SOFA MESH 的通用协议扩展 Service Mesh Meetup #3 深圳站 邵俊雄（熊啸） 2018.08.25AGENDA • SOFA MESH 介绍 • SERVICE MESH 落地的问题 • SOFA MESH 的通用落地方案 • DNS 服务寻址方案 • X-PROTOCOL 通用协议 • 问答SOFA MESH • 从 ISTIO 克隆并保持同步更新 • 使用 寻址 • 使用 iptables/ebpf 透明地路由所有网络流量 • 服务治理规则，服务，实例和配置都是 Kubernetes 资源 • 使用 Controller Pattern 通过 CRD 扩展新的能力 • …MESH 落地碰到的问题 • 客户端服务发现与负载均衡无法与 ISTIO 一起工作 • ENVOY 不支持微服务使用的通信协议 • RPC 服务使用的接口，方法，参数语义无法匹配 ISTIO 一个应用上部署了多个 RPC 服务，每个服务有自己的版本 • …ISTIO 控制平面路由的抽象模型 INBOUND OUTBOUNDSOFA 服务注册模型落地一个微服务框架需要的工作 • 部署 ZK 集群作为 RPC 框架的注册中心 • 开发 ZK Platform Adapter for DUBBO • 开发 DUBBO 服务的 XDS 配置下发 • 开发 DUBBO 服务的路由规则 XDS 适配

Operator Pattern：用 Go 扩展 K8s 的最佳实践 吴学强 ApeCloud KubeBlocks Maintainer & 研发总监 目 录 认识我们 00 什么是 Operator 01 Operator 基础模型 02 Operator 最佳实践 03 我们是谁 云猿生（ApeCloud）是一家提供数据库内核与管理平台的基 础软件开发商. KubeBlocks Operator Pattern 2015.11 2016.12 2017.12 Now K8s 1.1 版本中正式推出 TPR （ThirdPartyResource），首次尝 试解决 K8s API 的扩展性问题， 但存在诸多问题，Alpha 阶段既 夭折 CoreOS 提出 Operator 概念，用 于管理和运行基于应用程序领 域的复杂有状态应用程序。 给出了用 TPR + controller- 会错误生成 Delete Action，执行时同样会报对象不存在错。 根据上述分析，stale cache 确实会有问题，如何补救？先看一个 stale 对象。 如下图所示，某个版本为3（gen=3）的集群（Cluster）中有一个 stale 对象，即 StatefulSet (gen=2)。 Controller-runtime 的 Reconcile 过程是一个 EDA 模型，当该 stale 对象的更新到达

Istio 流量管理原理与协议扩展 赵化冰 赵化冰 腾讯云 服务网格团队 https://zhaohuabing.com Service Mesh Service Mesh Layer 处理服务间通信（主要是七层通信）的云原生基础设施层： Service Mesh 将各个服务中原来使用 SDK 实现的七层通信相关功能抽象 出来，使用一个专用层次来实现，Service Mesh 对应用透明，因此应用 Layer Service 1 Istio 流量管理 – 概览 • 控制面下发流量规则： Pilot • 数据面标准协议：xDS • 集群内Pod流量出入： Sidecar Proxy • 集群外部流量入口：Ingress Gateway • 集群外部流量出口：Egress Gateway（可选,在一个集中点对外部访问进行控制） • Service discovery • Load balancing 可以绑定到端口上直接对外服务，也可以不绑 定到端口上，而是接收其他 listener 转发的请求。 • Cluster：集群是指 Envoy 连接的一组上游主机，集群中的主机是对等的，对外提供相 同的服务，组成了一个可以提供负载均衡和高可用的服务集群。Envoy 通过负载均衡 策略决定将请求路由到哪个集群成员。 xDS 协议的主要概念： • Listener Discovery Service (LDS) : 监听器发现服务。

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 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 (有状态、无状态、多语言) • 基础环境复杂 • 大规模 在线、离线 混部 (运维打通) • 装机模板、OS版本

1 阿里云 — 云原生应用平台团队 孙健波/周正喜 基于 Kubernetes 构建标准可扩展的云原生应用管理平台 2 3 有奖品？ 我的工作内容？ • 构建云原生应用管理平台 @ 阿里巴巴 Kubernetes 工程师 PaaS 工程师 基础设施运维工程师 … YAML 工程师 我们是如何构建的？ PaaS Serverless Operator Platform 研发与运维人员日益增长的应用管理诉求 传统 PaaS 有限的、不可扩展的专有API 与能力 K8s 生态“无限”的应用基础设施能力 不停构建“PaaS”平台不是“银弹” 与其 基于 K8s 构建平台 不如 把 K8s 变成面向开发者的平台 构建一个具备“以应用为中心的 API 抽象”、“用户友好” 且“高度可扩展”的 K8s！ 以应用为中心的 API 抽象 • 应用的工作负载和运维能力的抽象程度越高，用户体验越好 route $ rio up riofile 抽象程度 vs 可扩展性 • 随着抽象程度的增高可以显著降低学习曲线，但是却不得不在扩展性上妥协 抽象程度 可扩展性 高 低 低 高 CRD + Controllers = Everything 通过编写遵循严格限制 的 Buildpack 和 Addon 进行扩展 没有直接扩展 工作负载 和 运维能力 的途径 通过 annotations

王建伟（正己） 卿亮 许进 7 > 推荐序 推荐序 阿里巴巴合伙人 - 蒋江伟（小邪） 随着企业加速数字化升级，越来越多的系统架构采用了分布式的架构，主要目的是为了解决集中化 和互联网化所带来的架构扩展性和面对海量用户请求的技术挑战。这里面其中有⼀个关键点是软负 载。因为整个分布式架构需要有⼀个软负载来协作各个节点之间的服务在线离线状态、数据⼀致性、 以及动态配置数据的推送。这里面最简单的需求 alibba/Sentinel/Seata）组合始终走在前列，引领着微服务领域的发展趋势。Nacos 作为核心引擎 孵化于 2008 年的阿里五彩石项目，自主研发完全可控，经历十多年双 11 洪峰考验，沉淀了高性能、 高可用、可扩展的核心能力，2018 年开源后引起了开发者的广泛关注和大量使用。本书也将介绍 Nacos 偏 AP 分布式系统的设计、全异步事件驱动的高性能架构和面向失败设计的高可用设计理念 等。相信开发者阅读后不仅可以更深入了解 随着我们选择三合⼀的开源模式，又面临另外⼀个问题，未来内部和商业化关系是什么，代码关系 是什么？ 这个问题应该说⼀直持续，但是我们定下来开源、自研、商业化三位⼀体的战略，以开源为内核， 以商业化为扩展；开源做生态，商业化做企业级特性，阿里内部做性能和高可用；开源做组件，商 业化做解决方案；并且随着时间推移，基本按照这思路完成的正循环，全面系统的打造了 Nacos 各 个维度的能力。 前言 <

TiDB 运维文档 软硬件环境需求 部署集群 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 软硬件环境需求 部署集群 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 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 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 性能调优 备份与迁移 备份与恢复 数据迁移 数据迁移概述 全量导入 增量导入 故障诊断 TiDB 周边工具 Syncer Loader TiDB-Binlog PD Control TiKV Control TiDB Controller TiSpark

· · · · · · · · · 83 3.1.1 部署本地测试集群 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 83 3.1.2 在单机上模拟部署生产环境集群 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 103 4.1.4 扩展阅读 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 104 4.2.1 使用 TiDB Cloud Serverless 构建 TiDB 集群· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 104 4.2.2 使用 TiDB 的增删改查

· · · · · · · · · 79 3.1.1 部署本地测试集群 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 79 3.1.2 在单机上模拟部署生产环境集群 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 100 4.1.4 扩展阅读 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 100 4.2.1 使用 TiDB Cloud Serverless 构建 TiDB 集群· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 100 4.2.2 使用 TiDB 的增删改查