Mesh形态 部署在K8s上 非SM 部署在 非k8s上 Service Mesh (Sidecar模式) 部署在K8s上 Service Mesh (Istio模式) 部署在K8s上 Service Mesh (Sidecar模式) 部署在 非k8s上 Service Mesh (Istio模式) 应用终极形态 应用现状 1 1 1 2 2 2 3 4 4 4 比较理想，绝大部分 比较理想，绝大部分 投入最终都将保留 Service Mesh (Sidecar模式) Service Mesh (Istio模式) 带完善的控制 平面，如Istio 只有Sidecar， 直接集成周边 不现实 Istio的非k8s支 持投入产出比 太差 背景1：原生Istio无法支撑我们的规模 背景2：k8s（Sigma3.1）将加快普及 K8s普及在即， 不适合再大面积 铺开，快速会师ü 铺开，快速会师ü 和路线1的核心差别 • 是先上k8s，还是先上Service Mesh • 而且是终极形态的Service Mesh（意味着更偏离目标） ü 好处是第一步（非k8s上向Sidecar模式演进）非常自然 • 容易落地 • 快速达成短期目标 ü 缺点是再往后走 • 由于没有k8s的底层支持，就不得不做大量工作 • 尤其istio的非k8s支持，工作量很大 • 而这些投入，在最终迁移到k8s时，又被废弃

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 248 4.5 数据库模式设计 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 7.8.24 为什么 TiCDC 需要使用磁盘，什么时候会写磁盘，TiCDC 能否利用内存缓存提升同步性能？ · · 956 7.8.25 为什么在上游使用了 TiDB Lightning 物理导入模式和 BR 恢复了数据之后，TiCDC 同步会出现卡 顿甚至卡住？· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2335 13.7.8 物理导入模式· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2347 13.7.9 逻辑导入模式· · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 244 4.5 数据库模式设计 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2076 13.7.8 物理导入模式· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2088 13.7.9 逻辑导入模式· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2577 14.3.5 使用 MPP 模式· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

Spring-cloud-alibaba 生态进行推广，建立阿里 DNS（Dubbo+Nacos+Spring- cloud-alibaba/Seata/Sentinel）微服务最佳实践。 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 HTTP 接口，简单易用，方便多语言集成。  Console：易用控制台，做服务管理、配置管理等操作。  SDK：多语言 SDK，目前几乎支持所有主流编程语言。  Agent：Sidecar 模式运行，通过标准 DNS 协议与业务解耦。  CLI：命令行对产品进行轻量化管理，像 git ⼀样好用。 业务层  服务管理：实现服务 CRUD，域名 CRUD，服务健康状态检查，服务权重管理等功能。 日志模块：管理日志分类，日志级别，日志可移植性（尤其避免冲突），日志格式，异常码+帮 助文档。  回调机制：SDK 通知数据，通过统⼀的模式回调用户处理。接口和数据结构需要具备可扩展性。  寻址模式：解决 Server IP 直连，域名访问，Nameserver 寻址、广播等多种寻址模式，需要可 扩展。  推送通道：解决 Server 与存储、Server 间、Server 与 SDK 间高效通信问题。

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 228 4.5 数据库模式设计 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2011 13.7.8 物理导入模式· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2023 13.7.9 逻辑导入模式· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2568 14.3.5 使用 MPP 模式· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

的 list & watch 机制获取某种资源的 全量 objects。list 可以简单理解为一个 HTTP GET 请求，watch 为一 个 HTTP/2 长连接 Cache 如何保持与 API Server 一致性 list & watch 机制中，list 获取 API Server 中数据的一份快照，并记 录 ResourceVersion 版本信息，watch 从 ResourceVersion ResourceVersion 开始，获取后 续的增量数据。 watch 通过网络异步（asynchronous）获取增量数据，所以 cache 提供 的是最终一致性（eventual consistency）。 期间遇到网络、API Server 报错等异常时，会有重试机制 Controller-runtime 的 Informer 增加一段逻辑：如果上层 GET 某个 object 没有对应的 informer， 较大， 所以一方面要根据单个对象大小以及总得对象规模来评估 controller 内 存消耗。 另一方面 informer 提供了同类型对象的共享机制，降低内存开销 近距离感受 list & watch 机制 Cache 本质及开发建议 相信 Cache 相信 cache 最终能提供所有的你想要的数据版 本，不会丢、也不会错 时刻记着 cache 是最终一致 在做任何读（get、list）操作时，不能假设读到

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 • 开发 DUBBO 协议支持（开箱即用模式下也可以省掉）DNS 寻址目标 • 允许应用把接口当做域名来访问远端服务 • 支持在 Kubernetes DNS 之上构建更结构化的域名体系 • 支持跨集群的服务寻址 • 支持单应用多服务的部署模型 API Server Pilot Discovery SOFA MOSN Get Service Info Get Service Info Watch RPC Service Watch Service Endpoints Watch ADS Config Renew DNS Create Service Create RPC ServiceCRD 定义 RPC Service

微服务的精细管理带来服务的弹性伸缩、开发团队变得敏捷、服务之 间隔离、降低故障率 但是同样的带来的一些问题: 接口之间通用的功能重复开发、膨胀的 服务数量、难以管理 使用API网关模式 使用API网关进行API聚合 使用API网关实现灰度发布 使用API网关实现服务熔断 与传统API网关的功能 • 让 API 请求更安全、更高效的得到处理 • 覆盖 作为配置中心，没有单点，任意宕掉一台机 器，网关集群还能正常运行。其他基于 mysql，postgres 的网关都会有单点 问题 • Apache APISIX 的配置下发只要 1 毫秒就能达到所有网关节点，使用的是 etcd 的 watch；其他网关是 定期轮询数据库，一般需要 5 秒才能获取到最新配置 • 只有 Apache APISIX 开放了自定义负载均衡的挂载点，其他网关都不支持 独创的插件编排/低代码 API 网关 Plugin

. . . . . . . . . . . 291 10.7 glob —Unix 风格路径名模式扩展 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 294 10.8 fnmatch —Unix 文件名模式匹配 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . AST objects. filename 实参需要是代码读取的文件名；如果代码不需要从文件中读取，可以传入一些可辨识的值（经 常会使用 ''）。 mode 实参指定了编译代码必须用的模式。如果 source 是语句序列，可以是 'exec'；如果是单一表达 式，可以是 'eval'；如果是单个交互式语句，可以是 'single'。（在最后一种情况下，如果表达式 执行结果不是 None the source contains null bytes. 如果您想分析 Python 代码的 AST 表示，请参阅ast.parse()。 注解: 在 'single' 或 'eval' 模式编译多行代码字符串时，输入必须以至少一个换行符结尾。这 使code 模块更容易检测语句的完整性。 警告: 在将足够大或者足够复杂的字符串编译成 AST 对象时，Python 解释器有可以因为 Python

. . . . . . . . . . . 291 10.7 glob —Unix 风格路径名模式扩展 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 294 10.8 fnmatch —Unix 文件名模式匹配 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . AST objects. filename 实参需要是代码读取的文件名；如果代码不需要从文件中读取，可以传入一些可辨识的值（经 常会使用 ''）。 mode 实参指定了编译代码必须用的模式。如果 source 是语句序列，可以是 'exec'；如果是单一表达 式，可以是 'eval'；如果是单个交互式语句，可以是 'single'。（在最后一种情况下，如果表达式 执行结果不是 None the source contains null bytes. 如果您想分析 Python 代码的 AST 表示，请参阅ast.parse()。 注解: 在 'single' 或 'eval' 模式编译多行代码字符串时，输入必须以至少一个换行符结尾。这 使code 模块更容易检测语句的完整性。 警告: 在将足够大或者足够复杂的字符串编译成 AST 对象时，Python 解释器有可以因为 Python