Golang 在接入层长连接服务中的实践 黄欣 基础平台－架构部 目录 • 背景 • 架构 • 心得 目录 • 架构 • 心得 背景—why 长连接？ • 业务场景 – 大量实时计算 • 司机乘客撮合 • 实时计价 – 高频度的数据交互 • 坐标数据 • 计价数据 – App和服务端双向可达 • 上行（抢单） • 下行（派单） 背景—why golang？ • 开发效率 整体架构图 架构—接口设计 • 原则 – 扩展性 – 稳定性（最好不用升级） • 解决方法 – Protobuf（golang） – 接口设计分层 • 框架层：模块间通信协议（类似tcp/udp） • 业务层：bytes（类似应用层）留给业务自己定义就好了 架构—性能 • conn svr 架构—集群扩展 • Proxy本身无限扩容（无状态） • 依赖的存储可无限扩容（状态交给存储）

Rust 异步 Runtime 的兼容层 施继成 @ DatenLord Introduce what’s rust async runtime # Rust async runtime Analyze the reason of runtime isolation # Async runtime binding # Compatible layer 1 Create a wheel

全军出击：全连接层 主讲人：龙良曲 I know nothing Be practical nn.Linear relu? concisely ▪ inherit from nn.Module ▪ init layer in __init__ ▪ implement forward() Step1. Step2. Step3. nn.ReLU v.s. F.relu()

服务网格中管理任何七层流量 赵化冰@腾讯云 #IstioCon Huabing Zhao Software Engineer @ Tencent Cloud https://zhaohuabing.com @zhaohuabing @zhaohuabing @zhaohuabing @zhaohuabing #IstioCon Agenda ❏ Service Mesh 中的七层流量管理能力 中的七层流量管理能力 ❏ 几种扩展 Istio 流量管理能力的方法 ❏ Aeraki - 在 Isito 服务网格中管理所有七层流量 ❏ Demo - Dubbo Traffic Management ❏ MetaProtocol - Service Mesh 通用七层协议框架 #IstioCon Protocols in a Typical Microservice Application Service Security, Observability) #IstioCon What Do We Expect From a Service Mesh? 为了将基础设施的运维管理从应用代码中剥离，我们需要七层的流量管 理能力： ● Routing based on layer-7 header ○ Load balancing at requet level ○ HTTP host/header/url/method

配置管理、上线的流程。同时，对于配置页面的开 发，少则需要1到2天的开发工时，研发成本高。问题总结如下： 1. 研发成本高，每个需求要开发新的配置管理页面。 2. 研发周期长，运营效率低，从需求的提出到运营上线周期长。 3. 灵活性差，对不同的运营维度（城市、版本、时间等）都需要事先确定好，无法动态调整。 上线流程“粗糙” 上线流程“粗糙” 在早期，运营配置上线流程需要研发同学参与。产 箭头所示）。从功能角度，大体上分为四层：数据层、 服务层、接入层和监控层。 APPKIT打造稳定、灵活、高效的运营配置平台 - 美团技术团队 4.1 数据层 4.1 数据层 数据层作为最底层的数据存储，其保存了最基本的运营后台数据、流程数据和线上数据。对持久化的数 据，我们采用MySQL进行存储；对于缓存数据，我们采用了Redis的解决方案。这样数据层形成基本的两 级存储结构：MySQ 操作都记录在这 里；流程数据，运营人员操作完成后，提供发布流程，预览及审核都在流程数据里进行；线上数据，审核 通过后，数据同步到线上数据，最终C端用户获取到的数据都是来源于线上数据。 谈到数据层，这里我们遇到了存储上的一个小问题。按城市运营的每条数据，都需要存储具体的城市ID列 表，其在数据库里的存储为 “1,2,3,4…… ”这样字符串。而这种数据存储在业务请求和条件过滤过程中， 存在着如下两个问题：

规模：十万级服务/配置，百万级连接，具备强大扩展性。 15 > 简介 Nacos 生态 Nacos 几乎支持所有主流语言，其中 Java/Golang/Python 已经支持 Nacos 2.0 长链接协议，能 最大限度发挥 Nacos 性能。阿里微服务 DNS（Dubbo+Nacos+Spring-cloud-alibaba/Seata/ Sentinel）最佳实践，是 Java 微服务生态最佳解决方案；除此之外，Nacos  开放性，设计和讨论保持社区互动和透明，方便大家协作。 架构图 整体架构分为用户层、业务层、内核层和插件，用户层主要解决用户使用的易用性问题，业务层主 要解决服务发现和配置管理的功能问题，内核层解决分布式系统⼀致性、存储、高可用等核心问题， 插件解决扩展性问题。 Nacos 架构 < 18 用户层  OpenAPI：暴露标准 Rest 风格 HTTP 接口，简单易用，方便多语言集成。 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。  配置管理：实现配置管 CRUD，版本管理，灰度管理，监听管理，推送轨迹，聚合数据等功能。  元数据管理：提供元数据 CURD 和打标能力，为实现上层流量和服务灰度非常关键。 19 > Nacos 架构 内核层  插件机制：实现三个模块可分可合能力，实现扩展点

........................................................................................... 17 三： 长轮询 ................................................................................................. .............................................................................. 48 第五章 Remoting 通信层： .................................................................................................. .......................................................................................... 54 五：通信层的整体交互 ..............................................................................................

省略所有系数。例如，循环 2? 次、5? + 1 次等，都可以简化记为 ? 次，因为 ? 前面的系数对时间复 杂度没有影响。 3. 循环嵌套时使用乘法。总操作数量等于外层循环和内层循环操作数量之积，每一层循环依然可以分别 套用上述 1. 和 2. 技巧。 以下示例展示了使用上述技巧前、后的统计结果。 ?(?) = 2?(? + 1) + (5? + 1) + 2 完整统计 (‑.‑|||) = logRecur(float n) { if (n <= 1) return 0; return logRecur(n / 2) + 1; } 线性对数阶 ?(? log ?) 线性对数阶常出现于嵌套循环中，两层循环的时间复杂度分别为 ?(log ?) 和 ?(?) 。 主流排序算法的时间复杂度通常为 ?(? log ?) ，例如快速排序、归并排序、堆排序等。 // === File: time_complexity 个互不重复的元素，求其所有可能的排列方案，方案数量为： ?! = ? × (? − 1) × (? − 2) × ⋯ × 2 × 1 阶乘通常使用递归实现。例如以下代码，第一层分裂出 ? 个，第二层分裂出 ? − 1 个，以此类推，直至第 ? 层时终止分裂。 // === File: time_complexity.java === /* 阶乘阶（递归实现） */ int factorialRecur(int

省略所有系数。例如，循环 2? 次、5? + 1 次等，都可以简化记为 ? 次，因为 ? 前面的系数对时间复 杂度没有影响。 3. 循环嵌套时使用乘法。总操作数量等于外层循环和内层循环操作数量之积，每一层循环依然可以分别 套用上述 1. 和 2. 技巧。 以下示例展示了使用上述技巧前、后的统计结果。 ?(?) = 2?(? + 1) + (5? + 1) + 2 完整统计 (‑.‑|||) = return 0 return log_recur(n / 2) + 1 2. 复杂度 hello‑algo.com 24 线性对数阶 ?(? log ?) 线性对数阶常出现于嵌套循环中，两层循环的时间复杂度分别为 ?(log ?) 和 ?(?) 。 主流排序算法的时间复杂度通常为 ?(? log ?) ，例如快速排序、归并排序、堆排序等。 # === File: time_complexity 个互不重复的元素，求其所有可能的排列方案，方案数量为： ?! = ? × (? − 1) × (? − 2) × ⋯ × 2 × 1 阶乘通常使用递归实现。例如以下代码，第一层分裂出 ? 个，第二层分裂出 ? − 1 个，以此类推，直至第 ? 层时终止分裂。 2. 复杂度 hello‑algo.com 25 # === File: time_complexity.py === def factorial_recur(n: