Apache SkyWalking 在 Service Mesh 中的可观察性应用 高洪涛 Tetrate 创始工程师Who 高洪涛 美国S ervice Mesh 服务商 Tetrate 创始工程师。原华为软件开发云技术专家，对云原 生产品有丰富的设计，研发与实施经验。对分布式数据库，容器调度，微服务， ServicMesh 等技术有深入的了解。 目前为 Apache ShardingSphere 抽象概念，用于汇集指标 Service 实例 进程，容器，Pod Instance 端点 URL，RPC，函数 Endpoint 观察维度 9/28遇到的挑战 /02 Service Mesh 场景下 SkyWalking 面临的挑战 ( Istio ) 10/28可观测性 11/28Istio 1.5 架构图 12/28挑战1：技术路线多变 基于 Log 成熟、但性能低 Mixer 基于

或者实施与自己 APP的集成。 • API作为产品，可 以给订阅、可以 被交易。 标准化能力-微服务PAAS-从监控到可观测-研发人员的第五感-1 知道 知道的 不知道 不知道的 主动性 被动性 监控 可观察 健康检查 告警 指标 日志 追踪 问题和根因 预警 监控&稳定性 分析&追踪&排错&探索 • 从稳定性目标出发，首先需要有提示应用出问题的手段 • 当提示出现问题后，就需要有定位问题位置的手段，进 研发人员，并且提供日志、跟踪、问题根因分析 等工具进一步从微观帮助研发人员定位和解决问 题，这是这里在业务上的价值-稳定性赋能。 标准化能力-微服务PAAS-从监控到可观测-研发人员的第五感-2 可观察性是云原生特别关注的运维支撑能力，因为它的主动性，正符合云原生对碎片变化的稳定性保障的思想 数据的全面采集 数据的关联分析 统一监控视图与展现 Metric 是指在多个连 续的时间周期 内用于度量的 KPI数值 Tracing Tracing 通过TraceId来 标识记录并还 原发生一次分 布式调用的完 整过程和细节 Logging 通过日志记录 执行过程、代 码调试、错误 异常微观信息 数据之间存在很多关联，通过 关联性数据分析可获得故障的 快速界定与定位，辅助人的决 策就会更加精确 根据运维场景和关注点的不同，以不同图表或者曲 线图来表示整体分布式应用的各维度情况，使得开 发人员可以清晰的观测到整体分布式应用的详细运

PolarDB-X 如 何 做 生 态兼 容 好的 MySQL 兼容性可以做到什么程度 胡中泉（舟济） 阿里云数据库解决方案架构师为什么要兼容 MySQL 01 The longer you look back, the farther you can look forward.也从阿里巴巴的“去IOE”运动说起 业务驱动下的分布式技术实践之路 5月17日，支付宝最后一台小型 机下线标志去IOE落下帷幕 MySQL Binlog 可行性 • 多节点产生多个增量事件队列 • 不同队列中事件之间的顺序 • 分布式事务完整性 • DDL 引起的多 Schema 版本问题 • 扩缩容引起的队列增减 ? Maxwell Debezium A: PolarDB-X 全局 Binlog：完全兼容 • 与 MySQL Binlog 体验完全一致 • 保障分布式事务完整性 • 透明：下游系统或工具改造成本为零 Binlog 完全一致体验 • 文件格式兼容：Binlog v4 row-based • SQL 指令兼容：show binary logs… • MySQL DUMP 协议 • 保证分布式事务完整性与顺序 • 同一连接串 已验证工具或系统 • MySQL Slave（change master） • DTS • Canal/CloudCanal • Maxwell • Debezium

rights reserved. 云原生应用可观测性实践 向阳 @ 云杉网络 2021-12-08 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 可观测性 - What & Why 云原生社区可观察性SIG-定义 https://i.cloudnative to/observability/prologue/definition 阿里可观测性数据引擎的技术实践 https://mp.weixin.qq.com/s/0aVgtVCmBmtAgZE_oQkcPw © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 1. 可观测性的成熟度模型 2. 构建内生的可观测性能力 3. 在混合云、边缘云中的实战 Ltd. All rights reserved. 可观测性的成熟度模型 1.0 基础支柱 2.0 ? 3.0 ? simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 1.0 支柱：基础的可观测性要素 Metrics, tracing, and logging

云原生社区Meetup 第三期·杭州站 使用 Chaos Mesh 来保障云原生系统的健壮性 演讲人：周强 GitHub 地址：https://github.com/zhouqiang-cl PingCAP 工程效率负责人，ChaosMesh 负责人 云原生社区Meetup 第三期·杭州站 The incident in the production environment

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 446 19.2. Refutability（可反驳性）: 模式是否会匹配失效 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 451 19.3. 模式语法 . io/trpl- zh-cn/ 在线阅读，PDF 版本请下载 Rust 程序设计语言 简体中文版.pdf） 本书也有由 No Starch Press 出版的纸质版和电子版。 🚨 想要具有互动性的学习体验吗？试试 Rust Book 的另一个版本，其中包括测验、 高亮、可视化等功能：https://rust-book.cs.brown.edu 5/562Rust 程序设计语言 简体中文版 安装最新稳定版的 Rust • 更新到新版的 Rust • 打开本地安装的文档 • 直接通过 rustc 编写并运行 Hello, world! 程序 • 使用 Cargo 创建并运行新项目 是时候通过构建更实质性的程序来熟悉读写 Rust 代码了。所以在第二章我们会构建一个猜数 字游戏程序。如果你更愿意从学习 Rust 常用的编程概念开始，请阅读第三章，接着再回到第 二章。 21/562Rust 程序设计语言

之论道Database Mesh 分享人：张亮 日期：2018年07月25日Service Mesh风头正劲Service Mesh产品多样化Service Mesh的优势 云原生 零入侵 可观察性 面向运维服务化之后，数据库怎么办？ 服务 • 无状态 • 根据规则路由 • 业务方处理事务 数据库 • 有状态 • 根据SQL路由 • 数据库自动处理事务数据库的进化趋势 • SQL What's Really New with NewSQL?数据库中间层的优势 系统 •事务 运维 • DBA 开发 • SQL数据库中间层应具备的能力 分片化 多副本 数据一致性 弹性化 治理能力 观察能力数据分片 App2 DB App1 App3 App2 DB1 DB2 DB3 App1 App3数据分片：引入中间件 App1 M1 App2 App3 S2 read分布式事务：定义 传统事务：ACID Atomicity - 原子性 Consistency - 一致性 Isolation - 隔离性 Durability - 持久性 柔性事务：BASE Basically Available - 基本可用 Soft state -软状态 Eventual consistency - 最终一致性分布式事务：分类 XA 最大努力送达 Saga TCC 业务改造

 应用类型丰富  应用需求多变 企业从信息化到数字化的转型带来大量的应用需求 软件组件 运行环境 部署平台 …… …… 应用丰富及架构演进带来的开发和运维复杂性 本地IDC 虚拟化 超融合 公有云 …… 测试环境 生产环境 复杂的应用软件架构，在开发、测试、运维 团队之间建成了认知的“墙”，团队间配合效 传统实践中，主要采用虚机/物理机+SpringCloud等微服务框架的方式承载微服务应用。但在一个虚机/服务器上 部署多个微服务会产生如下问题—— • 资源预分配，短时间内难以扩展 • 缺乏隔离性，服务相互抢占资源 • 增加环境、网络（端口）和资源管理的复杂性，治理成本高 • 监控粒度难以满足微服务应用运维的需要，线上问题难以排查定位，往往需要研发介入 我们需要一种新型的、为云而生的业务承载平台，去应对上述问题。 微服务应 用 支持热升级，服务更新不影响业务可用性  支持服务的快速地部署、扩展、故障转移  支持更细致、自动化的运维，快速恢复  …… 过去 现在 未来 云原生的业务承载平台？ 什么是云原生->为云而生 • 落地的核心问题：业务微服务的划分和设计(DDD,咨询方案等）、部署困难、维持运行困难、云资源 管理与应用管理视角分离导致复杂性等 • 传统方案:仅仅考虑了一部分

查、单元测试、集成测 试、覆盖率80%卡点） 邮件通知 Curve所有代码均在github托管。新 代码需要通过CI测试和code review才 能合入master分支，确保新合入代码 的功能、正确性、规范性等都有基本 保障；而每日运行的dailybuild测试在 CI测试基础上增加了异常自动化测试 和混沌测试，确保master分支代码的 bug尽可能早地暴露出来。 通过这种流程，curve可以在一定 500+用例  异常测试 40+自动化用例  混沌测试 20轮自动化随机故障注入 12/33单元测试 单元测试是软件开发的过程中最基本的测试，它用来对一个模块、一个函数或者一个类来进行 正确性检验的测试工作。 curve通过lcov统计代码覆盖率，衡量单元测试的完备程度，如下图所示： 13/33集成测试 测试目的 测试内容 单元测试后，有必要进行集成测试，发现 并排除在模块连接中可能发生的上述问题， 生成新用例。 16/33 我们可以依据Given-When-Then模式来编写具体的测试用例： Given —— 测试上下文 When —— 执行一系列操作 Then —— 得到一系列可观察的后果，即需要检测的断言·异常自动化测试实践 Robotframework  支持python关键字，灵活定义测试  完善的测试报告  完美兼容Jenkins ci  丰富的第三方库（ssh

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 缺点 • 增加了复杂度 • 整体链路的复杂度 ！15/总页数 注册中心 - Consul • 架构设计 • 多地域？ • 多租户？16/总页数 通过治理策略保证服务高可用 /0317/总页数 治理策略 & 高可用 描述 N个9 可用性级别 年度停机时间 基本可用 2个9 99% 87.6小时 较高可用 3个9 99.9% 8.8小时 具备故障自动恢复 能力可用 4个9 99.99% 53分钟 极高可用 5个9 99.999% 限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速或者一个时间窗口内的的请求进行 限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务或进行流量整形。 • 限流无非就是针对超过预期的流量，通过预先设定的限流规则选择性的对某些请 求进行限流“熔断”。22/总页数 治理策略 & 高可用 • 微服务高可用设计手段 - 服务限流 • 接入层限流 • 调用外部限流服务限流 • 切面层/代理层限流 常用限 流架构23/总页数