阿里机器实例规模从十万级达到百万级的时候，注册中心的性能受到严重挑战，并且大规模推送给客户端性能带来极大消耗，业务频繁上下线过程中产生频繁推送，会造成客户端 Full GC。

从万级到十万级做了读写分离，十万级到百万级做了数据分片。为了降低推送对客户端影响做了增量推送，服务列表变化之后只推送变化的数据，首次全量推送采用压缩推送，频繁变更采用聚合推送。性能提升十倍，频繁上下线发布场景对客户端内存开展优化数十倍。

演讲提纲：

1. 软负载发展历史
2. 百万规模挑战
3. 技术方案：
   • 数据分片存储，解决写瓶颈问题
   • 增量推送 & 聚合推送，解决推送报文太大或者推送太频繁导致客户端 GC 频繁问题
   • 压缩推送&推送流控，解决大规模推送网卡被打满问题
   • 推送优先级，解决核心业务优先推送问题
   • SLA 体系，解决推送 RT 量化问题
4. 未来趋势-拥抱云原生：
   • 通过 MCP 协议与 Istio 打通，支持 Mesh 体系
   • 通过 LacalnodeDNS 增强 CoreDNS 高可用

听众受益点：

1. 了解微服务发展脉络，及其不同规模下的挑战
2. 分布式系统遇到性能挑战的架构演进思路
3. 如何构建高可用，高性能的分布式系统
4. 了解微服务未来发展方向