技术架构的演进 • 如何提升工程效率？DevOps • CI/CD 实战 • ServiceMesh • 踩过的一些坑 • Q&A技术架构的演进 • 单体架构 • 一个框架 • 一个数据库 • 分模块整合架构（前后端分析） • 不同的框架或业务模块 • 多种数据源 • 微服务架构 • 各种语言、各种框架或子系统 • 各种数据源 • ServiceMesh一般的开发流程 • 1. 开启一个新的 develop 分支新建一个 feature/new_branch 来做特定 feature 的开发； • 3. 开发并自测后，提交 merge request（MR）请求合并到 develop 分 支；（执行单元测试，测试状态呈现 MR 中） • 4. Reviewer 对 MR 进行 code review ，批准合并之后， feature/new_branch 会合并到 develop；

N个9 可用性级别 年度停机时间 基本可用 2个9 99% 87.6小时 较高可用 3个9 99.9% 8.8小时 具备故障自动恢复 能力可用 4个9 99.99% 53分钟 极高可用 5个9 99.999% 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

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 ü 结论： • 不符合蚂蚁的远期规划（k8s是我们的既定目标） • 会造成投资浪费（k8s铺开在即） 演进路线2分析 部署在 非k8s上 Service Mesh (Sidecar模式) 部署在 非k8s上 Service Mesh (Istio模式) 2 2 2 部署在K8s上 Service 存在少量的投资浪费（不过和拿到的红利相比是值得的） ü 存在变数 • 是Sidecar模式的Service Mesh普及快？还是k8s普及快 ü 结论： • 特殊时期（k8s铺开前）的选择 演进路线4分析 部署在 非k8s上 Service Mesh (Sidecar模式) 部署在K8s上 Service Mesh (Sidecar模式) 4 4 4 部署在K8s上 Service Mesh

3/28Micro Service 4/28End to End Distributed Tracing 5/28Apache Way 6/287/总页数Architecture 8/28分享主题：字号 分享嘉宾 服务 抽象概念，用于汇集指标 Service 实例 进程，容器，Pod Instance 端点 URL，RPC，函数 Endpoint 观察维度 9/28遇到的挑战

伦敦 Serverless集群 自动安全扫描 镜像签名 全球自动分发 智能构建 上海 边缘集群 ECS ECI 应用定义 ACR 镜像服务 镜像快照两个数字背后的故事 19分23秒 36%观测与预测全链路监控+高性能如何应对 … 流量增长 3倍嗯，还有用户体验 https://marketersmedia.com/global-user-experience-market-

X：去中心的比例 Y：Mesh 化的比例 M O S N A P P A P P A P P LoadBalancer Spanner http response label=mesh 百分比灰度 基于 Label 的单机灰度 API Gateway Mesh 灰度能力建设17/21 云原生 API Gateway 思考 /0318/21 可管理性 功能 云原生南北向流量方案19/21

•定义扩展机制通知解码事件STREAMING 6 Ø定义Stream模型 ü 向上确保协议行为一致性 ü 为网络协议请求/响应提供可编程的抽象载体 ü 考虑PING-PONG，PIPELINE，分帧STREAM三种典型流程特征 Ø定义Stream生命周期，核心事件 Ø定义Stream层编/解码核心接口 ü 核心数据结构复用Protocol层 Ø定义可扩展的插件机制 Ø对于满足请求Stream池化的需求

Envoy 都会同步调用 Mixer 进行一次策略检查， 导致性能下降的非常迅速 • 社区也已经意识到并着手进行优化 • 作为 Mixer 策略执行的替代品， Istio 的 RBAC 也是可以满足一部分功能的，比如服务白名 单我们就是通过 RBAC 来实现21/24 规划与展望 /0422/24 性能优化方向 • 方案1: 采用 eBPF/xDP(sockops)，优化路径为 SVC <->

Sidecar中完成 • 远程调用带来的性能开销代价太高 • 其他尽量优化为异步或者批量Istio的解决方案：添加Mixer Cache ü 缓存的工作方式： • Sidecar 中包含本地缓存，一部分的前置 检查可以通过缓存来进行 • 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