TCC 业务改造 无 无 实现补偿接口 实现TCC接口 回滚 支持 不支持 支持 支持 一致性 强一致 最终一致 最终一致 最终一致 隔离性 原生支持 不支持 不支持 Try接口支持 并发性能 严重衰退 无影响 无影响 略微衰退 适合场景 短事务 并发较低 事务最终成功 高并发 长事务 应用方控制并发 高并发 长事务 高并发分布式事务：柔性事务自动化 快照记录 • INSERT • 数据库连接数占用高 • 仅支持单一开发语言 • 性能损耗低 • 无中心化 代理端 • 仅支持单一数据库 • 数据库连接数占用低 • 支持任意开发语言 • 性能损耗高JDBC Proxy Sidecar 数据库 任意 单一 单一 连接数 高 低 高 异构语言 仅Java 任意 任意 性能 损耗低 损耗略高 损耗低 无中心化 是 否 是 静态入口 无 有 无 Sidecar的优势Database

可观测性  安全防护 服务网格的痛点  方案众多，各有缺陷  与基础设施整合成本高  性能损耗  资源的额外消耗  扩展难度高 理想的服务网格应该是什么样？ 易于扩展 理想的服务网格 业务无感知 落地成本低 动态且增量配置 安全管控 可观测 流量精细化管理 跨集群部署 性能损耗低 资源消耗低 按需下发配置 理想的服务网格 整体使用体验上 • 学习和上手成本低 • 社区开放、活跃度高 社区开放、活跃度高 且快速响应 理想的服务网格 控制面 • 易于上手 • 权限安全管控 • 配置方式被大众接受 理想的服务网格 数据面 • 支持多种协议，甚至是自定义协议 • 性能损耗低 • 资源占用在可控范围 • 启动速度快 • 方便定位问题 • 扩展能力强 APISIX 在 Service Mesh 上的尝试 控制面的抉择 控制面 - 拥抱 Istio  Istio 是当前最为流行的服务网格方案 APISIX  高性能云原生网关  数据面和控制面分离  强大的扩展能力  丰富的生态集成 Apache APISIX的应用案例 https://apisix.apache.org/zh/blog/tags/case-studies/ APISIX Service Mesh Amesh 基于 Apache APISIX 实现 Service Mesh 解决方案 性能提升 • QPS

的价值和问题14/25 性能损耗 Istio 的价值和问题 每 pod 多占用内存 20 MB -8 毫秒 测试 API 平均响应时 间变化量 吞吐量提升 5 %15/25 Pilot、Mixer 性能瓶颈 Istio 的价值和问题16/25 总结 Istio 的价值和问题 • 已经可以稳定用在生产环境 • 工程架构收益 >> 性能资源损耗 • 根据组织和业务情况推广或改造，新旧体系可并存

蚂蚁金服ServiceMesh数据平面 SOFAMosn深层揭秘 奕杉Agenda Ø背景 Ø构架 Ø能力 Ø性能 ØRoadMap背景为什么蚂蚁需要ServiceMesh Ø拥抱微服务，云原生 • SOFA 5规划落地 • 兼容K8S的智能调度体系 Ø运维体系的有力支撑 • LDC • 弹性伸缩 • 蓝绿/容灾/.. Ø金融级网络安全 • 金融级鉴权体系 • 云原生zero trust网络安全趋势 无法保证上下游应用同时升级到Mesh模式 ü 基于RPC内容的流量调度 ü 升级窗口有限，方案必须简单高效 Ø运维体系，容器化建设等方面适配 ü 蚂蚁运维架构建立在流量调度的基础上 ü 容器管理平台更替快速进行中 ØGolang 性能，成本评估符合蚂蚁实际需求2 构架SOFAMesh 1SOFAMosn 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 自定义filter • TCP层自定义私有协议 • 自定义Codec • 自定义Stream • 其他 • 路由 • 后端管理4 性能单核优化点 1 Ø绑核 ü 更好的 runtime G-P-M data locality亲和性 ü 整体性能提升约 30% Ø内存 ü SLAB-style buffer pool ü 内存优化 ØIO ü IO 优化 ü IO 均衡 Ø调度

全称：弹性裸金属服务器（神龙） • 阿里造“神龙”神龙 X-Dragon • 优势： • 性能 • 弹性 • 支持再虚拟化 2017/10 阿里云神龙正式商用 (AWS Nitro 2017/11)技术选型 • 全面上云为什么要用神龙？ • 高性能：去掉了虚拟化带来的 8% 的性能损耗 • 支持二次虚拟化：使多样虚拟化技术 (Kata, Firecracker 等) 的探索和创新成为 • Alibaba Serverless Infrastructure (ASI) 的基石上云效率提升 物理机 (云下) 神龙裸金属 (云上) 交付周期 周 分钟级 弹性扩缩容 - 支持 性能 独占 独占 (优于普通ECS) 硬件故障率 硬盘1年故障率 2% 0.8%% (无本地盘) 硬件维修周期 [周, 月] [分钟，天]成本 效率 稳定云化架构 物理机 + 本地存储 + Underlay网 基础环境复杂 • 大规模 在线、离线 混部 (运维打通) • 装机模板、OS版本、内核版本多；内核补丁、参数不同；其他如网卡中断打散 • 稳定性要求高 • 性能、宕机、夯机、抖动系统架构 • 基础监控 • 秒级、分钟级监控 • 内核性能指标采集 • 监控大盘 • 在线率 • 宕机率 • 抖动率 • 基线系统 • 基础环境一致性故障自愈 (1-5-10) • 监控、故障发现 (1-5)

保存编码后的 value© XXX Page 5 of 12 其他说明 持久化文件中涉及到的数字均以小端序存储 利用 fork 子进程 (COW) 的方式解决在持久化的过程中，读写冲突的问题以及性能问题 实现 1、inode、entry 的编码 给 inode、dentry 增加编码函数 // 这里要尽可能减少 key/value 编码后的字节数，这样同样的内存可以存入较多的 key/value 所以，AOF 不能保证数据 100% 不丢失（RDB 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 B+ 树或跳表，但是 redis 中的这些数据结构我们是不需要的 另外，如果 C++ 中的哈希表在后期使用中发现性能不达标的话（特别是在 rehash 扩桶的时候），我们可以把 redis 中的哈希表借鉴过来用（redis 中的哈希实现很独立，单独的文件 t_hash.c，其性能表现也非常好） redis 哈希表实现主要优点参考以下 总的来说，我们只是参考 redis 持久化实现，而 redis

生成自签名证书 监控集群 整体监控框架概述 重要监控指标详解 组件状态 API & 监控 扩容缩容 集群扩容缩容方案 使用 Ansible 扩容缩容 升级 升级组件版本 TiDB 2.0 升级操作指南 性能调优 备份与迁移 备份与恢复 数据迁移 数据迁移概述 数据迁移 故障诊断 TiDB 周边工具 Syncer Loader TiDB-Binlog PD Control TiKV Control TiDB 0 RC1 1.1 Beta 1.1 Alpha 1.0 Pre-GA RC4 RC3 RC2 RC1 TiDB 路线图 性能测试 TiDB Sysbench 性能测试报告 - v1.0.0 TiDB TPC-H 50G 性能测试报告 - v2.0 TiDB Sysbench 性能对比测试报告 - v2.0.0 对比 v1.0.0 - 5 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 致谢 生成自签名证书 监控集群 整体监控框架概述 重要监控指标详解 组件状态 API & 监控 扩容缩容 集群扩容缩容方案 使用 Ansible 扩容缩容 升级 升级组件版本 TiDB 2.0 升级操作指南 性能调优 备份与迁移 备份与恢复 数据迁移 数据迁移概述 全量导入 增量导入 故障诊断 TiDB 周边工具 Syncer Loader TiDB-Binlog PD Control TiKV Control

小区保安： 轻松一刻：最近流行的梗，各种灵魂拷问Part 1：ServiceMesh灵魂拷问一：要架构还是要性能？ 要架构，还是要性能？ 让我们来对ServiceMesh做一次灵魂拷问，首先：Istio的回答：架构优先，性能暂放一边 Part 1：ServiceMesh灵魂拷问一：要架构还是要性能？ Istio 0.1 - 1.0 Mixer 0.1 - 1.0 In- process AdapterIstio AdapterIstio Control Plan 为什么Istio选择Mixer和Proxy分离的架构？ Part 1：ServiceMesh灵魂拷问一：要架构还是要性能？ Proxy Mixer In- Process Adapter Infrastructure Backend Proxy 优点： • 架构优雅，职责分明，边界清晰 • Mixer的变动不影响Proxy • Istio的新回答：架构继续优先，性能继续放一边 Part 1：ServiceMesh灵魂拷问一：要架构还是要性能？ Istio 1.1 – 1.2 Mixer 1.1 - 1.2Istio Control Plan 为什么Istio选择Out-of-Process Adapter? Part 1：ServiceMesh灵魂拷问一：要架构还是要性能？ Proxy Mixer Bypass

117 117 118 118 118 118 118 性能数据 性能数据 测试⼀ 同可⽤区实例 同可⽤区类型- 限制TiKV内存60G 同可⽤区类型- 限制TiKV内存30G 测试⼆ 跨可⽤区类型 同可⽤区类型 FAQ Q1:TiDB当前覆盖多少地域？ Q2：每个⼩时业务要创建⼀些中间表，完成计算，然后删除掉，频繁创建和删除表对TiDB 性能影响⼤吗？ Q3: slow log ⾥⾯的时间是什么时区？ ⽤⼾ 备份恢复 Dashboard/监控访问 TiDB Serverless 实例 ⽤⼾ Binlog同步 TiFlash管理 备份恢复 参数配置调整 告警通知 证书管理 数据库审计 安全组 数据迁移 性能数据 概览 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 9/120 FAQ 概览 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 基于PingCAP的TiDB，实现TiDB在公有云的产品化，给⽤⼾提供两种形态产品。TiDB：按⽤⼾指定节点规格⼀键部署，灵活集群管理，接⼊⽅便的⾼性能数据；TiDB Serverless： ⽆需关⼼底层资源池、按需使⽤、接⼊⽅便的 Serverless ⾼性能数据库服务。 什么是TiDB 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 11/120

来阻止攻击，属于一种主动的态势感知和风险隔离技术手段 可以自动化的对非预计风险进行识别和风险隔离 对系统性能有一定影响 可信计算 核心目标是保证系统和应用的完整性，从而保证系统按照设计预期所规 定的安全状态。尤其是像边缘计算BOX这种安全防护，根据唯一Hash值验 证，可以实现极为简单的边云接入操作，运行态并不会影响性能。 可信根一般是一个硬件，比如CPU或者TPM，将从 它开始构建系统所有组件启动的可信启动链，比 Check&Report机制影响通信性能，并只涉及到服务 通信级别的安全，对node没有防护 Calico零信任 主要针对Node层的访问控制，可以让攻击者难以横向移动，隔离了风险 应用透明，全局管理视角，细粒度安全策略，针 对Node层面构建安全 采用IpTables，有一定的性能消耗 Cilium零信任 采用eBPF,为Mesh打造具备API感知和安全高效的网络层安全解决方案， 克服了Calico SDN安全和性能方面的不足 数据一体机 存储架构 存算一体: 调整困难、只能满 足一定的吞吐量要 求 存算分离: 自动调整、拓展能 力强，满足更大吞 吐量 存储自动扩缩容 手工填加机器， 手工同步 完全自动化 高性能 存在性能瓶颈 类似日志方式的顺 序写，性能高 易用程度 封闭体系，集成各 类优秀能力较差 集成能力强，多模 态接口，兼容各类 协议 可用性、稳定性 需要强大的旁路运 维能力 简化运维、自动化 容量和故障转移 云原生数据库其特点，使得应用场