微服务容灾治理
1. go-zero
稳定性能⼒概览
经过这么多年⼤流量服务端架构设计的沉淀，go-zero
在保护服务的稳定性上下⾜了功夫，不管是
CPU
密集型还是
IO
密集型服务，go-zero
都能很好的保护服务在如下场景不被拖垮或卡死：
• 远超服务容量的突发⼤流量 • CPU
打满
• 上下游故障或者超时 • MySQL、MongoDB、Redis
等中间件故 成功处理的
qps
在
400
左右
• 拒绝了⼤概
90%
的请求
• P99
时延控制在
20-24ms
之间 • P90
时延在
5ms
以下
• CPU
峰值控制在
95%
以下
如⽂档开始的压测数据，如果不是过载保护，在不到
600
qps
的情况下，P99
甚⾄
P90
都已经到了
1s
的超时阈值了，服务基本已经开始不可⽤了。 3.6
跟
Kubernetes
HPA
的协同
当 确保你在使⽤
go-zero
的时候，⽆需额外代码和配置，服务默认都是有⾃适应过载保护的。这也秉承 了
go-zero
⼀贯追求最简原则，不给⽤⼾带来额外的⼼智负担。
这篇⽂章花了我春节不少时间，既要讲原理，⼜要写代码给出压测数据，但依然感觉不是那么容易 懂，不过好在所有算法细节和知识点都已经集成在
go-zero
源码⾥了，如果想了解实现细节，可以阅 读源码。

全国网络安全标准化技术委员会 2024年9月 人工智能 安全治理框架1. 人工智能安全治理原则 …………………………………… 1 2. 人工智能安全治理框架构成 ……………………………… 2 3. 人工智能安全风险分类 …………………………………… 3 3.1 人工智能内生安全风险 ……………………………… 3 3.2 人工智能应用安全风险 ……………………………… 5 4. 技术应对措施 技术应对措施 ……………………………………………… 7 4.1 针对人工智能内生安全风险 ………………………… 7 4.2 针对人工智能应用安全风险 ………………………… 9 5. 综合治理措施 ……………………………………………… 10 6. 人工智能安全开发应用指引 ……………………………… 12 6.1 模型算法研发者安全开发指引 ……………………… 12 6.2 人工智能服务提供者安全指引 目 录- 1 - 人工智能安全治理框架 人工智能是人类发展新领域，给世界带来巨大机遇，也带来各类风险挑战。 落实《全球人工智能治理倡议》，遵循“以人为本、智能向善”的发展方向，为 推动政府、国际组织、企业、科研院所、民间机构和社会公众等各方，就人工 智能安全治理达成共识、协调一致，有效防范化解人工智能安全风险，制定本 框架。 1. 人工智能安全治理原则 秉持共同、综合、合作、可持续的安全观，坚持发展和安全并重，以促

以SBOM 为基础的 云原生应用安全治理 董毅@悬镜安全 一瓶“牛奶”——你会喝吗？ 安全的保障——成分清单和监管机构 • 成分清单用于实现可见性（透明度） • 监管机构保障成分清单的可信度 软件物料清单 • 软件物料清单（SBOM, Software Bill Of Material）是代码库中所有开放源代码和第三方组件的清单。 • SBOM能够列出管理这些组件的许可证，代码库中使用的组件的版本及其补丁程序状态。 SQL注入、命令执行、XXE、XSS等OWASP TOP10 业务逻辑漏洞 水平/垂直越权、短信轰炸、批量注册、验 证码绕过等 合规需求、安全配置 未能满足安全合规、未建立安全基线、敏 感数据泄漏 开源组件/闭源组件 CNNVD、CNVD、CVE等 开源许可风险 自研代码 容器环境镜像风险 软件漏洞、恶意程序、敏感信息泄漏、不安全配 置、仓库漏洞、不可信镜像 容器环境 开 发 API安全性 失效的用户认证、安全性、错误配置、注入等 闭源组件 软件物料清单的描述 软件物料清单（SBOM, Software Bill Of Material）是云原生时代应用风险治理的基础设施。 特点： • 是治理第三方组件风险（开源+闭源）的必备工具； • 可深度融合于DevOps应用生产模式； • 可与多种DevSecOps工具链联动强化效能（SCA、RASP、漏洞情报）； • 在云原生应用的开发端及运营端均发挥作用。

数据迁移 数据迁移 存量 存量 MySQL 迁移到 迁移到 TiDB 服务 服务 UDTS 产品⽀持 MySQL(5.5/5.6/5.7/8.0) 到 TiDB 的全量数据迁移， 及增量数据同步。 可协助⽤⼾在不停机的情况下轻松将业务从MySQL 切换⾄ TiDB。 ⾃建 ⾃建 TiDB 迁移到 迁移到 TiDB 服务 服务 UDTS 产品⽀持 TiDB 全量数据迁移⾄ TiDB服务。 ⽤⼾在源TiDB开启Pump ⽤⼾在源TiDB开启Pump, Drainer 可进⾏数据增量同步。 UDTS与源端Pump, Drainer⼀起可协助⽤⼾在不停机的情况下轻松将业 务从⾃建TiDB 切换⾄ TiDB 服务。 为 为 TiDB 服务建⽴ 服务建⽴ MySQL 从库 从库 UDTS 产品⽀持 TiDB 全量数据迁移⾄ MySQL 数据库。 ⽤⼾在TiDB服务上开启 Binlog 可将数据增量同步⾄下游MySQL。 UDTS 与 TiDB 服务建⽴ TiDB 从库 从库 UDTS 产品⽀持 TiDB 全量数据迁移⾄ TiDB 数据库。 ⽤⼾在源TiDB服务上开启 Binlog 可将数据增量同步⾄下游TiDB。 UDTS 与 TiDB Binlog服务⼀起可协助⽤⼾轻松建⽴TiDB从 数据迁移 Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 1/2 库。 数据迁移 Copyright © 2012-2021 UCloud

微服务环境下的系统治理与容错 王新栋 • 《架构修炼之道》作者，《决战618：探秘京东技术取胜之道》联合作者； • 对分布式、微服务系统有多年实战经验，所设计和研发的系统经历了多次百亿流量的验证； • 热爱分享，维护技术公众号 [程序架道]，对高并发、高可用系统有持续不懈的追求； 个人微信号 技术公众号 • 微服务架构 • 容错 • 总结 • 治理 微服务架构 架构 架构 研发团队的持续斗争 研发团队必须从公司长远利益出发与其他部门抗争 -- Robert C. Martin 多种架构思想的本质 分层架构思维到六边形架构思维 业务领域代码 基础设施代码 再看六边形架构 治理 微服务到底需要多“微” 微 微服务的“微”暗示了服务的大小，但实际上微服务架构对构成的服务实例并没有大小方面的要求。 微服务的微 微服务的两个“谬论” n 服务之间是强隔离的。 n 微服务是大型系统的唯一选择。 独立开发部署 架构、组织、流程 微服务架构定义“三步法” 微服务拆分方法 微服务拆分-指导原则 拆服务-单体重构的节奏 服务分解的四大障碍 1、网络延迟 2、同步通信降低了可用性 3、跨服务的数据一致性 4、上帝类 微服务的忠告 n 第一，要记住微服务不是解决所有问题的万能 “银弹”。 n 第二，编写整洁的代码和使用自动化测试至关重要，因为这是现代软件开发的基础。 n 第三，关注微

Service Mesh Meetup #4 上海站 探讨和实践基于Istio的微服务治理事件监控 2018.11.25 徐运元关于我 2008年毕业于浙江大学，曾在思科和浙大网新有超过 9年的工作经验和5年的云计算领域工作经验，带领团 队完成公司第一代基于Kubernetes的云平台开发和第 二代基于Kubernetes的DevOps云平台开发。目前致力 于公司基于Istio的微服务平台打造。 单次链路追踪 可细粒度排查应用单次链路调用 的包括日志、网络数据在内的所 有信息。 宏观下的监控需求 链路总体展示 展示整个服务调用过程中链路上 每一个节点的服务状况，包括延 时、吞吐量等基本信息。 服务器总体展示 展示当前所有服务器的运行状况， 包括CPU、内存、网络、I/O读写 等信息 业务总体展示 展示当前业务相关数据的 从宏观上快速定位问题，在微观上找到问题根因的 监控方案问题二：现有的系统能否完全满足需求 4 5 8 9 Request Response JVM 6 10 7 Class Loader Engine Agent A’.class JavaAgent 监控数据暂 存区 运行时数据区如何基于Istio的现有组件去实现 Kubernetes Cluster MIxer 全链路关联 平台 Cloud Native App POD Agent logfile

SQLite 数据转 Mysql InsMsgServer 3.7.6 当前 InsMsgServer 环境 以下过程在 win7 sp1 x64 系统下完成，如果您的系统不能运行以下相关程序，请将服务器的 db/ 目录下的 IMBase.dat 文件复制到 win7 sp1 x64 系统下完成 利用 InsMsgServer 生成 Mysql 数据库 确保 确保 mysql 数据库中没有 IM 相关库 调整使用 Mysql 作为数据库，并点击启动 确认启动后数据库正确建立 退出 InsMsgServer，确保导入过程中不影响 InsMsgServer 运行 下载 SQLite Data Wizard 地址： http://www.sqlite.org/cvstrac/wiki?p=ConverterTools

Flink如何实时分析Iceberg数据湖的CDC数据 阿里巴巴 李/松/胡争 23选择 Flink Ic+b+1g #2 常DCCDC 分析方案 #1 如3实时写 4F取 ## 未来规划 #4 #见的CDC分析方案 #1 离线 HBase 集u分析 CDC 数a 、CDC记录实时写入HBase。高吞P + 低延迟。 2、小vSg询延迟低。 3、集u可拓展 ci评C 4、数a格式q定HF23e，不cF拓展到 +arquet、Avro、Orcn。 t点 A3a/21 Kudu 维护 CDC 数据p 、支持L时更新数据，时效性佳。 2、CK加速，适合OLAP分析。 方案评估 优点 、cedKudup群，a较小众。维护 O本q。 2、H HDFS / S3 / OSS 等D裂。数据c e，且KAO本不如S3 / OSS。 3、Kudud批量P描不如3ar4u1t。 4、不支持增量SF。 4、不支持增量SF。 h点 直接D入CDC到Hi2+分析 、流程能E作 2、Hi2+存量数据不受增量数据H响。 方案评估 优点 、数据不是CR写入； 2、每次数据D致都要 MERGE 存量数据 。T+ 方GT新3R效性差。 3、不M持CR1ps+rt。 缺点 SCaDk + )=AFa IL()(数据 MER,E .NTO GE=DE US.N, chan>=E ON GE=DE.GE=D

陈鹏 开源多集群应用治理项目 Clusternet 在多点生活的云原生实践 陈鹏 多点生活 平台架构-基础架构工程师 个人简介 • 开源项目 MOSN 核心 Committer • 主要负责容器服务整体架构的设计与开发 • 主导 ServiceMesh 落地相关工作 目录 多集群管理现状 Operator 迭代 反思&重构 整体架构 • 多单元 • 多集群 • 多分组

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