上两篇我们说完了流量解析、流量接入、流量服务三大块的内容,这一篇主要从数据交换的维度阐明数据交换的过程如何影响到线上流量;最后会引入两个常用的防范措施:全链路压测和安全生产演练。
Dubbo 3.0 在阿里巴巴各条业务线包括淘宝、考拉、饿了么、钉钉、达摩院等已全量或开始分批上线,社区企业如小米、工商银行、平安健康等也纷纷引入了 3.0 版本的新特性。支持如此大规模的体量的业务平稳运行,对 Dubbo 3.0 的稳定性有很高的要求,尤其是考虑到社区极高的活跃度,这个挑战就更大了。目前社区有超过 600 位 contributor,近一年以来每天有大约 60 个 commits,陆续支持了 Triple 协议、多实例等功能,这些功能都会涉及到大量的代码变更。每一次提交代码的质量对 Dubbo 3.0 版本的质量、稳定性、可靠性等方面有着至关重要的影响。
本文主要介绍我们最近在利用 Service Mesh 架构解决海外业务问题中一些实践和价值探索。我们在海外业务引入 Mesh 架构过程中,充分利用 Istio 的基于 yaml 来描述和定义路由的抽象能力,制定了企业流量治理标准,并将集团海外业务发展多年的多种路由模块统一成使用 Mesh 的统一路由框架,且在今年双十一支撑了全量的海外业务。也希望通过我们的经验介绍,可以给其他还在探索如何落地 Mesh 的同仁一些参考。
我们都知道以 RocketMQ 为代表的消息(队列)起源于不同应用服务之间的异步解耦通信,与以 Dubbo 为代表的 RPC 类服务通信一同承载了分布式系统(服务)之间的通信场景,所以服务间的消息分发是消息的基础诉求。然而我们看到,在消息(队列)这个领域,近些年我们业界有个很重要的趋势,就是基于消息这份数据可以扩展到流批计算、事件驱动等不同场景,如 RocketMQ-streams,Kafka-Streams、Rabbit-Streams 等等。
2021 年是小米中国区电商部门变动调整较大的一年,小米中国区早期电商、服务体系建立在 Go 语言构建的微服务体系之上,由内部自研的 Go 语言微服务框架 koala 支撑起数以千计的微服务应用。随着业务的发展,新零售体系的成立以及业务中台普及与推广,我们更倾向于拥有丰富生态的 Java 为主的微服务体系技术选型,新项目及服务大多基于 Apache Dubbo、Spring Cloud 的微服务生态。
作为一线的开发人员,大家是不是都经历过和产品吵得不可开交的经历,甚至最后谁也无法说服谁,只能将问题上升。最后由老板出面解决,而大多数情况下老板还真能够以某种方法去解决,并且是一个双方都能接受的方案。这个时候可能大部分同学会认为是老板的权威,地位导致了这一结果。