所有编程语言/平台都支持的 ü 产品的长期方向 • SOFAMesh和SOFAMosn中已经基于x-protocol实现了DNS通用寻址方式 • 为了兼容RPC应用和k8s（微服务）的服务注册模型，需要为每个RPC接口提供DNS支持 • 未来Serverless中的Function也计划提供DNS寻址支持 • 可能会有更广泛的使用场景 ü 演进思路 • 简化原有SDK （短期需求） • 同时引入域名和DNS，实现通用寻址 SOASOA时代的寻址：服务发现和服务注册 Interface2 Interface1 Interface3 SOA架构：单进程多接口 服务注册中心 注册interface3 注册interface2 注册interface1 client 1. 查找interface2 以接口为 单位注册 客户端调用参考配置和示例代码： 接口名和函数名) 按接口查找Kubernetes的DNS寻址 userservice pod DNS userservice pod userservice pod 1. 服务部署 • ServiceType=ClusterIP

Pattern 通过 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 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 bolt://com.yourcompany Service Create RPC ServiceCRD 定义 RPC Service 对应一个微服务，对应 RPC 框架中的接口定义 一个应用可能包含多个 RPC Service RPC Service 关联到一个 Kubernetes 服务 RPC Service 的域名就是其接口X-PROTOCOL 通用协议扩展目标 • Kubernetes Native，高性能，低侵入性的通用 Mesh 落地方案

Ø 北向接口 • 面向业务和运维 • 具有较高的抽象层次，比较容易提取统一的控制面标准？ • 主要面向layer 7及以上？ • SMI能否统一控制面标准？如何避免成为最小公分母，扩展支持其它协议？ Ø 南向接口 • 面向流量和路由配置 • xDS v2将统一数据面标准？ • xDS接口包含有较多实现相关内容：Listener, Filter, 能否可以成为一个通用的接口协议？ 是 是否会出现Envoy之外的大量数据面实现？ • 建议：对xDS接口进行改进，去掉实现相关内容 Ø Service Mesh的发展 • 控制面对数据面软硬件的统一控制能力？ • 通过控制面API接入各种丰富的应用场景 - 下一个热点？总体架构-高层视图 DexMesh控制面 MSB-SDClient MSB-Consul Jaeger DexMesh数据面 Pod Microservice

Ø定义可编程的网络模型，核心方法，监控指标 Ø定义可扩展的插件机制PROTOCOL 5 Ø定义编解码核心数据结构 üMesh处理三段式：Headers + Data + Trailers Ø定义协议Codec核心接口 ü编码：对请求数据进行编码并根据控制指令发送数据 ü解码：对IO数据进行解码并通过扩展机制通知订阅方 •定义扩展机制通知解码事件STREAMING 6 Ø定义Stream模型 ü 向上确保协议行为一致性 ü 为网络协议请求/响应提供可编程的抽象载体 ü 考虑PING-PONG，PIPELINE，分帧STREAM三种典型流程特征 Ø定义Stream生命周期，核心事件 Ø定义Stream层编/解码核心接口 ü 核心数据结构复用Protocol层 Ø定义可扩展的插件机制 Ø对于满足请求Stream池化的需求 Ø需处理上层传入的状态事件PROXY 7 Ø基于Stream抽象提供多协议转发能力 Ø执行Stream扩展Filters Pool send encode Q u e u e C模块划分 11要点总结 12 Ø模块化，分层解耦 Ø统一的编程模型接口 Ø可扩展的事件驱动模型 Ø可扩展的路由/后端管理机制 Ø更好的吞吐量3 能力核心能力 1 网络处理 •网络编程接口 •链接管理 •事件机制 •Metrics 收集 •TCP 代理 •TLS 支持 •TProxy 支持 •平滑 reload

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/ 路由、Hash路由、基于权重的路 由、熔断、健康探测、超时重试、 限流降级等等 • 契约化治理，服务接口变更diff并 通知上游 • 环境无关，物理机、云、测试机 器、本机都能跑实践中踩过的坑 我是作者名称ZooKeeper的强耦合 • 初始设计没有抽象服务注册发现和服务配 置的接口，直接操作ZK并且依赖了ZK的特 性和原语 • ZK弊端显现 • 跨机房多活问题 • 性能问题 •

consistency - 最终一致性分布式事务：分类 XA 最大努力送达 Saga TCC 业务改造 无 无 实现补偿接口 实现TCC接口 回滚 支持 不支持 支持 支持 一致性 强一致 最终一致 最终一致 最终一致 隔离性 原生支持 不支持 不支持 Try接口支持 并发性能 严重衰退 无影响 无影响 略微衰退 适合场景 短事务 并发较低 事务最终成功 高并发 长事务 应用方控制并发

Service Account  支持多种Sidecar 通过Citadel Agent 获取证书使用可信身份服务构建敏感数据下发通道 背景介绍 通过应用Pod 中增加一个安全 Sidecar，以API接口的形式为APP及其他Sidecar 提供基础的身 份颁发、身份验证功能  解耦应用的业务逻辑与认证授权逻辑，减少开发量；  提供密码学安全的认证授权逻辑，提高安全性；  全网统一的认证授权方式，去凭证，减少攻击面； 力，及可问责能 力（accountability）。使用可信身份服务构建敏感数据下发通道 身份获取  应用 A 构造 HTTP 请求，调用 安全Sidecar 提供的 JWT-SVID 颁发接口获取 JWT-SVID。  安全Sidecar 通过 Downward API 获取 Pod 身份，并转换成 SPIFFE ID。  安全Sidecar 通过密钥将 SPIFFE ID 签发为 来声明自己的身份。使用可信身份服务构建敏感数据下发通道 身份校验  从应用 A 发起的调用上下文中获取 JWT-SVID，并构造 HTTP 请求，调用安全Sidecar提供的 JWT- SVID 验证接口。  安全Sidecar通过密钥对 JWT-SVID 进行验签。  从 JWT-SVID 的 Body 部分中获取 SPIFFE ID。  将 SPIFFE ID 内容解释为几个关键属性

MOSN 通过使用同一的编解码引擎以及编/解码器核心接口，提供协议的 plugin 机制，包括支持 • SofaRPC • HTTP1.x,/HTTP2.0 • Dubbo ü NetworkFilter 扩展 MOSN 通过提供 network filter 注册机制以及统一的 packet read/write filter 接口，实现了 Network filter 扩展机制， 当前支持： • Fault injection ü StreamFilter 扩展 MOSN 通过提供 stream filter 注册机制以及统一的 stream send/receive filter 接口，实现了 Stream filter 扩展机制， 包括支持： • 流量镜像，RBAC鉴权SOFAMosn能力扩展 心跳检查在Service Mesh场景下网络代理有着不同于接入层的挑战 • 无

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 • 统一的Kubernetes管理接口 • Gimbal生态 • 多集群入口流量整合管理 • 劣势 • 缺少大规模落地案例 • 功能/非功能仍需加强Contour & Istio • 南北向流量 • API版本共存（Istio

sidecar模式部署17/24 数据平面升级方式 – 平滑升级机制 平滑要求 • 业务进程不重启 • 流量保持不变 方案选择 • FD迁移 vs 哨兵集群 原理 • sendmsg / recvmsg接口发送FD • 步骤：listener、存量连接、存量数据 Java实现 • 借助JNI与Netty Java实现FD迁移18/24 数据平面升级方式 – 发布流程 容器化发布方式 • 发布过程同时存在新旧两个Agent 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 与业务容器共享CPU、内存资源配额 为Agent JVM分配256M内存资源 服务器消耗增加约10% 分配方式 内存资源 服务器资源 维持现有内存使用率与