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

支持Router模式 Ø GRPC支持 Ø 协议自动识别 Ø 链式路由扩展 Ø 完善流量管理策略，包括 Retry、DirectResponse、 HTTP Header add/delete、 流控、故障注入等 Ø 支持必要的admin接口性能 0.1.0 0.2.0 0.3.0 0.4.0 Ø 内存复用框架 Ø Slab style buffer Ø Raw-Epoll模式 Ø 读合并 HTTP/2.0优化 优化思路：适配MOSN框架，复用官方实现核心结构体和解析流程 Ø 框架适配 ü IO框架 ü 内存复用框架 ü workerpool协程池框架 Ø 功能支持 ü 请求流式处理模式 ü 热升级 ü metrics ü 修复HTTP/2 headers key不支持冒号开头字段的问题 ü 适配envoy的HTTP2配置项 Ø 代码管理 ü fork x/net/http2 代码 http2性能优化 Ø 压测环境 p Intel(R) Xeon(R) CPU E5620 @ 2.40GHz p kernel：2.6.32-220.23.2.el6.x86_64 p 单核模式：1 core； 多核模式： 4 core p Post请求：1k上传，1k下载 p h2load：100连接，10并发 场景 QPS RT(ms) MEM(M) CPU(%) Old http2(1 core)

微服务架构设计的现状 3 Service Mesh微服务设计 4 Service Mesh的框架介绍我过往的经历情况 类型：传统互联网 模式：CS/BS模式 类型：互联网 模式：单体模式 类型：游戏 模式：单体模式 类型：互联网金融 模式：微服务模式Java版本演进史 JDK J2ME J2SE J2EE Java SE 2004年 Java SE 5.0 2006年 Java 实现请求的可靠传递。在实践中，服务网格通常实现为一组 轻量级网 络代理，它们与应用程序一起部署，但 对应用程序透明。Service Mesh的实现原理 Spring Cloud的类库模式 Service Mesh的Sidecar模式Service Mesh：Istio架构Service Mesh：Linkerd架构Service Mesh： OCTO-Mesh架构为了解决单体的复杂度问题，我们引入微服务架构

基于容器服务的微服务架构实践163yun.com 一、微服务与Docker、Kubernetes163yun.com 应用架构 数据架构 IT架构 微服务的交付形式Kubernetes 轻量级的IT运维模式Swarm 资源利用率高的任务执行模式Mesos 快速迭代 高并发 OPEX CAPEX 大数据分析，运营 容器技术的三种视角微服务形态 Hailo Amazon Netflix 来源: https://www Mesh作为微服务框架www.163yun.com Service Mesh生态www.163yun.com 数据面Envoy • 轻量级的proxy • 静态配置，热加载，热重启 • 动态配置，拉取模式www.163yun.com 控制面Pilotwww.163yun.com Service Mesh优缺点163yun.com 二、网易云微服务框架介绍163yun.com 设计思路 • 发现容易搞定，治理难搞定

Mesh 2 Ø跨团队协作需要考虑技术栈落地成本 ü 参与团队分别使用C，Golang，Java等多种技术栈 Ø基于蚂蚁SOFA体系的Mesh化思考 ü 无法保证上下游应用同时升级到Mesh模式 ü 基于RPC内容的流量调度 ü 升级窗口有限，方案必须简单高效 Ø运维体系，容器化建设等方面适配 ü 蚂蚁运维架构建立在流量调度的基础上 ü 容器管理平台更替快速进行中 ØGolang 性能，成本评估符合蚂蚁实际需求2 E5-2650 v2 @ 2.60GHz X 1 üOS： 3.10.0-327.ali2008.alios7.x86_64 Ø软件 üMOSN 0.1.0 üEnvoy 1.7 Ø场景 ü代理模式: client -> mesh -> server üClient直连server请求耗时1.6msSOFARPC + 1K字符串 8 指标\软件 SOFAMosn Envoy QPS峰值 103500 Xeon(R) CPU E5620 @ 2.40GHz X 16 X 1 üOS: 2.6.32-431.17.1.el6.FASTSOCKET Ø软件 üMOSN 0.1.0 Ø场景 ü代理模式: client -> mesh -> server üClient直连server请求耗时1.6ms单核SOFARPC转发 11 指标\软件 SOFAMosn Envoy QPS峰值 18000

cNginx vs Envoy（优化前） • 1600RPS+40个并发(主机配置均为 8C16G) • cNginx 的 RT overhead 在0.4ms左右 • Envoy(client模式)的 RT overhead 是0.6ms左右12/24 性能视角 – cNginx vs Envoy（优化后） • 优化方案 • 采用 sriov 容器网络 • Envoy：将1.13版本中 用户态协议栈，优化路径为 Envoy <-> Envoy，延迟性能提升 0.8-1 倍。Envoy 部署方式为 per-node，功能和运维层面的限制还在评估当中。 • Sidecar 模式采用方案1进行优化，gateway 模式采用方案2进行优化。23/24 服务治理平台 – 升级严选服务治理能力 • 常用服务管理功能：服务上下线、服务实例管理 • 服务生命周期管控与查询 • 服务扩缩容：服务副本数、配额、扩缩容策略；

关键设计 关键问题16/24 数据平面部署方式 容器化运行方式 • sidecar模式 • 与业务进程相同Pod不同Container 陌陌微服务容器化部署比例在80%以上 并且还在进一步推进 业务接入方式 • 研发人员：升级SDK版本 • SRE：发布系统配置发布项 sidecar模式部署17/24 数据平面升级方式 – 平滑升级机制 平滑要求 • 业务进程不重启 •

混合在一个进程内， 应用既有业务逻辑， 也有各种功能， 每次升级都要重新发布应用 业务进程专注于业务逻辑 SDK 中的大部分功能， 拆解为独立进程， 以 Sidecar 的模式运行 将服务治理能力下沉到基础设施，实现独立演进，透明升级7/39 异构系统统一治理 Part 1： 为什么需要Service Mesh? 多语言、多协议 图片来源：https://www 云原生架构下，sidecar 借助于 k8s 的 webhook/operator 机制可以方便地实现注入、升级 等运维操作 • 然而大量系统还没有跑在 k8s 上，所以我们通过 agent 的模式来管理 sidecar 进程，从而可 以使 Service Mesh 能够帮助老架构下的应用完成服务化改造，并支持新架构和老架构下服务 的统一管理。 VM 应用进程 Sidecar Agent

另外，Sidecar 会把待发送的Report数据 进行缓冲，这样可能在多次请求之后才调 用一次 Mixer • 前置检查和配额是同步的 • Report数据上送是使用 fire-and-forget 模式异步完成的 Mixer CacheMixer Cache的隐患 a + b + c = 300 a * b * c = 1000000 笛卡尔乘积Mixer反省之二：隔离和抽象的层次 ü Mixer的设计目标： 业界最好的架构（努力中J） • 内部使用同样产品落地 ü 开源的动机 • 吸引社区，谋求合作，开源共建 ü 开源项目的维护 • 内部使用，保证持续投入 • 请放心Sofa Mesh的合作模式：多层次全方位开放 基础类库 功能模块 完整产品 解决方案 服务注册 熔断 RPC 路由规则 负载均衡 限流 加密 认证 Golang Sidecar 增强版本 Pilot Edge

mosn 容器进行无损平滑升级，即“给奔跑的汽车换轮胎” l 支持 SOFARPC、HTTP/1.x、消息、TLS 等多种协议无损迁移资源问题 CPU • Cpuset模式，与业务App共享独占核 • Cpushare模式，与应用容器共享物理机Cpu资源 • 根据具体业务情况设置Cpu资源 内存 • 使用应用内存的1/16 • 与业务Share内存，最大限制使用1G，存在超卖问题，触发Pod