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 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 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

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

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 ZK Platform Adapter for DUBBO • 开发 DUBBO 服务的 XDS 配置下发 • 开发 DUBBO 服务的路由规则 XDS 适配 • 开发 DUBBO 协议支持（开箱即用模式下也可以省掉）DNS 寻址目标 • 允许应用把接口当做域名来访问远端服务 • 支持在 Kubernetes DNS 之上构建更结构化的域名体系 • 支持跨集群的服务寻址 • 支持单应用多服务的部署模型

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 开源能带来哪些好处？36/总页数 • Service Mesh 概述 • Consul作为注册中心在云环境的实践与应用 • 有了这三个锦囊，再也不用担心微服务治理了 • 一文理解微服务高可用的常用手段 • 微服务断路器模式实现：Istio vs Hystrix 参考 & 扩展阅读感谢聆听 欢迎关注，获取最新分布式架构内容 关注服务网格，关注 ServiceMesher

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

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

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？

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