servicecomb.apache.org github.com/apache?q=servicecomb 微服务创新新品发布 马彬 2019 2 github.com/apache?q=servicecomb servicecomb.apache.org 在同一个业 务领域的微 服务中使用 了多种不同 语言进行开 发部署 使能多微服 务技术栈开 发的微服务 应用之间协 同工作和共 契约提取 代码生成 文档制作 契约校验 ServiceComb SpringCloud …… ServiceComb toolkit 划分微服务 （含依赖关系） 定义契约 （接口和模型） 发布契约 ServiceComb 契约开发工具 开发微服务 测试微服务 客户+集成商 软件开发商 部署微服务 契约仓库 微服务 运行环 境 验收微服务 协同企业遗留系统微服务化快速改造，实现基于契约的数据、服务标准化管控

使用gRPC go实现 基于Topic的高效消息订阅发布模型 姓名 张凯 中国电子云 目 录 gRPC go 介绍 01 gRPC四种通信模式及落地场景 02 根据proto生成go桩代码 03 订阅者动态注册 04 发布者消息推送 05 现场案例演示 06 gRPC go介绍 gRPC是什么？ 01. 副标题 开篇思考几个问题 01. 副标题 gRPC介绍 基于通信模式如何落地？ 01. 副标题 流式传输 基于通信模式如何落地？ 01. 副标题 以及，本次分享的 “ ” 基于Topic消息发布订阅 基于Topic的消息发布模型简介 01. 副标题 基于Topic的消息发布模型简介 01. 副标题 BRIAN KERNGHAN service PubSubService { rpc Publish(PublishRequest) subscribers[ch] = topic // 动态注册，保存到map中 p.m.Unlock() return ch } 发布者消息推送 01. 副标题 func (p *Publisher) Publish(v interface{}) { ... // 发布时，轮询所有注册上来的对象 for sub, topic := range p.subscribers { ... go p

- 钻石段t ������! 2.�� ��! 3.�� ��! 4.�� ��! 5.�� ��� ��! 6.�� ���! 1.�� ��! 链路级流量隔离 • 全链路灰度发布 • 全链路压测 • 全链路故障演练 服务治理实践(6)-星耀段t+ 异地容灾 扩展 回顾：服务治理系统的三项必备能力 % 标准化 & 易用性 3 高性能

Python C拓展在各平台的打包 与发布 赵丰 GitHub ID: zhaofeng-shu33 在 Windows 平台上：没有找到编译器； 在 Unix 平台上： 无法解决软件依赖。 假如 numpy 官方的源只包含一堆 .c 文件 现在你要 pip install numpy 结果将是 1 为什么需要C拓展包 2 如何在不同的平台打包并发布 编写 setup.py 生成

 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 SPI 机制，用于扩展自己公司定制。 定性，也提高了维护的成本。 那么如何能够做到服务不重启就可以修改配置？所有就产生了四个基础诉求：  需要支持动态修改配置  需要动态变更有多实时  变更快了之后如何管控控制变更风险，如灰度、回滚等  敏感配置如何做安全配置 Nacos 架构 < 22 概念介绍 配置(Configuration) 在系统开发过程中通常会将⼀些需要变更的参数、变量等从代码中分离出来独立管理，以独立的配 者运维人员完成这 个步骤。配置变更是调整系统运行时的行为的有效手段之⼀。 配置管理 (Configuration Management) 在 Nacos 中，系统中所有配置的存储、编辑、删除、灰度管理、历史版本管理、变更审计等所有 与配置相关的活动统称为配置管理。 配置服务 (Configuration Service) 在服务或者应用运行过程中，提供动态配置或者元数据以及配置管理的服务提供者。

保存的目录名称为FISCO- BCOS. fisco_bcos_src_local=../ ; 需要使用FISCO-BCOS的版本号, 使用物料包时需要将该值改为需要使用的版本号. ; 版本号可以是FISCO-BCOS已经发布的版本之一, 链接： https://github.com/FISCO- BCOS/FISCO-BCOS/releases fisco_bcos_version=v1.3.8 ; 节点信息 [nodes] 保存的目录名称为FISCO- BCOS. fisco_bcos_src_local=../ ; 需要使用FISCO-BCOS的版本号, 使用物料包时需要将该值改为需要使用的版本号. ; 版本号可以是FISCO-BCOS已经发布的版本之一, 链接： https://github.com/FISCO- BCOS/FISCO-BCOS/releases fisco_bcos_version=v1.3.8 物料包在构建安装包过程中(非扩容流程) 对使用者来说并不友 好。 2. 合约地址是个魔数, 不方便记忆, 要谨慎维护, 丢失后会导致合约不可访 问。 3. 在合约每次重新部署时, 调用方都需要更新合约地址。 4. 不便于进行版本管理以及合约灰度升级。 CNS合约命名服务,提供一种由命名到合约接口调用的映射关系。 CNS中,调用合约接口时,传入合约映射的name,接口名称以及参数信息。在底层 框架的CNS Manager模块维护name与合约信息的映射关系

启动/停止 升级/回滚 灰度发布 弹性伸缩 微服务运维 应用告警 日志分析 全链路拓扑 SQL分析 调用链 立体监控 方法追踪 事务洞察 微服务治理 负载均衡 限流/降级 熔断/容错 错误注入 黑白名单 微服务管理 注册中心 配置中心 治理中心 全局事务 契约管理 监控大屏 智能分析 环境管理 开发环境 测试环境 预验证环境 灰度环境 生产环境 商业生态(aPaaS/SaaS) 商业生态(aPaaS/SaaS) 行业 （政府、教育、医疗、零售、……） 伙伴 （软通、中软、幸宜、博思、医 信、……） 工具（CPE） 设计和开发 构建 测试 发布上线 监控运维 部署 流 水 线 （ 持 续 集 成 、 持 续 交 付 ） 扩展插件： Eclipse等 扩展插件： 静态检查等 扩展插件： 三方部署系 统 扩展插件： 客户测试系 统 扩展插件： com/apache?q=servicecomb 缺少了什么 • 流水线，平台等自动化手段的完备，使得开发人员开始思考业务功能的拆分，复用，使得网络拓扑更加复杂 • 从过去“数据中心网络拓扑几乎没变化”变为“应用发布，应对业务流量，随时随地的网络拓扑变化” • 平台功能解决了应用运行时之前的种种问题，但为了将应用的运行时统一治理，保障业务可靠运行，需要引入微服务框架 来解决分布式系统中的难题 9 github

开发 产品发布计划 开发 集成开发 运维人员替换 部 署 旧 版 本 开发 开发 测试/发布 • 技术实现单一，需要想办法用一种技术解决所有问题 • 只能按大颗粒系统发布版本，响应周期长 （小特性版本3-6个月，每年1个大版本） • 无法做到永远在线，大版本升级时，要停机中断服务 微服务化的应用构建和发布 产品发布计划 产品发布计划 产品发布计划 产品发布计划 产品发布计划 开发 部署到生成 环境 部署到生成 环境 开发 开发 部署到生成 环境 部署到生成 环境 部署到生成 环境 开发 开发 bugs 旧版本持续运行 Speed & Safety 面临的问题 • 企业应用和互联网应用的不同？ • 如何做到不同ISV的应用互联互通统一管理？ • 怎么才能加快微服务的开发？ 心实例 服务中 心实例 服务中 心实例 • 统一的路由策略管控 • 缓存以提升性能 •支持pull/push两种模式监控实例变化 • 实例动态扩容，海量的长连接或者短连接 • 支持灰度发布、服务分组等高级管理特性 微服务 ServiceComb 开发框架 通信模型 (序列化、传输协 议） 编程模型 （同步、异步、 Reactive…)

OpenKruise 实现大规模集群 镜像预热&部署发布加速实践 王思宇（酒祝） 阿里云容器服务 技术专家 OpenKruise author & maintainer 目 录 前言：OpenKruise 简介 01 为什么说人人都需要镜像预热 02 OpenKruise 是如何实现镜像预热的 03 如何通过镜像预热加速部署&发布 04 版本前瞻：原地升级与预热的结合 05 前言：OpenKruise imagepulljob controller NodeImage node1 NodeImage node2 NodeImage node3 整体预热流程 如何通过镜像预热加速部署&发布 第四部分 常见预热使用场景 apiVersion: apps.kruise.io/v1alpha1 kind: ImagePullJob metadata: name: base-image-job in-place update pull several layers of image start container 原地升级+镜像预热 灰度分批发布 第一批 第二批 第三批 ...... 正在灰度第一批 Pod 提前在后续批次 Pod 的节点上预热即将发布的新版镜像 in-place update start container 最终原地升级过程： DADI (Data Accelerator