云原生环境下的有状态服务连续性挑战与 Aeterna 架构解析

1. 基础设施层的固有矛盾：不可变性与服务连续性 在基于 Kubernetes 的现代云原生编排体系中，“不可变基础设施（Immutable Infrastructure）”范式确立了以容器为最小部署单元的标准。然而，该范式通常采用“销毁-重建”的滚动更新（Rolling Update）策略，这在处理长连接与高初始化成本应用时存在显著的架构缺陷：

• TCP 连接有损重置： 对于依赖 WebSocket、gRPC 长连接的网关及金融实时交易系统，容器生命周期的终止直接导致传输层连接断开（Connection Reset）。在大规模并发场景下，这会诱发客户端的重连风暴（Thundering Herd Problem），导致服务可用性抖动。
• 高昂的初始化时延（Cold Start Latency）： 对于基于 JVM 的大型应用或加载庞大权重的 AI 推理服务，进程启动涉及复杂的类加载、JIT 编译预热及显存数据加载。标准的 Pod 重启机制会导致服务在数秒至数分钟内处于不可服务（Unavailable）或性能降级状态。

2. 领域挑战：Agentic AI 的易失性内存状态管理 随着人工智能从无状态推理向 Agentic AI（智能体）演进，应用架构的本质发生了从 Stateless 向 Stateful 的转变。现代 Agent 依赖于驻留在内存中的高维状态，包括思维链（Chain of Thought, CoT）中间结果、会话上下文窗口（Context Window）及短期记忆索引。

• 状态易失性风险： 在传统的容器编排逻辑下，运维侧的安全补丁更新或版本发布（Deployment Rollout）会触发进程终止信号（SIGTERM），导致内存堆栈被强制回收。
• 计算成本与体验损耗： 内存状态的丢失迫使 Agent 重新处理原始输入以重建推理上下文（Re-computation）。这不仅造成了计算资源（GPU/TPU）的冗余消耗，更因丢失交互历史而破坏了用户体验的连续性。

3. 架构解决方案：基于 PID 1 的进程热接力（In-Place Hot Relay） 针对上述问题，Aeterna 提出了一种基于容器内进程编排的解决方案，旨在实现计算逻辑与运行时资产（网络连接、内存状态）的解耦。作为容器内的 PID 1 初始化进程，Aeterna 引入了以下核心机制：

• 文件描述符传递（File Descriptor Passing）： 利用 Unix Domain Socket 的 SCM_RIGHTS 辅助消息功能，在父子进程间原子性地传递监听 Socket 的文件描述符。此机制确保在进程二进制文件更新期间，TCP 连接保持 ESTABLISHED 状态，实现对客户端透明的热升级。
• 状态接力协议（State Relay Protocol, SRP）： 定义了一套标准化的进程间通信（IPC）协议，用于易失性状态的序列化与迁移。在旧进程终止前，通过共享内存（Shared Memory）或管道，将关键业务状态（如 AI 上下文向量、Session 缓存）传输至新启动的进程，实现应用层状态的无损继承（State Handover）。

To democratize Zero-Downtime In-Place Evolution for every backend service and AI Agent. Aeterna acts as a universal PID 1 supervisor that manages socket inheritance, state handoff, and canary soaking, ensuring your services evolve without ever dropping a connection or losing context.

致力于让 “零中断原地进化” 成为所有后端服务和 AI 智能体的标配。Aeterna（Eternal Uptime） 作为一个通用的 PID 1 守护进程，管理 Socket 继承、内存状态接力（State Handoff）以及金丝雀浸泡，确保您的服务在迭代升级时，连接不断、记忆不丢。

In the era of Agentic AI and Real-time Services, standard Kubernetes Rolling Updates are disruptive: 在 Agentic AI（智能体） 和 实时服务 时代，传统的 K8s 滚动更新存在严重缺陷：

1. Connection Severing (连接中断): Killing a Pod disconnects all active users. (销毁 Pod 意味着断开所有在线用户)
2. Context Amnesia (上下文遗忘): AI Agents lose their in-memory thought chains and cache. (AI Agent 会丢失内存中的思维链和缓存)
3. Cold Starts (冷启动): New processes take time to warm up. (新进程预热耗时漫长)

Aeterna solves this by orchestrating the update inside the container. It treats the process as ephemeral but the connections and state as persistent assets.

• Sub-millisecond Handover (毫秒级接力): Updates happen at process fork speed.
• Socket Inheritance (Socket 继承): Seamlessly passes TCP/UDP/Unix listeners to the new version.
• State Relay Protocol (SRP - 状态接力协议): Uniquely designed for AI Agents to transfer in-memory context (Context Windows, RAG Cache) to the new process via IPC before exiting.
• ️Orchestrated Safety (编排式安全): Built-in Pre-flight Checks, Canary Soaking, and Auto-Rollback.
• Polyglot Support (多语言支持): Works with Go, Python (AI-First), Java, Rust, etc.

go install github.com/turtacn/Aeterna/cmd/aeterna@latest

Aeterna runs as the entrypoint of your container. Aeterna 作为容器的入口点运行。

1. Configuration (aeterna.yaml):

version: "1.0"
service:
  name: "agent-core"
  command: ["python", "agent.py"]
  env:
    - "PYTHONUNBUFFERED=1"

orchestration:
  strategy: "hot-relay"
  canary:
    enabled: true
    soak_time: "30s"    # Soak time for canary observation (浸泡观察时间)
  state_handoff:
    enabled: true       # Enable memory context transfer (开启状态接力)
    socket_path: "/tmp/aeterna_srp.sock"

observability:
  metrics_port: ":9090"
  log_level: "info"

2. Run / 启动:

aeterna start -c aeterna.yaml

3. Trigger Update / 触发升级:

To trigger a hot reload, send a SIGHUP signal to the Aeterna process: 要触发热重载，请向 Aeterna 进程发送 SIGHUP 信号：

kill -HUP $(pgrep aeterna)

Aeterna operates as a PID 1 supervisor within a container, managing the lifecycle of the underlying business process.

1. Phase 1: Pre-flight Checks: Runs user-defined hooks to ensure the environment is ready for an update.
2. Phase 2: Startup: Launches the new version of the process.
3. Phase 2.5: SRP Handover: Facilitates state transfer via the State Relay Protocol.
4. Phase 3: Soaking: Observes the new process for a specified duration (Canary phase).
5. Phase 5: Drain: Gracefully shuts down the old process once the new one is confirmed stable.

• Go 1.21+
• Python 3.9+ (for SDK and AI Agent examples)

go test ./...

go test -coverprofile=coverage.out ./...
go tool cover -func=coverage.out

from aeterna import AeternaClient

client = AeternaClient()

# Inherit the listening socket
listener = client.get_listener_socket()

# Load memory context from the previous process
context = client.load_context()

# ... Your Agent Logic ...

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