Service Mesh落地要面临的实际要求选择开源产品，还是选择自研？ 起点：开源 起点：自研 全新打造；或依托现有SDK Fork，增强，扩展，定制，集成 回馈社区，反哺开源 维持版本更新，同步升级 未来肯定会开源 可扩展和可定制化是必备的 可 控 性 社 区 支 持 技术输出 内部落地 如何让开源产品接受我们的改动？ 如何让社区和客户认可我们的产品？开源方案选择之第一代Service HSF RPC最大的改变：合并部分Mixer功能 Pilot Auth Mixer Golang Sidecar Mixer ü Mixer三大功能： • Check – 同步阻塞 • Quota – 同步阻塞 • Report – 异步批量 ü 合并Check和Quota ü Report暂时保留在Mixer中 list rbac quota Check和Quota 的Adapter ü 按照Istio的设计，每次请求Envoy都 要执行对Mixer的两次远程调用： • 转发前执行Check(包含Quota) • 转发后执行Report ü 我们的观点： • 需要请求同步阻塞等待的功能都应该在 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

Registry优化 • 增加数据缓存，减少无谓的Consul Catalog API调用 • 将Polling改为Watch，大幅降低Consul服务数据变化后的同步时延 优化效果 • 200个服务的规模下，CPU占用率降低了一个数量级 • 服务数据变化同步时延从分钟级降低到秒级 • Consul调用导致的TIME_WAIT Sockets数量减少到个位级产品化增强-Ingress API Gateway

业务弹性建站管控统一； • 可扩展：  多租硬隔离；  体量（单集群内节点数 1w+，Pod 10w+），集群数量多； 多集群管控11/20 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

SERVICE MESH 落地的问题 • SOFA MESH 的通用落地方案 • DNS 服务寻址方案 • X-PROTOCOL 通用协议 • 问答SOFA MESH • 从 ISTIO 克隆并保持同步更新 • 使用 SOFA-MOSN 代替 ENVOY 作为数据平面 • 打包 • 安装 • 部署 • 测试 • 支持主流的微服务框架 • SOFA • HSF • DUBBO • SPRING

社区已在新版本清理这段问题断言逻辑：https://github.com/envoyproxy/envoy/issues/9083 • Mixer 性能陷阱 • 如打开 Mixer 的策略执行功能，每一次调用 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

proxy，应用无感知，能轻易实 现滚动升级 • 临时排查Local Proxy问题，可立马切走流量而不影响业务代码埋点 vs. Mixer • 性能考虑 • 调用链埋点的影响必须足够小 • 鉴权需要同步进行，调用Mixer代 价大 • Mixer的中央节点问题 • 传统基于日志收集的tracing方 案足够成熟 • 内部实现一套可插拔的鉴权框 架也能接受混合部署 vs. 绑定K8s •

还是要性能？ Mixer v1 架构的缺点 • 管理开销 • 管理Mixer是许多客户不想负担的 • 进程外适配器强制运维管理适配器，增加此负担 • 性能 • 即使使用缓存，在数据路径中同步调用Mixer也会增加端到端延迟 • 进程外适配器进一步增加了延迟 • 授权和认证功能是天然适合mixer pipeline的，但是由于mixer 设计 的延迟和SPOF（单点故障）特性，导致直接在Envoy中实现