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

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

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出流量容灾20/24 数据平面性能优化 方案整体 • 新增MOA Mesh协议 • 减少decode请求体开销 • ProtoBuf替换JSON • 复用连接并适当设置连接数 Agent内部 • 对象池化：减少资源消耗与GC压力 • 响应等待机制：非阻塞等待 两次请求转发小于0.2ms Agent外部 • 提升服务器性能（缩减耗时绝对值） API层接口耗时增长小于6%21/24 数据平面资源占用

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 – HTTP/2.0优化 优化思路：适配MOSN框架，复用官方实现核心结构体和解析流程

Gateway 备用链路 服务发现 服务注册 配置下发 服务路由 网络传输 OSP client多语言客户端接入 • HTTP & TCP • Local & Remote • 根据接入对象的不同，制定 不同的接入策略，达到 • 接入简单 • 保证性能 • 节省资源 Java App Local Proxy OSP Server Remote Proxy Cluster Thrift

C++编写，和蚂蚁的技术栈差异大 • 蚂蚁有大量的扩展和定制化需求 • 我们非常认可envoy在数据平面上的表现开源方案选择之第二代Service Mesh Istio • 第一选择，重点关注对象 • 奈何迟迟不能发布生产可用版本 • 性能和稳定性远远不能满足蚂蚁的 要求 • 但我们非常认可Istio的理念和方向 Conduit • 只支持k8s，而蚂蚁尚未普及k8s • 数据平面由Rust编写，过于小众，难于

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