首届云原生编程挑战赛正在报名中，初赛共有三个赛道，题目如下：
赛道一：实现一个分布式统计和过滤的链路追踪
赛道二：实现规模化容器静态布局和动态迁移
赛道三：服务网格控制面分治体系构建
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本文主要针对赛道三题目做出剖析，帮助选手更高效的解题。
背景知识
“服务网格” 是近年来非常火热的技术，其全托管的思维非常适合云原生场景。“服务网格” 核心分为控制面与数据面：数据面主要是一个名为 Sidecar 的代理组件，它通过接收控制面发送的路由与控制信息来定向转发或处理数据。这样一些坐落在服务网格里的应用就将整个分布式逻辑交给了底层，自己不用关心了。一旦与底层解耦，灵活性大大增加，更符合云原生的标准。
题目解析
本题的核心考查点还是如何让服务网格的控制面支撑大规模的 Sidecar 实例。为什么会产生这个问题呢？因为在目前服务网格影响最广的实现 Istio 架构中，控制平面 Pilot 负责整个系统的路由转译工作，也就是说所有服务的实例信息都需要通过 Pilot 下发给每一个 Sidecar，当然用户可以通过 SidecarScope 来设置个别 Sidecar 对于系统服务的可见性，但这只会影响到 Sidecar 接受到的数据而已，Pilot 仍然是全量从注册中心同步（例如 Consul，K8s 的 CoreDNS 等），如此一来随着接入应用的增加，Pilot 不能横向扩容，很快便会成为性能瓶颈（内存不够用啊）。
题目提出了分治的解法，而选手们的任务就是优化分治逻辑，使整体负载均衡。为了理解题目，我们首先需要弄清楚什么是分治。所谓的分治就是将负载分成一个个独立的子系统，然后分别处理他们，这样就将问题化小了，比如我们常见的合并排序，就是分治的典型应用。按题目的解释，控制面的分治是按应用维度进行划分的，也就说坐落在服务网格中的应用将被划分到不同的子系统中。
上图中，就被划分成了左右两个子系统。应用之间存在相互依赖即服务依赖，在本题中一个应用只提供一个服务，因此应用所连接的 Pilot 需要加载的数据就是其依服务。由于分治的存在，每个 Pilot 不需要加载所有的服务了，这样当更多的应用接入时，我们就可以进行横向扩容解决容量问题。
上图中为什么每个分治组加载的数据不是完全隔离的呢？这里的原因是应用的依赖是错综复杂的，如果我们把每个应用一个点表示，依赖用一条线表示，那么实际生产中，几乎是不可能形成孤岛的，原因是：每个应用依赖的服务是有重叠的，而且很多。
这样我们便不能随意地划分应用，因为如果我们将依赖相似度很高的应用划分到不同的 Pilot 上，会导致同样的依赖在多个 Pilot 上加载，造成内存消耗增加。反过来，如果将所有应用都挂到同一个 Pilot 上，那么加载的内存总量是最少的，不过连接就极度不均匀了。
所以本题要求选手优化分治逻辑，让分治系统均匀承压。我们先来看看一评分的公式：
公式也不复杂，分为三个评分项：
- Pilot 实际加载内存与理想内存的占比，上文提到，不同应用之间依赖的服务可能会有重叠，因此最理想的状态就是所有服务依赖在整个 Pilot 系统中只加载一次，简单来说就是将有相似依赖的应用都划分到同一个 Pilot 中；
- Pilot 的内存标准差，这个就比较直白了，就是让 Pilot 加载的服务尽量均衡，不要出现一个 Pilot 加载很多数据，另一个空闲的状态；
- Pilot 连接的标准差，这个与上面的类似，就是要求 Pilot 连接的 Sidecar 尽量均衡。
由于实际加载的内存肯定是大于等于理想状态内存，因此最左边的分子式始终于大于 1 的，也就是说，这是一个倍率；而标准差是大于等于 0 的，显然想要两个标准差同时为 0 不现实。因此选手的任务就是分配应用，让
- 每个 Pilot 加载的服务数相近；
- 每个 Pilot 连接的 Sidecar 相近；
- 尽量不要重复加载服务。
什么意思呢，既然我们已经知道了分治就是让应用连接不同的 Pilot ，那么每个应用连接上 Pilot 后便会给其一定的压力。
连接的应用越多，压力越大，但由于服务存在重叠的现象，因此并不完全是线性关系。例如上图中另一个应用 E 连 接上来后，如果其依赖的服务是 [服务A，服务B，服务E]，那么 Pilot 加载的服务仅会增长 1。这就很好的节省了内存开销。
因此，如何分配应用至每个 Pilot 上，使其满足公式所示条件，就是本题的操作空间与需要解决的问题。
需要特别注意的是，本题评分分为了 两个阶段，一个是静态的，选手可以一次性拿到一阶段所有数据，这样我们就可以整体分析。二阶段数据都是实时分批给的，因此如何让动态的数据也具备良好的表现亦是解题的一个关键点。另外还需要注意的一点，Pilot 加载的数据是只境不减的，因为在实际生产环境中，不可能将一个应用瞬间迁移到另一个 Pilot 上，因此已有的数据需要保留。
解题思路
既然我们知道了得分的要点，那我们就可以围绕这三个点来优化。以下给大家一些分析，以供解题。当然解法很多，下面只是一个列举。
仅量不要重复加载服务数据
当然是让依赖相同的应用出现在同一个 Pilot 上，因此我们可以分析应用依赖的相似度，把相似度高的应用归组一起分配。因为依赖是一个列表，我们可以将其视为一个基因片段或者字符串中的一个字符，问题便成了如何在海量字符串中找到相似的。
Pilot 连接的 Sidecar 相近
当然是每个 Pilot 都一样为好，理想状态是均分。平均说到是简单，但是我们可不能像切蛋糕那样做呀。每个应用的实例有大有小，那么这里的问题就化为了有一串物品，N 个包他们的价值为 a1, a2, a3……，我们如何放置才能使每个包里物品的价值接近平均值，虽然我们有两个要求相近的值（内存与连接），不过如果我们再把物品的重量考虑进来，参数维度就增加了。
第二阶段动态部分
由于第二阶段的数据是不能一次性得到的，因此如何利用已有的数据便成了关键，这里一个方向是类似基于已排序数列进行插入再排序的思想，如何构造这样的一个状态便是关键。
如何拿好成绩
由于得分公式是一个整体，单单提升一个是得不到好成绩的，因此要想拿好结果，建模是需要的，这样我们才能知道哪个才是最大的影响因子，或者甚至能够消除一个变量，那就更好了。
以上内容来自赛道三的明星导师玄胤。
作者信息：
玄胤，阿里云高级技术专家，8 年专注软负载领域，从 0 到 1 写过服务百万实例的软负载产品，Nacos 奠基人，《Service Mesh 实战》作者，Istio 社区成员，3项国家发明专利。
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