简介： 作者于雨负责了 2021 年 GIAC 会议云原生专场的出品人兼讲师，组织了前后四个场子的演讲，在这个过程中作者同时作为听众从这些同行的演讲中学到了很多十分有用的常识。本文算是对 2021 GIAC 云原生专场的侧记，管中窥豹，以观 2021 年云原生技术倒退现状及将来一段时间内的趋势。

作者 | 于雨

自己有幸负责了 2021 年 GIAC 会议云原生专场的出品人兼讲师，组织了前后四个场子的演讲，在这个过程中集体同时作为听众从这些同行的演讲中学到了很多十分有用的常识。本文算是对 2021 GIAC 云原生专场的侧记，管中窥豹，以观 2021 年云原生技术倒退现状及将来一段时间内的趋势。

云原生这个词含意宽泛，波及到资源的高效利用、交付、部署及运维等方方面面。

从零碎层次分能够辨别出云原生根底设置【如存储、网络、治理平台 K8s】、云原生中间件、云原生利用架构以及云原生交付运维体系，本次专场的四个议题也根本涵盖了这四大方向：

• 亚马逊的资深技术专家黄帅的《一个云原生服务的爆炸半径治理》
• 快手基础架构核心服务网格负责人姜涛的《快手中间件 Mesh 化实际》
• Tetrate 可观测性工程师柯振旭的《应用 SkyWalking 监控 Kubernetes 事件》
• 自己以 Dubbogo 社区负责人出品的《Dubbogo 3.0：Dubbo 在云原生时代的基石》

上面依据集体现场笔记以及集体回顾别离记述各个议题的要点。因工夫以及自己能力无限，一些谬误不免，还请里手多多斧正。

云原生服务的爆炸半径

集体了解，黄的这个议题属于云原生利用架构领域。

其演讲内容首先从亚马逊 AWS 十年前的一个故障说开：AWS 某服务的配置核心是一个 CP 零碎，一次人为的网络变更导致配置核心的冗余备份节点被打垮，当运维人员紧急复原变更后，因为配置核心不可用【无效正本数少于一半】导致了整个存储系统其余数据节点认为配置数据一致性不正确拒绝服务，最终导致整个零碎服务解体。

复盘整个事变的间接起因是：CAP 定理对可用性和一致性的定义限定十分严格，并不适宜利用于理论的生产零碎。因而作为线上管制面的配置核心的数据应该在保障最终一致性的前提下，首先保障可用性。

更进一步，古代分布式系统的人为操作谬误、网络异样、软件 Bug、网络 / 存储 / 计算资源耗尽等都是不可避免的，分布式时代的设计人员个别都是通过各种冗余【如多存储分区、多服务正本】伎俩保证系统的可靠性，在不牢靠的软硬件体系之上构建牢靠的服务。

然而这两头有一个误区：有时候一些冗余伎俩可能因为雪崩效应反而会导致系统的可靠性升高。

如下面的事变，人为的配置谬误导致了一连串的软件体系故障，且这些故障之间是高度强相干的，最终导致了雪崩效应，能够称之为“程度扩大的毒药效应”。此时思考的维度就从“在不牢靠软硬件体系上提供牢靠服务”进一步拓展为“通过各种隔离伎俩减小事变的爆炸半径”：当不可避免的故障产生时，尽量把故障损失管制到最小，保障在可承受范畴内，保障服务可用。

针对这个思路，黄给出了如下故障隔离伎俩：

• 服务粒度适中微服务的服务粒度并不是拆分的越细越好。如果服务粒度过细，会导致服务数量过多，其第一个结果就是导致一个组织内简直无人能搞清楚服务整体逻辑的前因后果，减少保护人员的累赘：大家只敢小修小补无人敢做出大幅度的优化改良。服务粒度过细的第二个结果是造成整体微服务单元体指数级减少，造成容器编排部署成本上升。适中的服务粒度要兼顾架构体系的进化与部署老本的升高。

• 充沛隔离进行服务编排时，获取数据核心的电源和网络拓扑信息，保障强相干零碎之间部署做到“不远”且“不近”。“不近”是指同一个服务的正本不在应用同一个电源的同一个机柜部署，也不在应用了同一个网络立体的 Azone 内部署。“不远”是指部署间隔不能太远，例如多正本能够同城多 IDC 部署。应用这两个准则兼顾性能与系统可靠性。

• 随机分区所谓的随机分区这块，其实质就是在混合服务申请，保障某个服务的申请能够走多通道【队列】，保障在某些通道挂掉的状况下不影响某个服务的申请解决，利用随机分区技术，将用户打散在多个 Cell 中，大幅度降低爆炸半径。与 K8s APF 偏心限流算法中的洗牌分片（Shuffle Sharding）颇为类似。

• 混沌工程通过继续内化的混沌工程实际，提前踩雷，尽量减少“故障点”，晋升系统可靠性。

应用 SkyWalking 监控 Kubernetes 事件

这个议题尽管被安顿在第三场演讲，属于云原生交付运维体系，然而与上个议题关联性比拟强，所以先在此记述。

如何晋升 K8s 零碎的可观测性，始终是各大云平台的核心技术难题。K8s 零碎可观测性的根底数据是 K8s event，这些事件蕴含了 Pod 等资源从申请到调度以及资源分配的全链路信息。

SkyWalking 提供了 logging/metrics/tracing 等多维度可观测性能力，原来只是被用于观测微服务零碎，往年提供了 skywalking-kubernetes-event-exporter 接口，专门用于监听 K8s 的 event，对事件进行提纯、收集、发送至 SkyWalking 后端进行剖析和存储。

柯同学在演讲过程中破费了相当多的精力演讲整个零碎的可视化成果如何丰盛，集体感兴趣的点如下图所示：以相似于大数据流式编程的伎俩对 event 进行过滤剖析。

其可视化成果与流式剖析伎俩都是蚂蚁 Kubernetes 平台可借鉴的。

快手中间件 Mesh 化实际

快手的姜涛在这个议题中次要解说了快手 Service Mesh 技术的实际。

姜把 Service Mesh 分为三个世代。其实划分规范有很多，如何划分都有情理。很显著，姜把 Dapr 划入了第三个世代。

上图是快手的 Service Mesh 架构图，很显著借鉴了 Dapr 的思维：下沉根底组件的能力到数据立体，把申请协定和接口标准化。一些具体的工作有：

• 对立运维，进步可观测性与稳定性，进行故障注入和流量录制等；
• 对 Envoy 等做了二次开发，只传输变更的数据、按需获取，解决单实例服务数过多的问题；
• 对协定栈和序列化协定做了大量的优化；
• 施行了面向失败设计，Service Mesh 能够 fallback 为直连模式。

集体感兴趣的是姜提到了 Service Mesh 技术在快手落地时面临的三个挑战：

• 老本问题：简单环境下的对立部署与运维。
• 复杂度问题：规模大、性能要求高、策略简单。
• 落地推广：对业务来说不是强需要。

特地是第三个挑战，Service Mesh 个别的间接收益方不在业务端，而是基础架构团队，所以对业务不是强需要，而且快手这种实时业务平台对性能十分敏感，Service Mesh 技术又不可避免地带来了提早的减少。

为了推动 Service Mesh 技术的落地，快手的解决伎俩是：

• 首先务必保证系统稳定性，不急于铺开业务量；
• 搭车公司重大项目，积极参与业务架构降级；
• 基于 WASM 扩展性，与业务共建；
• 选取典型落地场景，建立标杆我的项目。

姜在最初给出了快手下半年的 Service Mesh 工作：

很显然这个路线也是深受 Dapr 影响，实践或者架构上创新性不大，更侧重于对开源产品进行标准化并在快手落地。

在演讲中姜提到了 Serivce Mesh 技术落地的两个标杆：蚂蚁团体和字节跳动。其实他们胜利的很重要起因之一就是高层对先进技术的器重以及业务侧的鼎力配合。

Dubbogo 3.0：Dubbo 在云原生时代的基石

作为这个议题的讲师，我在演讲中并没有过多强调 Dubbo 3.0 已有的个性，而是着重演讲了 Service Mesh 的状态以及柔性服务两块内容。

Dubbo 3.0 比拟重要的一个点就是 Proxyless Service Mesh，这个概念其实是 gRPC 的滥觞，也是近期 gRPC 生态力推的重点，其长处是性能无损，微服务降级不便。然而 gRPC 本身的多语言生态十分丰盛，且 gRPC 宣扬这个概念的另一个起因作为一个中庸的强调稳定性的框架其性能不甚优良，如果思考 Proxy Service Mesh 状态则其性能更加堪忧。

而 Dubbo 生态的最大劣势是除了 Java 和 Go 外，其余多语言能力不甚优良，集体感觉跟着 gRPC 邯郸学步，齐全把其余语言能力屏蔽在外不是什么好主见。Dubbogo 社区出品的 dubbo-go-pixiu 我的项目在网关与 sidecar 两种状态下解决 Dubbo 生态的多语言能力，把南北流量和货色流量对立到 Pixiu 中。

不论是何种状态的 Service Mesh 技术，其在国内的倒退曾经度过第一波低潮，自蚂蚁团体和字节跳动这两个标杆之后走向了寥落，其本身还须要一直进化，更严密地与业务联合起来让中小厂家看到其业务价值，才会迎来其后续的第二波低潮。

Service Mesh 本身特地适宜在 K8s 之上帮忙中小厂家把服务迁徙到的混合云或多云环境，这些环境大都应用了大量的开源软件体系，可能帮忙他们解脱特定云厂商依赖。

Dubbo 3.0 的柔性服务，基本上能够了解为反压技术。Dubbo 与 Dubbogo 之所以要做柔性服务，其背景是在云原生时代节点异样是常态，服务容量精准评估测不准：

• 机器规格：大规模服务下机器规格不免异构【如受超卖影响】，即便同规格机器老化速度也不一样；
• 服务拓扑简单：分布式服务拓扑构造在一直进化；
• 服务流量不平衡：有洪峰有波谷；
• 依赖的上游服务能力不确定性：缓存 /db 能力实时变动。

其应答之道在于：在服务端进行自适应限流，在服务调用端【客户端】进行自适应负载平衡。

自适应限流的根本思维是基于排队论的 little’s law 的改良：queue\_size = limit * (1 – rt\_noload/rt)，各个字段的意义如下：

• limit 一段时间内的 qps 下限。
• rt\_noload 一段时间窗口内的 RT 最小值。
• rt 一段时间内的均匀 RT，或者可间接取值 P50 RT。

即以两种状态的 RT 来评估 method 级别服务的适合性能。RT 增大反映了整体 load{cpu/memory/network/goroutine} 增大，性能就会降落。反之，RT 减小反映了服务端可能解决更多申请。

自适应限流： 服务端是在 method 级别计算 queue\_size，同时计算以后 method 的应用的 goroutine 数量 inflight【假如每解决一个客户端申请消耗一个 goroutine】，服务端每次收到某个 method 的新申请后了解实时计算 queue\_size，如果 inflight > queue\_size，就回绝以后申请，并把 queue\_size – inflight 差值通过 response 包反馈给 client。

自适应负载平衡： 客户端通过心跳包或者 response 收到 server 返回的某个 method 的负载 queue\_size – inflight，能够采纳基于权重的负载平衡算法进行服务调用，当然为了防止羊群效应造成某个服务节点的刹时压力也能够提供 P2C 算法，Dubbogo 都能够实现进去让用户去抉择。下面整体内容，社区还在探讨中，并非最终实现版本。

总结

从 2017 年到当初，集体加入了大大小小十几次国内各种级别的技术会议，身份兼具出品人和讲师。演讲程度不高，但根本的工夫控制能力还能够，做到不拉场。这次主持 GIAC 的云原生分场，听众对本专场的评分是 9.65【所有专场横向评分】，总体体现尚可。

很有幸生存在这个时代，见证了云原生技术大潮的起起伏伏。亦很有幸工作在阿里这个平台，见证了 Dubbogo 3.0 在阿里云钉钉外部的各个场景的逐渐落地。

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《阿里云云原生架构实际》由阿里云官网出品，阿里云智能总裁张建锋、阿里巴巴首席技术官程立联袂举荐；从设计准则、模式 / 反模式、技术选项、设计办法、行业案例等多个维度全面总结阿里云云原生架构的方法论和实践经验。

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