协议编解码 服务发现 负载均衡 熔断限流 服务路由 …… 混合在一个进程内， 应用既有业务逻辑， 也有各种功能， 每次升级都要重新发布应用 升级成本高 版本碎片化严重 中间件演进困难6/39 微服务治理与业务逻辑解耦 Part 1： 为什么需要Service Mesh? Service 业务逻辑 SDK 协议编解码 服务发现 服务发现 负载均衡 熔断限流 服务路由 …… Service 业务逻辑 轻量级 SDK 协议编解码 Sidecar （MOSN） + 服务发现 负载均衡 熔断限流 服务路由 …… - 专注业务实现 - 无需感知Mesh - 专注服务间通讯和相 关能力 - 与业务逻辑无关 将SDK客户端 的功能剥离 混合在一个进程内，

APP APP Proxy APP APP APP APPService Mesh Service 业务逻辑 SDK 协议编解码 服务发现 负载均衡 熔断限流 服务路由 …… Service 业务逻辑 轻量级SDK 协议编解码 Sidecar （MOSN） 服务发现 负载均衡 熔断限流 服务路由 …… 将SDK客户端 的功能剥离 Sidecar专注服务间通讯 一条TCP连接对应一个Read协程，执行收包，协议解析 ü 一个请求对应一个worker协程，执行业务处理，proxy和Write逻辑SOFAMosn能力扩展 ü 协议扩展 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

之后Connection对象再次向libevent注册Read/Write回 调onFileEvent，并作为L4层过滤管理器处理 onNewConnection，onData数据接收。 • 对于HTTP协议，将继续经过L7层编解码处理后向上游发 送请求。 • 当请求处理完毕后，将调用deferredDelete删除请求对象 并记录统计观测数据。 • 使用异步I/O方式发送网络数据，降低对线程内其他操作 的阻塞。 Copyright 过多下游连接。 envoy.filters.network.http_conne ction_manager L4网络过滤器 专门用于处理HTTP请求的网络过滤器，根据协议类型 处理HTTP编解码并调用L7层HTTP过滤器。 envoy.filters.http.lua L7 HTTP过滤器 基于Lua脚本语言，处理HTTP请求及相应，每个Lua运 行时运行在工作线程中。 envoy.filters 隔内 过多下游请求 envoy.filters.http.wasm L7 HTTP过滤器 基于WASM（WebAssembly）技术，支持沙箱、热升级、 跨语言的扩展机制，处理L7层HTTP请求编解码。 envoy.filters.http.router L7 HTTP过滤器 HTTP路由及负载均衡的入口点，作为L7层过滤器链中 最后一个过滤器。 监听过滤器 L4网络过滤器 L7 HTTP过滤器

2SOFAMosn内数据流 3NET/IO 4 Ø屏蔽IO处理细节 Ø定义网络链接生命周期，事件机制 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

配置工具 • Proto的管理 • 错误码管理 • 调试gRPC • 调试信息 • 错误定位 配置版本，发布，回滚，可以更加方便 微服务的开发阶段 统一采用gRPC协议和protobuf编解码 CI check 阶段 • 主要做 pb 的 format、lint、breaking 检查。 CI build 阶段 • 会基于 pb 的注释自动产生文档，并推送至内部的微服务管理系统接口平台中

现阶段协议扩展方案面临的挑战： ● 在 Mesh 中支持一个七层协议的工作量较大： ○ 数据面：编写一个 Envoy filter 插件——流量管理（RDS、 负载均衡、熔断、流量镜像、故障注入等）、编解码 ○ 控制面：编写一个 Aeraki 插件——运维/流量管理策略 ● 非 HTTP 协议缺少 RDS 支持： ○ Listener 内嵌路由 ○ 修改内嵌路由后，Envoy 会重建 listener，导致业务出现短

Transformer的工作流程 04 BERT 4 1.Transformer介绍 为什么需要用transformer 其实在之前我们使用的是RNN（或者是其的单向或者双向变种LSTM/GRU等） 来 作为编解码器。RNN模块每次只能够吃进一个输入token和前一次的隐藏状态，然 后得到输出。它的时序结构使得这个模型能够得到长距离的依赖关系，但是这也 使得它不能够并行计算，模型效率十分低。 在没有transformer的时候，我们