微服务架构 • 各种语言、各种框架或子系统 • 各种数据源 • ServiceMesh一般的开发流程 • 1. 开启一个新的 feature； • 2. Developer 从 develop 分支新建一个 feature/new_branch 来做特定 feature 的开发； • 3. 开发并自测后，提交 merge request（MR）请求合并到 develop 分 支；（执行单元测试，测试状态呈现 没有自动化测试（包括单元测试）； • 沟通成本高 • 开发需要通知负责人、测试、产品等；（而且是每次构建/部署 都需要） • 依赖多较好的开发流程（流程化、自动化） • 1. 开启一个新的 feature； • 2. Devloper 从 develop 分支新建一个 feature/new_branch 来做特定 feature 的开发； • 3. 开发完成后，提交 merge request（MR）请求合并到 等流程； • 10 . Drone 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

胖客户端 Sidecar（物理机） Daemonset（云） Cluster（HTTP） 接入难度 容易。打入依赖包即可 容易。需依赖SDK 容易。需依赖SDK 编码难度 容易。IDL接口规范 容易。IDL接口规范 难。需要自行处理HTTP请求和 响应（目前还没有生成HTTP sdk） 应用侵入性 侵入性大。复杂客户端会给 应用造成负担，包括资源占 用、依赖冲突等等 侵入性小。SDK只有简单的寻址和序列化/ ZK弊端显现 • 跨机房多活问题 • 性能问题 • 宠物对待 • API不友好问题 • 不能unwatch • 需要花费很大力气进行迁移和替换PHP Thrift效率低 • 数量众多PHP应用，开发php-sdk over thrift • 在客户端进行序列化，减少一次协议转 换的消耗 • 与Java应用在架构上呼应，保持架构的一 致性 • 然而，实际上PHP Thrift效率低比内置

架构的优点 • 集中式服务： • 提高基础设施后端的可用性 • 为前提条件检查结果提供集群级别的全局2级缓存 • 灵活的适配器模型，使其以下操作变得简 单： • 运维添加、使用和删除适配器 • 开发人员创建新的适配器（超过20个适配器）Part 1：ServiceMesh灵魂拷问一：要架构还是要性能？ Mixer v1 架构的缺点 • 管理开销 • 管理Mixer是许多客户不想负担的 • 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？ Part 1：ServiceMesh灵魂拷问一：要架构还是要性能？ 数据平面可替换原则 • 集中式服务： • 提高基础设施后端的可用性 • 为前提条件检查结果提供集群级别的全局2级缓存 • 灵活的适配器模型，使其以下操作变得简 单： • 运维添加、使用和删除适配器 • 开发人员创建新的适配器（超过20个适配器）合并没问题，如何合并才是问题 Part 2：ServiceMesh灵魂拷问二：性能有了，架构怎么办？Envoy在设计上是可扩展的 Part 2：Servic

框架的注册中心 • 开发 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SOFA MESH 的统一解决方案 • 采用 Kubernetes Native 方式落地微服务应用 • 使用 INTERFACE 作为 DNS 来寻址服务 • 开发一个通用协议处理框架 为微服务框架提供轻量化客户端落地一个微服务框架需要的工作 • 部署 ZK 集群作为 RPC 框架的注册中心 • 开发 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 •

基于Nginx扩展 • 开发不活跃 • 老牌代理系统，业界广 泛使用，服务各类场景 • C++实现 • CNCF第三个毕业项目， ISTIO原生数据平面 • 开发活跃，最新版为1.9.0 • Google, Lyft主导，业界 众多公司使用中，重点搭 载ISTIO使用，服务各类 场景 • Rust实现 • CNCF项目，最早的 Service Mesh数据平面 • 开发活跃，最新版为 18 18.9.1 • Golang实现 • 新生项目，初期旨在搭建 RPC亲和，高度可扩展性 的Golang转发系统 • 开发活跃，最新版为0.4.0 • 蚂蚁+UC主导，重点搭载 SOFAMesh使用，目标服 务通用场景，金融场景SOFAMOSNSOFAMOSN内部模块设计SOFAMOSN数据流SOFAMOSN数据流持续演进路径 & 技术案例能力 0.1.0 0.2.0 0.3.0 0.4

在当下『路口』的思考 Greenfield vs Brownfield Greenfield • 绿地，未开发过的土地 • 全新的项目/新系统 图片来源：https://faasandfurious.com/90 Brownfield • 棕地，已开发/污染过的土地 • 成熟的项目/遗留系统12/39 Part 2： 在当下『路口』的思考 • 大量的应用还跑在非 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， 年中开源基于 Istio 的 SOFAMesh 技术探索 02 2018年开始内部落地，第一 批场景是替代 Java 语言之外 的其他语言的客户端 3： 展望未来 云托管 Cloud Hosted 云就绪 Cloud Ready 云原生 Cloud Native 虚拟化 无状态 弹性，自愈 • 降低资源成本，提升开发效率，享受生态红利 • 云原生不是目的，而是手段 拥抱云原生Part 3： 展望未来 和 istio 社区共建， 融合控制平面和传统注册中心/配置中心，加强 Pilot 的能力 APP

Sharding Middleware Database-as-a-Service What's Really New with NewSQL?数据库中间层的优势 系统 •事务 运维 • DBA 开发 • SQL数据库中间层应具备的能力 分片化 多副本 数据一致性 弹性化 治理能力 观察能力数据分片 App2 DB App1 App3 App2 DB1 DB2 DB3 App1 & 禁用 安全 & 权限 & 脱敏 APM现有实现方案对比 客户端 • 支持任意数据库 • 数据库连接数占用高 • 仅支持单一开发语言 • 性能损耗低 • 无中心化 代理端 • 仅支持单一数据库 • 数据库连接数占用低 • 支持任意开发语言 • 性能损耗高JDBC Proxy Sidecar 数据库 任意 单一 单一 连接数 高 低 高 异构语言 仅Java 任意 任意

10余年云计算领域研发及架构经验，先后在EMC，CCTV证券资 讯频道，HP，华为，网易从事云计算和大数据架构工作 • 毕业于上海交通大学。 • 曾出版《Lucene应用开发揭秘》 • 多次作为邀请讲师参加Dockone容器技术大会，Segmentfault 开发者大会，InfoQ全球架构师峰会（明星讲师），CSDN SDCC大 会，51CTO WOTA大会等 • 知名技术博主，博客可搜索popsuper1982，多篇文章推荐至全 linkedin.com/pulse/astonishingly-underappreciated-azure-service-fabric-ben-spencer/ Kaola163yun.com 开发独立: 代码耦合度比较高，修改代码通常会对多个模块产生影响，操控难度大，风险高 上线独立: 单次上线需求列表多，上线时间长，影响面大 简化扩容: 由于业务多，每一次扩容需要增加的配置比较杂。一些不起眼的小业务虽然不是扩容的主要目

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 SDK，我们给出的答案是 MOSN。 方案落地-选型 开源/自研：全部迁移到 envoy？不现实，自有协议+历史负担。

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 ü 部署的要求 • 需要用于多种场合：主站，金融云，外部客户 • 需要满足多种部署环境：虚拟机/容器，公有云/私有云，k8s • 需要满足多种体系：Service Mesh，Sofa和社区主流开发框架 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 Mesh：istio的增强扩展版 Pilot Auth Mixer Envoy Pilot Auth Mixer Golang Sidecar Istio现有架构 Sofa Mesh架构 1. 用Golang开发 Sidecar，替代Envoy 2. Mixer被部分合 并进入Sidecar 3. Pilot/Auth 做扩展和增强 Control plane Control plane Data