Apache Pulsar 云原⽣时代的消息平台 翟佳 streamnative.io ⾃我介绍 • 开源项⽬爱好者： • Apache Pulsar PMC成员 • Apache BookKeeper PMC成员 • EMC -> StreamNative • 华中科⼤ -> 中科院计算所 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar

资源成本 等等都需要同时满足（和传统CAP相悖） • 接入层需要能够根据规则的路由，以及兼容各类协议接 口以及数据模型，并能根据应用的规模来自动拓展。 • 实现HTAP(OLTP+OLAP)，将在线事务|分析混合计算模型 基础上，实现多模数据模型，使得集成成本经一步降低。 • 计算层，与存储彻底剥离开来，实际是微服务化架构， 可以自由伸缩，并自动故障转移，采用读写分离，适应 高负荷的场景。另外也需要进一步将计算和内存分离出 这个例子，也给数据库云原生化上的技术架构演进提 供了一个范本，并不是原封不动的迁移就变成云原生 高级能力-云原生数据库-应用的基石-3-场景 数据源 数据日志 消息数据 订单数据 云原生 DB 高并发写入 用户 MR 云DB 用户 日志消息类数据实时分析 支持企业低成本、大容量存储和查询各类日志、消息、交易、用户行为、画像等 结构化/半结构化数据，支持高吞吐量实时入库及数据实时查询，实现数据资源 智慧化运营。 优势 低成本存储： 物联网数据存储和查询 将车联网数据、设备监控数据、客流分析管控数据、交通数据、传感器数据实时 写入HBase中，分析结果输出到用户的监控前端系统展示，实现物联网数据的实时 监控分析。 优势 易接入： 轻松对接消息系统、流计算系统 高并发： 满足千万级并发访问 存算分离： 按需分别订购计算与存储，成本低、故障恢复快 利用HTAP模式，可以将查询和分析合并 起来，更加节约成本，并提高了性能 高级能力-云原生数据库-应用的基石-4-端到端安全

摩尔定律失效 分布式崛起 1.数据库框架 随着数据量的增大，读写并发的增加，系统可用性要求的提升，单机 MySQL面临： 1、容量有限，难以扩容 2、读写压力，QPS过大，特别是分析类需求会影响到业务事务 3、可用性不足，宕机问题 1.数据库框架 1.数据库框架 计算机领域的任何问题都可以通过增加一个中间层来解决。 数据库框架技术：在业务侧增强数据 库的能力。 直接在业务代码使用。 Spanner Aurora GaussDB PolarDB OceanBase TiDB Cockroach DB …… 3.分布式数据库 1.水平扩展性 2.计算存储分离 3.分布式事务 4.多副本机制 5.SQL接入支持 6.云原生支持 容量 性能 一致性 可高用 易用性 伸缩性 代替单机数据库（注意，主要解决容量问题）。 3.分布式数据库 1、需要较多的机器资源； 2、 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生 态圈，它由 JDBC、Proxy 和 Sidecar（规划中）这 3 款相互独立，却又能够 混合部署配合使用的产品组成。 它们均提供标准化的数据分片、分布式事务和 数据库治理功能，可适用于如 Java 同构、异构语言、云原生等各种多样化的 应用场景。 5.数据库解决方案 Level 3：Sharding-Proxy中间件（3.x+） Level 2：Sharding-JDBC框架（1

务器模式还是客户端模式。提供时，代理将充当Consul服 器。每个Consul集群必须至少有一个服务器，理想情况下每个数据中心不得超过5个。所有服务器都 与Raft一致性算法，以确保事务以一致，可线性化的方式发生。事务修改集群状态，该状态在所有服 器节点上维护，以确保节点故障时的可用性。服务器节点还与其他数据中心中的服务器节点一起参与 AN八卦池。服务器充当其他数据中心的网关，并根据需要转发流量。

云原生实践。 与2019年全面云化相比，2020年全面云原生化革命性重构了双11“技术引擎”。从产品和技术两方面来看，产品侧，阿里云通过提 供容器服务ACK、云原生数据库PolarDB/Redis、消息队列RocketMQ、企业级分布式应用服务EDAS、微服务引擎MSE、应用监控服 务ARMS等数十款云原生产品全面支撑双11。技术侧，云原生四大核心技术实现规模和创新的双重突破，成为从技术能力向业务 生命周期（Lifecycle） • 网络（Networking） • 状态（State） • 捆绑（Binding） 每种需求存在的问题和局限性，导致传统解决方案如企业服 务总线（ESB）及其变体（如消息中间件，轻量级的集成框架 等）不再适用。随着微服务的发展，以及容器和 Kubernetes 的普及和广泛使用，云原生开始影响这些需求的实现方式。 未来趋势是通过将所有传统的中间件功能移至其他运行时来

库存中心 渠道中心 用户中心 营销中心 会员中心 日志服务 安全 全链路监控 web服务 ES 云数据库 Rredis 版 RDS 云数据库 POLARDB 微服务中心 限流熔断 消息队列 AHAS ARMS SLS Web应⽤防⽕墙 分布式任务LTS 服务注册发现 配置中心 RPC HTTP HTTP HTTP HTTP 调度分配 斯凯奇 云原生网关最佳实践

extension for Envoy Application Runtime — Layotto 背景 Service Mesh 解决了微服务治理的痛点，但在实际业务开发 中，缓存、数据库、消息队列、配置管理等， 我们仍然需 要维护一套重量级的 SDK 并且侵入应用代码。 方案 提供 API 抽象层，应用程序中只针对这套标准的 API 编程， 无需考虑实际运行时的后端服务形态。 优点

针对硬件特性的适配、还需要安装OS 等，最后还要在OS上安装应用，并且 还要保证应用软件依赖拓扑结构不会 出错。 3. 集成点：包括新环境的硬件、软件和 应用与遗留系统的集成，比如，监控、 服务注册中心、文件传输、消息集成、 ITSM等系统的部署集成。 4. 由于上层所依赖的底层环境在不同交 付环境中是不同的，而传统交付方式 缺乏脚本能“理解”的方式来表达这些 差异，此外由于事后更新OS、三方库 或者系统，这些变更又缺乏校验关系，