大规模微服务架构下的 Service Mesh探索之路 敖小剑6月初在深圳举行的GIAC全球互联网架构大会上，蚂蚁金服第一次对外 透露了开发中的Service Mesh产品——Sofa Mesh。 今天我们将展开更多细节，详细介绍蚂蚁金服Sofa Mesh的技术选型， 架构设计以及开源策略。 前言技术选型 Technical 1ü 性能要求 • 以蚂蚁金服的体量，性能不够好则难于接受 Registry Open Service Registry API Data Sync Dubbo Eureka Consul 1. 增加Sofa Registry的adapter，提供 超大规模服务注册和发现的解决方案 3. 增加服务注册的API 2. 增加数据同步 功能，配合edge sidecar实现跨域 和异构的数据交换Edge Sidecar: 东西向服务间通讯的特殊桥梁 服务注册中心

蚂蚁金服双十一 Service Mesh 超大规模落地揭秘 黄挺(鲁直) 蚂蚁金服微服务以及云原生负责人 雷志远(碧远) 蚂蚁金服中间件 RPC 负责人2 个⼈人简介 雷志远（碧远） 蚂蚁金服 RPC 负责人 主要 Focus 领域： * 服务框架：SOFARPC（已开源） * Service Mesh：MOSN（已开源） 黄挺（鲁直） 蚂蚁金服云原生负责人 主要 为什么要 ServiceMesh-结论-方案 应用A 应用 应用B 应用C 应用D 应用E SOA 解耦了不同的业务团队之前的耦合 服务注册中心客户端 限流熔断客户端 动态配置客户端 故障注入客户端 Service Mesh 解耦了业务开发与基础团队之前的耦合 应用代码 业务应用开发 基础设施开发 Mesh 化10 三、方案落地 方案落地11 最终选型：自研数据面+轻量

周 涛 (广侯) 阿里巴巴 云原生应用平台 技术专家 阿里巴巴超大规模神龙裸金属 Kubernetes 集群运维实践 关注“阿里巴巴云原生”公众号 回复 1124 获取 PPT自我介绍 •嵌入式、微服务框架 •2017 年加入阿里巴巴，负责阿 里集团数十万集群节点规模化运 维管理系统的研发工作 •2019 年参与集团全面上云项目 并经历了整体架构的云原生升级 演进，稳定支撑双11峰值流量分享内容 演进，稳定支撑双11峰值流量分享内容 • 阿里全站上云 • 神龙 (what & why) • 规模化集群运维实践 • 未来工作云原生全景图阿里全站上云 • 2018年底：阿里经济体全面上云 • 2019上云第一仗：基础设施上云 • 双11顺利通过峰值流量考验神龙 X-Dragon • 全称：弹性裸金属服务器（神龙） • 阿里造“神龙”神龙 X-Dragon • 优势： • 性能 • 弹性 的探索和创新成为 可能 • ASI (k8s) + 容器 (runc / runv / kata / ..) + 神龙 = 阿里云原生化 的最佳组合 • 最大的电商平台之一，并池最佳化资源利用率 • 大规模混部、优先级差异化提升资源使用效率 • Alibaba Serverless Infrastructure (ASI) 的基石上云效率提升 物理机 (云下) 神龙裸金属 (云上) 交付周期 周 分钟级

实践 王国云 网易资深专家 严选中台技术团队负责人/容器化负责人1/24 背景 2016.4 2016.7 2017 严选正式对外发布 技术团队规模：10+ 单体 严选初创 严选业务快速增长 RPC框架、cNginx发布 技术团队规模：50+ Service Mesh 架构试点 严选业务快速增长 服务化 技术团队规模：200+ Service Mesh 架构全面落地

应用 SOFAMosn Sigma TLS，国密 服务鉴权 流量控制 镜像中心 流量镜像 流量镜像 TLS，国密 服务鉴权 流量控制 TLS，国密 服务鉴权 流量控制蚂蚁金服率先大规模落地SOFAMesh UDPA 安全 统一数据 平面API 存量连接无损迁移 提升5倍发布效率 TLS双向加密 支持国密算法 WAF 流量镜像 多协议 SOFARPC Dubbo HTTP1 osn https://github.com/sofastack/sofa-mosn Written in go SOFAMosn是一个云原生安全网络代理 为什么自研golang版本？ 跨团队合作需要考虑技术栈落地成本 Golang性能，成本符合蚂蚁实际需求 近十年的网络代理研发，运维经验SOFAMosn模块与能力划分SOFAMosn协程模型 ü 一条TCP连接对应一个Read协程，执行收包，协议解析 需要融合主站已有的应用体系，如注册中心、配置中心等，这些也需要扩展实现 • 大规模场景下需要面对的资源占用，自动化问题、性能问题，稳定性问题兼容问题 § 不同的应用，部分Mesh化 § 同一个应用，部分Mesh化 § 蚂蚁基础设施适配 § TLS加密链路平滑迁移 Localhost or Iptables 透明劫持和加速大规模问题 10万+实例 动态服务发现 运维 § 对控制平面性能，稳定性带来巨

0 陌陌Service Mesh架构实践 高飞航 陌陌中间件架构师1/24 讲师简介 高飞航，陌陌中间件架构师 2011年 毕业于东北大学 加入淘宝网 交易平台团队 负责交易流程业务研发 2013年 加入陌陌 基础平台组 负责多项中间件产品研发、多机房架构建设 在微服务领域具备丰富的经验 当前关注Service Mesh、云原生等技术方向2/24 /01 /02 /03 背景 PHP并行调用出流量代理 16年起开始使用流量代理机制解决跨语言服务治理问题8/24 分享主题：字号 分享嘉宾 发布服务数 2000+ 注册实例数 2万+ 全天调用量 3500亿 微服务体系规模 服务量级的增长使得Java应用的服务治理问题 也逐渐暴露出来9/24 问题 /02 借助Service Mesh解决现有架构痛点10/24 架构痛点分析 服务治理能力滞后 非Java应用 Mesh架构以及如何选择落地方案，需要参考原有架构的实际情况、选择适当的时机 当前进展 • 陌陌的Service Mesh实践尚处于起步阶段，当前完成数据平面研发与线上业务的小流量方证 未来展望 • 年内完成大规模业务推广落地 • 向社区方案靠拢、提供一套基于Java的完整实现方案感谢聆听 欢迎关注，获取最新分布式架构内容 关注服务网格，关注 ServiceMesher

通知工作流程情况给开发/或者交付 QA 测试；如何提升工程效率？我是作者名称2017 年 DevOps 现 状调查报告DevOpsDevOps DevOps 不是一种新工具； DevOps 不是一种新团队； DevOps 不是一种新角色； DevOps 是一种文化：一切自动化，工具化，规范化；选择哪个 CI/CD 工具？Docker stats 查看 Docker 服务所占用的CPU和内存开销DroneDrone ng- kubernetes-examples什么是 ServiceMesh • 服务网格（Service Mesh）这个术语通常用于描述构成这些应用程序 的微服务网络以及应用之间的交互。随着规模和复杂性的增长，服 务网格越来越难以理解和管理。 • 它的需求包括服务发现、负载均衡、故障恢复、指标收集和监控以 及通常更加复杂的运维需求，例如 A/B 测试、金丝雀发布、限流、 访问控制和端到端认证等。什么是

三、展望未来迎接挑战 目 录 contents 目录3/19 一、蚂蚁金服的Kubernetes现状 Part 1：4/19 发展历程与落地规模 Part 1：蚂蚁金服的Kubernetes现状 平台研发 灰度验证 云化落地 规模化落地 2018年下半年开始投 入 Kubernetes 及其配 套系统研发 2019年初于生产环境 开始灰度验证，对部分 应用做平台迁移 2019年4月完成云化环境 2019年7月到双十一前完成 全站 Kubernetes 落地，超过 90% 的资源通过 Kubernetes 分配，核心链路100%落地支撑 大促。5/19 大促规模 Part 1：蚂蚁金服的Kubernetes现状 数万台 服务器和ECS 超一万 单集群规模 90%+ 应用服务 数十万 应用 Pods业务 6/19 统一资源调度架构 Part 1：蚂蚁金服的Kubernetes现状 非云 非云 资源 云化 资源 基础 服务 蚂蚁 k8s 核心 CRI Kubernetes API Server 极速交付 分时复用 弹性容量 资源画像 规模化调度 高可用容灾 可视化 服务 Cluster Control Panel 在线应用 计算型混部任务 CSI CNI Device Plugin runc nanovisor 日志服务 云盘 本地多盘 弹性网卡 网络安全组 GPU

在当下『路口』的思考 当下『路口』我们该怎么走？ 务 wù shí 实17/39 三、 蚂蚁金服的产品实践18/39 Part 3： 蚂蚁金服的产品实践 发展历程 全面大规模落地 2017年底开始调研并探 索 Service Mesh 技术， 并确定为未来发展方向 技术预研 01 2018年初开始用Golang 开发 Sidecar SOFAMosn， Java 语言之外 的其他语言的客户端 SDK， 之后开始内部小范围试点 小规模落地 03 2019年上半年，作为蚂蚁金融级 云原生架构升级的主要内容之一， 逐渐铺开到蚂蚁主站的业务应用， 并平稳支撑了618大促 规模落地 04 2019年下半年，在蚂蚁主站的大促核心应用中全面铺 开，落地规模非常庞大，而且最终如『丝般顺滑』地 支撑了双十一大促。 数百个 数十万 应用 SDK 安全加固 基于 SDK 的传统微服务 基于 Sidecar 的 Service Mesh 微服务 互联互通，平滑迁移，灵活演进20/39 Part 3： 蚂蚁金服的产品实践 大规模场景下的服务发现 • Pilot 的问题 • 集群容量无法支撑海量数据 • 全量推送性能差 • 沿用 SOFA Registry • 支持千万级的服务实例信息 • 秒级推送

Kubernetes • 微服务 ü 现实中有很多挑战 • 还有很多应用没有实现微服务化 • 还有很多应用没有运行在kubernetes之上 • Istio目前还不够稳定，也无法原生支持我们的规模 • 现有系统中的众多应用不可能一夜之间全部迁移 ü 最重要的：平滑迁移 • 微服务 + Service Mesh + Kubernetes 是目标 • 但是如何从现有体系向目标迈进，必须给出可行的实践指导 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 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 2 2 2 部署在K8s上 Service Mesh (Istio模式) 部署在 非k8s上 不是Service Mesh形态ü 可以理解为路线1的折衷版本 • 路线1的前提是要先大规模铺开k8s，这是一个很高的门槛 • 路线2能快速拿到短期红利，但是偏离长期目标 • 路线4的折衷方式 - 在k8s还没有铺开前，先吃下非k8s下Sidecar模式快速落地的红利（路线2） -