周 涛 (广侯) 阿里巴巴 云原生应用平台 技术专家 阿里巴巴超大规模神龙裸金属 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 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 • 未来工作云原生全景图阿里全站上云 • 2018年底：阿里经济体全面上云 • 2019上云第一仗：基础设施上云 • 双11顺利通过峰值流量考验神龙 X-Dragon • 全称：弹性裸金属服务器（神龙） • 阿里造“神龙”神龙 X-Dragon • 优势： • 性能 • 弹性 的探索和创新成为 可能 • ASI (k8s) + 容器 (runc / runv / kata / ..) + 神龙 = 阿里云原生化 的最佳组合 • 最大的电商平台之一，并池最佳化资源利用率 • 大规模混部、优先级差异化提升资源使用效率 • Alibaba Serverless Infrastructure (ASI) 的基石上云效率提升 物理机 (云下) 神龙裸金属 (云上) 交付周期 周 分钟级

大规模微服务架构下的 Service Mesh探索之路 敖小剑6月初在深圳举行的GIAC全球互联网架构大会上，蚂蚁金服第一次对外 透露了开发中的Service Mesh产品——Sofa Mesh。 今天我们将展开更多细节，详细介绍蚂蚁金服Sofa Mesh的技术选型， 架构设计以及开源策略。 前言技术选型 Technical 1ü 性能要求 • 以蚂蚁金服的体量，性能不够好则难于接受 国内的华为/新浪微博 等都选择在Sidecar中 实现功能，没有mixerü 支持跨集群 • 打通多个服务注册中心 • 支持多个注册中心同步信息 • 实现跨注册中心的服务调用 ü 支持异构 • 实现方式不同的注册中心 • 向Service Mesh的过渡 • 两个非Service Mesh的打通 ü 终极形态 • 跨集群 + 异构同时支持 • 配合其他模块实现更灵活的服务间通讯 增强版Pilot：梦幻级服务注册和治理中心 Registry Open Service Registry API Data Sync Dubbo Eureka Consul 1. 增加Sofa Registry的adapter，提供 超大规模服务注册和发现的解决方案 3. 增加服务注册的API 2. 增加数据同步 功能，配合edge sidecar实现跨域 和异构的数据交换Edge Sidecar: 东西向服务间通讯的特殊桥梁 服务注册中心

蚂蚁金服双十一 Service Mesh 超大规模落地揭秘 黄挺(鲁直) 蚂蚁金服微服务以及云原生负责人 雷志远(碧远) 蚂蚁金服中间件 RPC 负责人2 个⼈人简介 雷志远（碧远） 蚂蚁金服 RPC 负责人 主要 Focus 领域： * 服务框架：SOFARPC（已开源） * Service Mesh：MOSN（已开源） 黄挺（鲁直） 蚂蚁金服云原生负责人 主要

阿里云云原生应用平台 阿里巴巴 k8s 超大规模实践 关注“阿里巴巴云原生”公众号 回复 1124 获取 PPT自我介绍 •曾凡松（逐灵），当前主要负责 k8s 在阿里巴巴场景中的规模化落地，将 k8s 应用于阿里最核心的业务，帮助客 户以云原生的方式管理应用并获得效率、 稳定性及成本的改善。 •汪萌海（木苏），经历了阿里巴巴集团 集群调度从自研 sigma 系统迁移到 k8s 体系的过程，目前主要负责解决阿 体系的过程，目前主要负责解决阿 里巴巴集团在大规模场景下使用 k8s 碰到的稳定性、容器编排质量和性能问 题。❖ 阿里巴巴容器的发展历程 ❖ 基于 k8s 云原生改造实践 ❖ k8s 规模及性能优化实践 ❖ 云原生应用管理演进路线 主要内容阿里巴巴容器的发展历程 2013 初步探索 使用容器的方式替换传统使用 VM 部署应用的，基于 lxc 自研 了 t4 容器并构建了 AI 集团管理 技术成果，大幅降低了数据中心 的资源成本 2019 全面拥抱云原生 阿里业务全面上云，运维体系全 面拥抱云原生，基于 k8s 生态在 阿里内部蓬勃发展。在 2019 双 11 中，k8s 体系支撑了阿里史上 规模最大的集群，并提供了极速 的应用扩容体验 2015 野蛮生长 体验到使用容器部署应用的优势 后，阿里内部发展出众多的运维 平台，包括 AliSwarm，Zeus， Hippo 等，极大地降低了业务运

103 Nacos 账号权限体系 103 Nacos 认证机制 110 Nacos 前端设计 117 Nacos 前端设计 117 Nacos 性能报告 122 Nacos Naming 大规模测试报告 122 Nacos ⽣态 130 Nacos Spring 生态 130 Nacos Docker & Kubernetes 生态 137 Nacos 服务网格生态 148 Nacos 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就是将⼀个配置准时的推送到不同的节点。即便如 此简单需求，随着业务规模变大也会变的非常复杂。如何能将数据准确的在 3 秒钟之内推送到每⼀ 个计算节点，这是当时提出的⼀个要求，围绕这个要求，系统要做大量的研发和改造，类似的这种 关键的技术挑战点还非常非常的多。本书就 阿里做开源大概有两个阶段，第⼀个阶段是 2018 年之前，取之于开源，反哺于社区，开源是⼀种 情怀，是⼀种文化，是⼀种展示技术影响力和技术实力的方式，包括我在内很多阿里技术人都是因 此影响加入。阿里凭借着互联网场景和规模的优势走在了时代的前列，完成了去 IOE ，创造了企业 级互联网架构等壮举，并且开源了很多自主产品如 Dubbo、RocketMQ、Tengine、Jstorm 等，产 生了巨大的影响力，在互联

否能够自动回滚？整个过程线上业务持续运行不中断。 传统稳态业务环境难以高效承载敏态应用 发现故障 （假死） 创建 新实例 配置 运行环境 部署当前 应用版本 添加 监控 配置 日志采集 测试确认 服务正常运行 实例 加入集群 恢复正常 场景 1 如果生产中一台Web应用服务器故障，恢复这台服务器需要 做哪些事情？ 场景 2 如果应用负载升高/降低，如何及时按需扩展/收缩所用 资源？ 场景 3 否能够自动回滚？整个过程线上业务持续运行不中断。 传统稳态业务环境难以高效承载敏态应用 发现故障 （假死） 创建 新实例 配置 运行环境 部署当前 应用版本 添加 监控 配置 日志采集 测试确认 服务正常运行 实例 加入集群 恢复正常 工作量 成本 新一代架构（微服务）应用的对承载平台提出新要求 传统实践中，主要采用虚机/物理机+SpringCloud等微服务框架的方式承载微服务应用。但在一个虚机/服务器上 K 8 s 等 容 器 编 排 软 件 相 继 出 现 2 0 0 9 年 阿 里 云 飞 天 系 统 诞 生 聚焦于CapEx到OpEx的转变，但是应用依然需要自己解决稳定性问题 企业开始摸索大规模上云的可能性，而同时微服务架构开始出现。 2 0 0 0 年 F r e e B S D 提 出 容 器 ， 而 资 源 隔 离 能 力 早 在 1 9 7 5 年 就 已 经 存 在 2003年Docker兴起，但云原生架构依然

AI 知识库 Sealos 介绍 以 kubernetes 为内核的云操作系统 整个数据中心抽象成一台服务器，一切皆应用，让用云像用个人电脑一样简单！ Kubernetes是云操作系统内核，整个集群是一个整体 Sealos是云操作系统发行版本 Linux发行版，如redhat Linux kernel CPU 内存 磁盘 Linux发行版，如redhat Linux kernel 提供最基础的核心能力 容器管理、编排调度、资源隔离 驱动层实现资源抽象 自由切换，到处运行 Sealos API Sealos CLI Desktop 裸金属 AWS 阿里云 更多······ boot 集群镜像 租户管理 应用管理 函数计算 消息队列 数据库 缓存 计算驱动 网络驱动 存储驱动 自由组装 内聚解耦 化整为零 大道至简 sealos 的能力 • 10 秒上线一个自带域名和 秒上线一个自带域名和 https 的 nginx 应用 • 其它应用同理如博客系统 低代 码平台等 java/go/python/node.js/html 轻松运行到 sealos 上 • 一个集群多个部门多个组 织共同使用 • 相互安全隔离 • 支持共享与协作 • 20 秒启动高可用 mysql/pgsql/mongo/redis 数据 库 • 写代码像写博客一样简单 • AI 自动编码，毫秒级上线，0

· · · · · · · · · 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 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 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 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 508 5 部署标准集群 524 5.1 TiDB 软件和硬件环境建议配置 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · 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 4.2.1 使用 TiDB Cloud Serverless 构建 TiDB 集群· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 100 4.2.2 使用 TiDB 的增删改查 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 504 5 部署标准集群 520 5.1 TiDB 软件和硬件环境建议配置 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · 63 3.1.1 部署本地测试集群 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 63 3.1.2 在单机上模拟部署生产环境集群 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 84 4.2.1 使用 TiDB Serverless 构建 TiDB 集群 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 84 4.2.2 使用 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 437 5 部署标准集群 453 5.1 TiDB 软件和硬件环境建议配置 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·