. 针对服务化架构并未带来新的突破，将已有功能换个 •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 内部支撑 商业赋能 技术输入 反哺增强 标准化生产 场景验证#2 阿里巴巴在落地 Service Mesh 中遇到的挑战#1 在 SDK 无法升级的情形下如何实现应用的 mesh 化 •没有人力修改 RPC-SDK，应用不想升级 1. Istio 通过

如果无法达成测试目标，建议取消——无侵入的好处就是可以撤 退。 • 评估关联服务的工作情况——尤其是重试、超时特性的应用切换演练 • 在测试版本和后备版本之间根据预案进行切换。 • 验证相关服务的工作状况。 • 最终保障试点上线 • 在通过测试验证和切换演练的过程之后，就可以将试用的网格应 用上线到生产 环境开始试运行了。和所有其他上线活动一样，在 上线之后需要提高监控级别，关注试用服务自身和试用服务影响 范围内的相关功能的健康情况。新书广告

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 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

© XXX Page 1 of 9 Curvefs-S3 本地写缓存盘方案© XXX Page 2 of 9 背景 方案设计 主要数据结构定义 方案设计思考 POC验证 背景 当前，s3客户端在写底层存储的时候是直接写入远端对象存储，由于写远端时延相对会较高，所以为了提升性能，引入了写本地缓存盘方案。也即要写底层存储时，先把数据写到本地缓存硬盘，然后再把本地缓存 硬盘中的数据异步上传到远端对象存储。 如果客户端挂掉，那么写缓存盘中可能会有残留文件没有上传到对象存储；如果忘记处理，那么这些数据也就相当于是丢失了。 所以在客户端初始化建立的时候，可以先遍历写缓存目录，如果里面有文件，那么则上传到远端对象存储 POC验证© XXX Page 9 of 9 CacheWrite_->AsyncUploadRun(); char* buf = (char*)malloc(1024*4); memset(buf

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 通过应用Pod 中增加一个安全 Sidecar，以API接口的形式为APP及其他Sidecar 提供基础的身 份颁发、身份验证功能  解耦应用的业务逻辑与认证授权逻辑，减少开发量；  提供密码学安全的认证授权逻辑，提高安全性；  全网统一的认证授权方式，去凭证，减少攻击面；  为每个应用建立唯一的全局应用身份标识 来声明自己的身份。使用可信身份服务构建敏感数据下发通道 身份校验  从应用 A 发起的调用上下文中获取 JWT-SVID，并构造 HTTP 请求，调用安全Sidecar提供的 JWT- SVID 验证接口。  安全Sidecar通过密钥对 JWT-SVID 进行验签。  从 JWT-SVID 的 Body 部分中获取 SPIFFE ID。  将 SPIFFE ID 内容解释为几个关键属性

读写缓存分离 缓存层级 对外接口 后台刷数据线程 本地磁盘缓存 关键数据结构 详细设计 Write流程 Read流程 ReleaseCache流程 Flush流程 FsSync流程 后台流程 poc测试验证 背景 基于s3的daemon版本基于基本的性能测试发现性能非常差。具体数据如下： 通过日志初步分析有2点原因© XXX Page 3 of 9 1.append接口目前采用先从s3 get 更新元数据，清理DataCache缓存，DataCacheNum_减1。 5.遍历完一轮DataCache后，获取DataCacheNum值，如果不为0，则继续遍历，如果为0则回到1步骤。 poc测试验证 根据上述设计，完成初步daemon，测试结果如下图 目前看写性能有明显的提升，但时延仍然很高， 。 需要进一步分析

跨库、跨表查询 - 由应用保证 月级别 类似单机数据库，事务由底层 数据库提供，支持透明分布式 事务 0 扩容、缩 容、维护 制作分库数据镜像 暂停业务 检验所有数据和原有数据的一致性 切换路由配置 上线后测试验证 开始业务 （中间有问题都需要进行相应的重试 或者回滚方案） 周级别 人工方式：简单命令行，按需 增加服务器、删除服务器 自动方式：通过API接口，自动 增加或删减服务器 人工方式 1分钟 自动方式 NewSQL | TiDB 以便捷的接口（MySQL 兼容），让你像使用单机数据库一样轻松 获得大数据处理能力，满足大数据量下的高压力的实时处理的各种需求。 商业模式：开源 ● 开源的模式在硅谷已经验证成功，作为基础软件领域正确的商业模式 ○ Cloudera / Hortonworks / OpenStack / Docker / RedHat ... ● 开源正在蚕食数据库市场 ○ MongoDB