key_value_pairs 其他说明 实现 1、inode、entry 的编码 2、KVStore Q&A 单靠 redis 的 AOF 机制能否保证数据不丢失? redis 的高可用、高可扩方案？ redis + muliraft 存在的问题？ redis 改造 vs 自己实现? redis 中哈希表实现的优点？ 参考 前言 根据之前讨论的结果，元数据节点的架构如下图所示，这里涉及到两部分需要持久化/编码的内容： std::string filePtah; // WAL dump (WAL : curvefs.waldump : curvefs.dump) }; Q&A© XXX Page 9 of 12 单靠 redis 的 AOF 机制能否保证数据不丢失? 不能，因为 AOF 与 SET/DEL 这些操作不是同步进行的，即使刷入文件配置项 开启最高级别的 always 选项，也有可能丢失一个事件循环的数据，实现如下： 持久化更不能），结论就是单靠 redis 无法保证数据 100% 不丢失（这主要是 redis 基于性能考量，毕竟纯内存数据库，如果利用 WAL 每次写文件再 sync，那么性能就会下降很多） 所以，单靠 redis 的方案是不行了. redis 的高可用、高可扩方案？ 主要是 redis cluster + 主从复制 (或者第三方 codis + 哨兵) redis cluster/codis

.................................................................................... 122 第十六章 综合实例 .................................................................................................. factory = new IniSecurityManagerFactory("classpath:shiro.ini"); //2、得到 SecurityManager 实例 并绑定给 SecurityUtils org.apache.shiro.mgt.SecurityManager securityManager = factory.getInstance(); 3、ini 配置（shiro-jdbc-realm.ini） 1、变量名=全限定类名 会自动创建一个类实例 2、变量名.属性=值 自动调用相应的 setter 方法进行赋值 3、$变量名 引用之前的一个对象实例 4、测试代码请参照 com.github.zhangkaitao.shiro.chapter2.LoginLogoutTest 的 testJDBCRealm

‣ 如何实现线下多环境 • 一键拉起环境 注意点 • 数据建设依赖于规划 • 数据如何切分 原理 • 所有镜像自动生成 • 一键master镜像部署 1. 注册中心 2. Mysql Redis ES 3. 全链路微服务 4. 自动数据同步 • 一期多环境平台架构图 CDN / LB / WAF / NG K8S集群 namespace1 namespace… namespaceN … … … • 多环境资源互不影响 微服务 • 全链路服务全部属 • 注册中心独立部署 流量隔离 • 多域名，泛域名解析匹配 数据 • 全量同步线上脱敏数据 • Mysql redis ES 全搭建 • 数据全部物理隔离 发布平台 • 按需分支发布 • 多环境完全并行 • 一期方案的问题与挑战 1 2 3 多环境资源“假”隔离 Namespace隔离，共享资源 负载均衡 Ribbon 负载均衡 Ribbon Gateway 负载均衡 Ribbon 负载均衡 Ribbon Axxx Hxxx Eureka Eureka 注册 注册 Redis ES Mysql • 多云多K8S多环境的挑战 挑战 多云发布一致性 1 跨云数据同步保证 2 多环境一套模板适配性 3 多K8S的监控 4 • 基于Istio的智能路由 Istio层

如果业务系统要升级，如何平滑升级？万一升级失败是 否能够自动回滚？整个过程线上业务持续运行不中断。 传统稳态业务环境难以高效承载敏态应用 发现故障 （假死） 创建 新实例 配置 运行环境 部署当前 应用版本 添加 监控 配置 日志采集 测试确认 服务正常运行 实例 加入集群 恢复正常 场景 1 如果生产中一台Web应用服务器故障，恢复这台服务器需要 做哪些事情？ 场景 2 如果应用负载升高/降低，如何及时按需扩展/收缩所用 如果业务系统要升级，如何平滑升级？万一升级失败是 否能够自动回滚？整个过程线上业务持续运行不中断。 传统稳态业务环境难以高效承载敏态应用 发现故障 （假死） 创建 新实例 配置 运行环境 部署当前 应用版本 添加 监控 配置 日志采集 测试确认 服务正常运行 实例 加入集群 恢复正常 工作量 成本 新一代架构（微服务）应用的对承载平台提出新要求 传统实践中，主要采用虚机/物理机+Sprin 用容器技术 微服务 微服务架构成为 主流，八成用户 已经使用或者计 划使用微服务 Serverless Serverless技术显 著升温，近三成 用户已在生产环 境中应用 云原生对业务的支撑实例(数据来源于阿里云) 4982亿，2020年天猫双11再创消费新纪录。58.3万笔/秒，双11交易峰值再创新高，阿里云又一次扛住全球最大规模流量洪峰。这一切背后支撑的 “技术引擎”又是如何为近十亿全球购物者的狂欢提供着“无感知护航”？

年生产验证的内部产品，支持具有数百万服务的大 规模场景，具备企业级 SLA 的开源产品。 实时：数据变更毫秒级推送生效；1w 级，SLA 承诺 1w 实例上下线 1s，99.9% 推送完成；10w 级，SLA 承诺 1w 实例上下线 3s，99.9% 推送完成；100w 级别，SLA 承诺 1w 实例上下线 9s 99.9% 推送完成。 规模：十万级服务/配置，百万级连接，具备强大扩展性。 15 > 简介 Nacos 架构 Nacos 配置模型 背景 在单体架构的时候我们可以将配置写在配置文件中，但有⼀个缺点就是每次修改配置都需要重启服 务才能生效。 当应用程序实例比较少的时候还可以维护。如果转向微服务架构有成百上千个实例，每修改⼀次配 置要将全部实例重启，不仅增加了系统的不稳定性，也提高了维护的成本。 那么如何能够做到服务不重启就可以修改配置？所有就产生了四个基础诉求：  需要支持动态修改配置 此对于集群下，各个节点之间 的数据⼀致性保障问题，需要拆分成两个方面 从服务注册发现来看 服务发现注册中心，在当前微服务体系下，是十分重要的组件，服务之间感知对方服务的当前可正 常提供服务的实例信息，必须从服务发现注册中心进行获取，因此对于服务注册发现中心组件的可 用性，提出了很高的要求，需要在任何场景下，尽最大可能保证服务注册发现能力可以对外提供服 务；同时 Nacos 的服务注册发

Service(RDS) : 路由发现服务。 • Cluster Discovery Service (CDS)： 集群发现服务。 • Endpoint Discovery Service (EDS) ：集群中的服务实例发现服务。 • Secret Discovery Service (SDS) ：证书发现服务。 • Aggregated Discovery Service(ADS): 通过一个Aggregated Protocol Header Layer 7 Protocol Data Istio 支持的七层协议非常有限：HTTP 1.1、 HTTP2、 gRPC 其余协议只能在四层进行处理（Thrift、Redis 等其他七层协议的控制面支持非常有限） 11 Istio 协议扩展：控制面和数据面需要进行的改动 apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3 kind: 控制面的扩展性好 问题： • 需要修改 Pilot、xDS 协议 和 Envoy Filter 14 Istio 协议扩展：EnvoyFilter Redis Proxy https://github.com/zhaohuabing/istio-redis-culster EnvoyFilter 15 Istio 协议扩展：控制面扩展机制 优点： • 对 Istio 和 Envoy 无侵入

Docker、Kubernetes、Marathon 、Rancher、FileEntryPointsRouters匹配器Services • Services 负责配置最终处理传入请求 的实际服务。 • 负载均衡（针对应用实例）：轮询（ 目前支持）、session 亲和性 • 带权重的轮询：仅可用于在 Service 之间，并且目前只支持 File Provider • Mirror：将发送到服务的请求镜像复 containerPort: 443 hostPort: 443 - name: redis containerPort: 6379 hostPort: 6379 args: - --entrypoints.web.Address=:80 - --entrypoints.websecure.Address=:443 - --entrypoints.redis.Address=:6379 - --providers.kubernetescrd us/v1alpha1 kind: IngressRouteTCP metadata: name: redis spec: entryPoints: - redis routes: # 特定的域名需要指定对应的TLS证书 - match: HostSNI(`*`) services: - name: redis port: 6379More Info https://docs.traefik.io/谢谢

微服务体系的其他产品也均为自研方案6/24 MOA 1.0微服务体系整体架构 注册中心 • Redis作为底层存储 • 跨语言地址发现服务Lookup • 中心化存活检测 多语言支持 • Java、PHP、Python、Go、NodeJs • Redis传输协议 / 复用Redis客户端 • 服务发布Proxy / 并行调用Proxy 服务治理 • 服务治理平台、配置中心 异步调用、压测7/24 流量代理机制 PHP服务发布入流量代理 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

(Open Policy Agent) • rbac（连接到Istio CA） ü 实现Quota的Adapter • Memquota (基于单机内存) • Redisquota （基于外部redis） ü 实现Report的Adapter • Circonus • Cloudwatch • Dogstatsd • Fluentd • Prometheus • Solarwinds 同意视为基础设置， 甚至可能集成更多， 这里的抽象隔离是 我们认可的 但是这些？？更应该 视为基本能力，直接 做成Mesh内置功能 List backend Redis for Quota memquota List backend Redis for Quota Istio现有的Mixer Adapter： list redisquota 同步阻塞 同步阻塞 异步批量 同步阻塞 2@cluster2 edge-sidecar : 8.8.8.3@cluster2 Service-B@zone2 4. Edge sidecar执行服务发现并 转发请求给Service-B的实例7月底北京，第二次Service Mesher线下Meetup 下回分解：增强版Pilot和Edge Sidecar开源策略 Open Source 3蚂蚁金服，开源开放 ü 从 4 月份开始逐步开源金融级分布式架构中的各个组件：

依赖用户手工配置参数（超时时间、限流） • 服务实例的差异导致配置相当复杂，容易 配置不合理 • 无法动态根据系统指标调整阈值 • 目标 • 用户无需拍脑袋设值，服务治理中心根据 历史指标进行推荐，对不合理的设置进行 建议，如 • 根据应用的历史延迟时间推荐超时设置 • 根据应用的历史流量数据推荐限流设置 • 根据动态指标自动调整配置 • 如单个实例内指标异常（超时率、cpu异常等） 动态调整限流值或直接降级 为写失败了下游却写成功了） • 目标 • 实时上下游超时治理 • 通过传递剩余超时时间，让下游可以判断是否 继续一些重量级操作 • 实时上下游限流治理 • 下游资源异常（DB调用超时、redis超时等）动 态调整上游限流值或直接降级 • 智能路由 • 根据实时数据优化不合理的跨机房调用 Proxy App 服务调用 （带超时时 间） Proxy App Proxy App