多集群管控 联邦核心能力 • 跨集群资源同步  Template,Override,Placement 模型;  状态回流；  扩展 CRD； • 跨集群发现12/20 联邦架构 • 关系型存储；  数据量  容灾 • 基于部署单元分发 多集群管控13/20 三、发布运维体系 发布运维体系14/20 应用管理&交付 • 基于统一管控背景下的 Dockerfile 管理和生成； 发布运维体系15/20 发布运维体系 发布运维 • 基础运维能力下沉；  原地升级，分组驱动；  流量控制； • 多应用有序发布； • 应用 ReleasePipeline 管理；  应用依赖项顺序；  发布顺序；  Beta 发布  分组发布； • 变更管控能力；发布流程 无损发布流程控制； 内部流量： RPC 外部流量： SLB（ALB） DNS 发布运维体系 InPlaceSet

ü 适用于蚂蚁当前的服务发现 体系 ü 通过中间件通道对应用推送 MOSN调用地址 ü 通过扩展cluster类型的方式 动态获取配置中心后端 ü MOSN出向路由基于明确的 服务依赖关系生成 ü 服务通过 id:version 定义 ü 适用于SOA化服务，标准微 服务 ü 适用于跨语言通信的场景蚂蚁落地 – 复杂路由 ü 基于链式路由机制扩展，使 用router match，subset等

• 借助APM的能力 • 发现异常调用链 • 分析请求来源及去向 06.问题定位与诊断 • 服务元数据定义：服务等级、服务集群、服 务器规格及环境 • 服务地图：可视化的服务关系，如业务拓扑、 服务依赖拓扑，集群视图 01.服务定义 • 限流、资源隔离、熔断、降级等配置 • 负载均衡：流量调配、分流、切流量等 • 服务路由 • 访问控制配置 03.调用控制 • 不可变信息配置

尽量减少外部组件依赖。业务/运维总会有各种特殊的需求，依赖外部组 件会给自定义需求带来障碍。 • 保持客户端选择proxy的自由度和灵活性，在我们的实践中好处大 于坏处胖客户端 vs. service mesh vs. cluster 胖客户端 Sidecar（物理机） Daemonset（云） Cluster（HTTP） 接入难度 容易。打入依赖包即可 容易。需依赖SDK 容易。需依赖SDK 编码难度 容易。IDL接口规范 容易。IDL接口规范 难。需要自行处理HTTP请求和 响应（目前还没有生成HTTP sdk） 应用侵入性 侵入性大。复杂客户端会给 应用造成负担，包括资源占 用、依赖冲突等等 侵入性小。SDK只有简单的寻址和序列化/ 反序列化的功能 无侵入性。应用自行调用 运维难度 难度大。客户端的问题会对 应用直接产生影响，耦合太 重 难度小。Sidecar故障可以将流量临时切到 契约化治理，服务接口变更diff并 通知上游 • 环境无关，物理机、云、测试机 器、本机都能跑实践中踩过的坑 我是作者名称ZooKeeper的强耦合 • 初始设计没有抽象服务注册发现和服务配 置的接口，直接操作ZK并且依赖了ZK的特 性和原语 • ZK弊端显现 • 跨机房多活问题 • 性能问题 • 宠物对待 • API不友好问题 • 不能unwatch • 需要花费很大力气进行迁移和替换PHP Thrift效率低

HTTP to 内部 RPC 协议 基于 Host、Path 等路由 基于 Service 路由 强依赖（Hmac\Oauth\JWT\Session 等) 弱依赖（RBAC） 强依赖（RateLimiter、Quota 等） 弱依赖 强依赖（IP 限制、WAF、CORS 等） 弱依赖 负载均衡 硬负载（LVS、Nginx） 软负载（服务发现）5/21 Sidecar Motorcycle JS Route 特点： • 干掉形式上的网关 • 轻路由前置到 LB • 业务集成网关 Jar • 业务之间互不干扰 • NodeJS 版 缺点： • 接入困难（几十个 jar 依赖） • Jar 包冲突 • 升级困难 • 版本离散 • NodeJS 版本维护成本高 30+系统、70-80%流量11/21 Mesh 化网关架构（2018-2019) APP Mesh

integrity：数据一致性难保证，面临分布式事物问题； Management：管理运维成本高，需要有成熟的DevOps平台，另外日志看查困难； Development and testing：开发测试成本高，依赖服务较多，Debug困难； Lack of governance：各服务可能技术栈不统一，不好统一管理；微服务和SOA究竟有什么区别 SOA MSASOA MSA 尽可能多的共享和复用 share 服务间使用轻量级的HTTP/REST通信 lightweight protocols such as HTTP/REST 可能共享数据存储 Share Data 具有独立的数据存储 Data isolation 依赖很多中间件 Middleware component 独立自治的轻量级服务 small autonomous services 微服务和SOA之间各项对比目前常见的微服务架构设计是什么样微服务架构的实现：目前主流的是Spring

场景下，证书是通过 secret 的方式来管理，使用时通过 secret mount 以 Volume 形式挂载。 存在以下三个问题：  Secret 管理方式与现有密钥管理系统有冲突，需要密钥管理系统强依赖 Kubernetes  Secret 以明文形式挂载在容器的文件系统中，存在安全隐患  Secret 更新时，Sidecar 需要通过热重启方式重新加载，成本高昂基于 Secret Discovery B。  应用 B 根据安全Sidecar返回的可信属性，进行权限校验逻辑。使用可信身份服务构建敏感数据下发通道使用可信身份服务构建敏感数据下发通道 密钥更新通道 安全Sidecar 的认证能力中依赖密钥等敏感信 息，在参考社区SDS方案的基础上，实现敏感 信息的管理及安全下发通道。  用户将密钥等信息通过CRD方式提交至K8s， 通过K8s的RBAC方式控制访问权限  拓展Citadel

产品易用性30/39 Part 3： 蚂蚁金服的产品实践 产品易用性 再也不用手工写 yaml 了31/39 Part 3： 蚂蚁金服的产品实践 产品易用性 查看服务拓扑关系32/39 Part 3： 蚂蚁金服的产品实践 产品易用性 查看实时监控33/39 Part 3： 蚂蚁金服的产品实践 阿里云公测中 https://www.aliyun.c

测试；（脚本或者人工）有什么问题？ • 效率低 • 没有代码检查； • 没有自动化测试（包括单元测试）； • 沟通成本高 • 开发需要通知负责人、测试、产品等；（而且是每次构建/部署 都需要） • 依赖多较好的开发流程（流程化、自动化） • 1. 开启一个新的 feature； • 2. Devloper 从 develop 分支新建一个 feature/new_branch 来做特定 feature

5分钟18/总页数 治理策略 & 高可用 不可用因素 程序和配置出 bug 线程假死、配 置格式出错 机器故障 宕机 机房故障 核心交换机故 障、机房停电 容量 服务容量不足 依赖服务 响应超时19/总页数 治理策略 & 高可用 • 微服务高可用 设计手段 服务高可用 服务限流 方法容错 负载均衡+ 实例容错 柔性化/异步化 服务冗余 服务分流 存储高可用