Ø 简单匹配路由 Ø 集群管理 & 基本负载均衡(RR、 RANDOM) Ø SofaRpc及HTTP/1.1、 HTTP/2.0支持 Ø 进程平滑升级 Ø SOFAMesh集成，支持 xDS on ADS Ø X-Protocol协议扩展机制， 以及Dubbo支持 Ø 支持network/stream filter 扩展 Ø 支持WRR负载均衡 Ø 支持subset复杂匹配路由 Ø ProtocolMatch 返回AGAIN 匹配成功，获 取对应协议 无法识别协议， 断开链接 继续读取数据技术案例 – HTTP/2.0优化 官方HTTP/2.0实现问题： 1. syscall read较多，效率低下 2. 每个stream分配单独的goroutine处理， 调度开销高 3. 临时对象多，GC占比高 4. 基本实现了RFC中MUST部分，部分功 能需求上不匹配，如GRPC trailer实现技术案例

pod Sidecar 6. Sidecar收到请求 • 从TCP options中的 original dest 获取ClusterIP • 根据ClusterIP从 VirtualHost 中匹配Rule规则，得到转发目标地址SOFAMesh 的DNS寻址 interface1 pod DNS interface2 interface3 1. 服务部署 • ServiceType=ClusterIP htmlCoreDNS 的记录更新CoreDNS 的记录更新CoreDNS 的记录更新CoreDNS 的Plugins https://coredns.io/pluginsCoreDNS 的性能 序号 对象 并发 QPS 总数 命中率/超时数 1 同机房 10 43899 2001674 (100%）|0 2 同机房 50 44369 2001674 (100%)|0 3 同机房 100 40815

Mixer 基于 Metric 高效、但技术门槛高 Mixerless 13/28挑战2：无 Tracing VS 14/28挑战3：维度匹配-Mixer Instance Service Endpoint 15/28挑战3：维度匹配-Telemetry2 Instance Service Endpoint 16/28应用方案 /03 针对 Mesh 场景下的方案演化 只能二选一 SkyWalking8.0 Tracing，Metrics 可以同时支持维度匹配 SkyWalking Mixer Mixerless Service App without version 同左 Instance Work load 同左 Endpoint Path - 26/28维度匹配-service 命名规则 Version|App|Namespace|Cluster

找有关路由相关信息，并动态更新 • 基于标签、key-value、注解、文 件 • Docker、Kubernetes、Marathon 、Rancher、FileEntryPointsRouters匹配器Services • Services 负责配置最终处理传入请求 的实际服务。 • 负载均衡（针对应用实例）：轮询（ 目前支持）、session 亲和性 • 带权重的轮询：仅可用于在 Service Port=8080" - "traefik.http.routers.jenkins.rule=Host(`mycompany.org`) && PathPrefix(`/jenkins`)" # 规则匹配 - "traefik.http.routers.jenkins.service=jenkins" Docker With PathPrefixDocker With Rewrite # https://mycompany

分生成。其中init方法为pilot-agent二进制的命令行配置大 量的flag与flag默认值，而proxy命令处理流程的前半部分负责将这些flag组装成为envoy的配置ProxyConfig对象。下面分析几个相对重 要的配置。 role pilot-agent的role类型为model包下的Proxy，决定了pilot-agent的“角色”，role包括以下属性： 1.Type pilo envoy二进制所在文件系统路径：evony.Run通过proxy.config.BinaryPath变量得知envoy二进制所在的文件 系统位置，proxy就是envoy对象，config就是pilot-agent的main方法在一开始初始化的proxyConfig对象。里面 的BinaryPath在pilot-agent的init方法中被初始化，初始值来自pilot/pkg/model/context.go的 De t还要负责envoy进程的监控与管理工作，包括： 1. 创建envoy对象，结构体包含proxyConfig（前面步骤中为envoy生成的配置信息），role.serviceNode(似乎 是agent唯一标识符），loglevel和pilotsan（service account name）。 2. 创建agent对象，包含前面创建的envoy结构体，一个epochs的map，3个channel：configCh

CRD 扩展新的能力 • …MESH 落地碰到的问题 • 客户端服务发现与负载均衡无法与 ISTIO 一起工作 • ENVOY 不支持微服务使用的通信协议 • RPC 服务使用的接口，方法，参数语义无法匹配 ISTIO 的路由模 型 • 一个应用上部署了多个 RPC 服务，每个服务有自己的版本 • …ISTIO 控制平面路由的抽象模型 INBOUND OUTBOUNDSOFA 服务注册模型落地一个微服务框架需要的工作

超过最大访问频率后，请求阻塞等待或者直接拒绝（等待时间=0） 常用限 流算法25/总页数 治理策略 & 高可用 • 微服务高可用设计手段 - 服务限流 • 基于来源限流（from） • 系统标签 • 自定义标签 • 基于标签匹配（to） • 系统标签 • 自定义标签 常用限 流用法 matchLabels Exclusion matching26/总页数 治理策略 & 高可用 • 微服务高可用设计手段 - 熔断27/总页数

SDS) • 复杂性 • Mixer使用一组称为模板的核心抽象，来描述传递给适配器的数据。 这些包括“metrics”，“logentry”，“tracepan”等。这些抽 象与后端想要消费的数据不匹配，导致运维需要编写一些手动配置， 以便在规范的 Istio 样式和后端特定的样式之间进行映射。原本期望 这种映射可以在适配器中实现很大程度上的自动化，但是最终还是 太复杂并需要手动配置。如果要性能，该怎么做？

函数计算在双11小程序场景中的应用 关注“阿里巴巴云原生”公众号 回复 1124 获取 PPT自我介绍 •吴天龙（花名: 木吴） •阿里云函数计算技术专家 •2013 年加入阿里云，参与分布式数据库， 对象存储等产品的开发。现任阿里云函数 计算架构师，聚焦于 Serverless 产品功 能和大规模资源伸缩调度、性能优化等系 统核心能力的研发。❖ 函数计算介绍 ❖ 双11小程序场景介绍 ❖ 技术挑战

反向代理Contour • 本质上还是Ingress Controller • Kubernetes深度整合 • Gimbal生态组件Contour特点 • 基于Envoy • 协议转换 • 对象翻译 • IngressRouterContour的优劣 • 优势 • 兼容Istio生态，融入Service Mesh生态 • 南北向流量使用Envoy • 兼容Kubernetes标准Restful接口