Istio控制平面组件原理解析 朱经惠 2018.08.25 Service Mesh Meetup #3 深圳站关于我 • 朱经惠，ETC车宝平台工程师。 • 喜欢开源，个人开源项目”Jaeger PHP Client”。 • 喜欢研究源码，对NSQ，Jaeger，Istio（控制平面）等go语言开源项目进行 过研究。 • 除了代码还喜欢爬山和第二天睡醒后全身酸疼的感觉。目录Pil

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 298 14. 更多关于 Cargo 和 Crates.io 的内容 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 405 17.5. 深入理解 async 相关的 traits . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 你可以通过编写网页应用来学习 Rust，接着 将同样的技能应用到你的 Raspberry Pi（树莓派）上。 本书全面介绍了 Rust 为用户赋予的能力。其内容平易近人，致力于帮助你提升 Rust 的知识， 并且提升你作为程序员整体的理解与自信。欢迎你加入 Rust 社区，让我们准备深入学习 Rust 吧！ —— Nicholas Matsakis 和 Aaron Turon 6/562Rust

数据库管理 TiDB 服务 TiDB 进程启动参数 TiDB 系统数据库 TiDB 系统变量 TiDB 专用系统变量和语法 TiDB 访问权限管理 TiDB 用户账户管理 使用加密连接 SQL 优化 理解 TiDB 执行计划 统计信息 语言结构 字面值 数据库、表、索引、列和别名 关键字和保留字 用户变量 表达式语法 注释语法 字符集和时区 字符集支持 字符集配置 时区 数据类型 日期和时间类型 基本数据类型 进行构建，生成于 2018- 06-25。 书栈(BookStack.CN) 仅提供文档编写、整理、归类等功能，以及对文档内容的生成和导出工具。 文档内容由网友们编写和整理，书栈(BookStack.CN) 难以确认文档内容知识点是否错漏。如果您在阅读文档 获取知识的时候，发现文档内容有不恰当的地方，请向我们反馈，让我们共同携手，将知识准确、高效且有效地传递 给每一个人。 同时，如果您在日常工作、生活 进程启动参数 TiDB 数据目录 TiDB 系统数据库 TiDB 系统变量 TiDB 专用系统变量和语法 TiDB 服务器日志文件 TiDB 访问权限管理 TiDB 用户账户管理 使用加密连接 SQL 优化 理解 TiDB 执行计划 统计信息 语言结构 字面值 数据库、表、索引、列和别名 关键字和保留字 用户变量 表达式语法 注释语法 字符集和时区 字符集支持 字符集配置 时区 数据类型 数值类型 日期和时间类型

 从擅长理解的认知型AI，发展到擅长文字生成的生成式AI  从语言生成式AI，发展到可理解和生成声音、图片、视频的多模态AI  从生成式AI，发展到推理型AI 专家系统 感知AI 认知AI 生成式AI 多模态AI 推理式AI 9政企、创业者必读 人工智能发展历程（二）  从单纯对话的大模型AI，发展到具有行动和执行能力的智能体AI  从数字空间中的AI，走向能理解和操控物理空间的AI 格下降240倍  国内：大模型「亏本」卖，可以「白嫖」大模型API能力 19政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之七 多模态越来越重要  由文本生成迈向图像、视频、3D内容与世界模拟  多模态模态在能力变强的同时，规模正在变小 20政企、创业者必读 21 DeepSeek出现之前的十大预判 之八 智能体推动大模型快速落地  能够调用各种工具，具有行动能力 Alpha Go采用监督学习， 使用人类棋谱训练 • Alpha Zero采用强化学习， 自己跟自己对弈 ChatGPT时刻 • OpenAI ChatGPT大模型， 通过预训练方式，实现涌 现，理解人类语言和知识 • 诞生预训练Scaling Law Deepseek-R1时刻 • o1采用强化学习，但训练复 杂推理能力，技术未公开 • DeepSeek-R1 探索出RL方 法，且公开技术

有异常难以快速修正和溯源追责。 （b）偏见、歧视风险。算法设计及训练过程中，个人偏见被有意、无意引入， 或者因训练数据集质量问题，导致算法设计目的、输出结果存在偏见或歧视， 甚至输出存在民族、宗教、国别、地域等歧视性内容。 （c）鲁棒性弱风险。由于深度神经网络存在非线性、大规模等特点，人 工智能易受复杂多变运行环境或恶意干扰、诱导的影响，可能带来性能下降、 决策错误等诸多问题。- 4 - 人工智能安全治理框架 实则不符常理的内容，造成知识偏见与误导。 （f）对抗攻击风险。攻击者通过创建精心设计的对抗样本数据，隐蔽地 误导、影响，以至操纵人工智能模型，使其产生错误的输出，甚至造成运行瘫痪。 3.1.2 数据安全风险 （a）违规收集使用数据风险。人工智能训练数据的获取，以及提供服务 与用户交互过程中，存在未经同意收集、不当使用数据和个人信息的安全风险。 （b）训练数据含不当内容、被 “投毒” 风险。训练数据中含有虚假、偏见、 风险。训练数据中含有虚假、偏见、 侵犯知识产权等违法有害信息，或者来源缺乏多样性，导致输出违法的、不良 的、偏激的等有害信息内容。训练数据还面临攻击者篡改、注入错误、误导数 据的“投毒”风险，“污染”模型的概率分布，进而造成准确性、可信度下降。 （c）训练数据标注不规范风险。训练数据标注过程中，存在因标注规则 不完备、标注人员能力不够、标注错误等问题，不仅会影响模型算法准确度、 可靠性

5月底，我在Cloud Native Meetup上做了一个“ServiceMesh 发展趋势：云原生中流砥柱”的演讲，当时主要讲了三块内容： - Service Mesh产品动态 - Service Mesh发展趋势 - Service Mesh与云原生 今天的内容可以视为是上次演讲部分内容的深度展开，如社区 关心的Mixer v2，以及我个人看到的一些业界新的技术方向， 如web assembly技术，还有产品形态上的创新，如google 2：ServiceMesh灵魂拷问二：性能有了，架构怎么办？ • 避免修改Envoy • 避免网络远程调用（check & report） • 通过动态装载（重载）来避免重启envoy • 隔离性 • 实时A/B测试 （内容来自”Extending Envoy with WebAssembly”）Envoy支持Web Assembly的架构 Part 2：ServiceMesh灵魂拷问二：性能有了，架构怎么办？ （图片来自”Extending （图片来自”Extending Envoy with WebAssembly”）Envoy支持的Web Assembly VM Part 2：ServiceMesh灵魂拷问二：性能有了，架构怎么办？ （内容来自”Extending Envoy with WebAssembly”） ● WAVM (https://github.com/WAVM/WAVM) ● V8(https://v8.dev/) ●

raft 是一种新型易于理解的分布式一致性复制协议，由斯坦福大学的Diego Ongaro和John Ousterhout提出，《In Search of an Understandable Consensus Algorithm(Extended Version)》 • raft 是一种Leader-Based的Multi-Paxos变种，提供了更完整更清晰的协议描述，更容易理解和实现。 • r erver的 处理能力，对磁盘造成很大压力，影响正常IO。 解决思路： chunk支持覆盖写，覆盖写天然是幂等的，写一次和写多次结果一致。 打快照只记录chunk文件的列表，不拷贝chunk的内容。从快照+日志加载数据时，下载的chunk文 件不是打快照的状态，而是最新的状态，回放日志时，把数据重写一遍。Curve对RAFT的优化 优化点二： chunkfile pool 问题背景：

开发灵活、简便 • 社区生态强大、活跃度高 Spring Cloud 的优缺点 缺点 • 仅适用于 JAVA 应用、Spring Boot 框架 • 侵入性强 • 升级成本高、版本碎片化严重 • 内容多、门槛高 • 治理功能仍然不全5/总页数 优点 • 微服务治理与业务逻辑解耦 • 异构系统的统一治理 • 三大技术优势： • 可观察性 • 流量控制 • 安全 Service Mesh 的优缺点 Mesh 概述 • Consul作为注册中心在云环境的实践与应用 • 有了这三个锦囊，再也不用担心微服务治理了 • 一文理解微服务高可用的常用手段 • 微服务断路器模式实现：Istio vs Hystrix 参考 & 扩展阅读感谢聆听 欢迎关注，获取最新分布式架构内容 关注服务网格，关注 ServiceMesher

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 是否需要将TCP Service纳入Service Mesh管控？ l 收益 Ø TCP Service可以享受流量管理，可见性，策略控制等Istio承诺的益处 l 成本 Ø Istio不理解TCP上的应用层协议，其对TCP Service的缺省处理会影响应用层逻 辑 -例子：Envoy的LB算法不能处理应用后端集群的Sharding Ø Istio中和HTTP Service 端口冲突会的TCP

如何让开源产品接受我们的改动？ 如何让社区和客户认可我们的产品？开源方案选择之第一代Service Mesh Linkerd • 无控制平面 • Scala编写，基于JVM资源消耗大 • 可扩展性有限，dtab不易理解和使用 • 功能不能满足蚂蚁的需求，没法做到 类似envoy xds那样的扩展性 • 未来发展前景黯淡 Envoy • 安心做数据平面， 提供XDS API • 设计优秀，性能和稳定性表现良好 ü 开源的时机 • 产品完成甚至使用多年之后 ü 开源的内容 • 陈旧的技术，过时的架构 • 放弃不再使用的产品 • 新产品，但是自己不用 ü 开源的动机 • 秀肌肉，博名声 • 沦为KPI工程，面子工程 ü 开源项目的维护 • 被抛弃，或者发展停滞无人维护 ü 开源的时机 • 直接开源，摆明态度 ü 开源的内容 • 业界最新的技术 • 业界最好的架构（努力中J） •