云计算时代，基础设施的建设对云上应用的性能起着至关重要的作用。众多应用的性能问题源于基础设施建设中硬件配置的缺陷。如何准确地发现和验证该类性能问题，是当前许多云计算服务提供商面临的难题。本次分享以实际工作中碰到的性能分析疑难杂症为例，介绍一种微架构性能数据分析的方法，帮助听众理解云计算基础设施中所面临的性能问题和分析思路。 

内容大纲

1. 云上应用性能问题的疑难杂症

• 应用性能的非线性提升问题
• 相同实例下应用性能差异问题
•  …

2. 云上应用性能分析特点

• 虚拟化环境，性能数据不够全面
• 宿主机（物理机）环境配置不清晰
• 数据准确性问题，HT 下的 CPU 利用率

3. 微架构性能分析

• CPI Breakdown
• Top-down Microarchitecture Analysis

4. 微架构性能分析如何解决阿里云上性能问题案例分享

• 应用在 NUMA 开启下跨 socket 实例上性能问题的定位与验证
• 应用在大规格实例上性能没有得到水平扩展的原因定位与验证

听众受益

1. 理解微架构的性能指标
2. 理解微架构数据的分析方法
3. 理解硬件对于软件性能的影响

适合人群

1. 了解软硬件性能指标 
2. 了解 CPU 微架构 

Kubernetes Service 使用负载均衡器对外暴露运行于一组 Pod 上的应用程序。负载均衡器的性能构成了海量数据访问的瓶颈点。当前 Service 的实现采用 IPVS 和 iptables 的混合方案，利用后者辅助实现 SNAT。这种组合性能并不理想，原因在于 iptables 完成了很多通用功能，对于 SNAT 而言显得过于复杂，造成性能损耗。 为了解决这个问题，腾讯通过 eBPF 扩展了 IPVS 的功能。新的方案用 eBPF 指令实现 SNAT 功能，并修改 IPVS 内核源码与 eBPF 指令密切配合，实现了 FULL-NAT 的负载均衡器。其优势是绕过 iptables 组件，大大减少了处理每个数据包的时间。 基准测试表明新方案处理 TCP 长连接数据包的吞吐量提高了 168％；处理 TCP 短连接吞吐量提高了 100％。本演讲将介绍 Kubernetes Service 常用的几种负载均衡方案及其优缺点；详述本方案的设计与实现，并讨论其中遇到的一些难题的解决方法和 eBPF 编程的经验。 

听众受益

1. 了解 Kubernetes 网络的工作原理
2. 了解当前的主流的负载均衡方案及其性能评价 
3. 了解 Linux 网络 IP 层特别是 netfilter 的工作原理
4. 了解 eBPF 的问题范畴和编程限制 了解网络性能优化的一般方法和工具

适合人群

对 Kubernetes 或者 Linux 网络技术有一定了解，希望搭建高性能后台服务的开发或运维人员。

随着 Docker 在 2014 年的出现，腾讯游戏业务的资源交付形态逐渐由传统的物理机/虚拟机向容器演进。但是，大量传统的业务，由于其架构等原因，并不能很好地与原生的容器环境兼容。这就导致了传统业务的资源与新的微服务、离线计算等业务的资源调度的割裂，给资源的利用率和运营带来了不小的挑战。腾讯游戏计算资源团队从 2014 年开始调研和使用 K8s/Docker，经过多年的开发和运营，构建了一套基于 K8s/Docker 统一的资源调度平台。不仅可以支持新的微服务、机器学习等业务，还可以无缝的满足传统形态的业务需求。同时，支持在线离线任务的同机混合部署。从而彻底解决传统的资源割裂问题。

听众收益

1. 腾讯游戏复杂的业务场景和资源形态介绍
2. 了解资源调度割裂所带来的困境
3. 了解腾讯游戏的在线离线容器的混合调度方案
4. 了解资源的有效隔离（cpu, memory, disk,io,network…）方案
5. 了解容器动态伸缩的实现方式

适合人群

这个话题涉及了比较多的 Kubernetes 的知识，包括 Kubernetes 的定制化，扩展开发，底层 cri 接口/Docker 的知识，还涉及一些 Linux 内核的内容。比较适合运营了大规模的 Kubernetes 集群，并且有需求提升整个集群资源利用率的人来听。

在 Kubernetes 上运行数据库会有多大的性能损耗？第一次尝试在 Kubernetes 上运行数据库的开发者或许都会有这样的担忧。当真正开启 Kubernetes 之旅时，我们惊喜地发现，在 Kubernetes 上运行 TiDB 不仅能做到零性能损耗，而且可以借助 Kubernetes 提供的编排能力实现更自由的调度与伸缩，释放更大的性能潜力。TiDB 如此，其它数据库亦然。

本演讲将以 TiDB 为例，讲述 PingCAP 如何实现 Kubernetes 上数据库的高性能落地，并最终借助 Kubernetes 发现更多的优化可能。先从 Kubernetes 上常见的性能损耗展开，分享如何消除 Kubernetes 环境下网络与存储的额外开销，并介绍我们在资源配置上碰到的陷阱与解决方案。另外，会结合 AWS 与 GCP 上的实例，分享 Kubernetes 之下基础设施层对性能调优的重要性。还会分享 TiDB 如何借助 Kubernetes 来优化性能，包括如何在存储层利用自动弹性伸缩应对流量洪峰和如何通过预留资源池加速故障转移和扩容等。

听众受益

1. 了解如何在 Kubernetes 上高效运行 TiDB 以及其它数据库；

2. 了解应用在 Kubernetes 上常见的性能开销与解决方案；

3. 了解数据库如何利用 Kubernetes 的伸缩和调度能力进行性能优化；

4. 了解 Kubernetes Local PV 的原理和最佳实践。

适合人群

对于 Kubernetes 有一定了解，希望在 Kubernetes 上高效运行数据库 IO 密集型应用的开发者。