全方位解读服务网格(ServiceMesh)的背景和概念
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发布时间：2024-09-07 04:00
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时间：2024-09-21 17:45
一直以来“微服务”都是一个热门的词汇，在各种技术文章、大会上，关于微服务的讨论和主题都很多。对于基于Dubbo、SpringCloud技术体系的微服务架构，已经相当成熟并被大家所知晓，但伴随着互联网场景的复杂度提升、业务快速变更以及快速响应，如何快速、稳定、高效的应对变幻莫测的业务市场需求，这类技术体系（如：SpringCloud）的传统微服务架构就变得力不从心，此时微服务架构再次升级，将服务网格作为了新一代微服务架构。
本文将从传统微服务架构出发，为大家阐述新一代微服务架构–服务网格，它能解决什么问题，为用户带来什么，可作为你对服务网格的认知文章。
1、背景微服务，也称之为微服务架构，是一种架构风格，相比单体应用，它将应用程序拆分为一组服务，并将这些服务组合起来来完成整个复杂的业务功能。下面这些特征就能高度反映出它的价值所在：
高度可维护和可测试性
松耦合
独立部署
围绕业务能力进行组织
小团队拥有
简单的回顾完微服务架构的概念，我们一起看看新一代微服务架构是如何诞生的。
1.1基于SpringCloud的微服务体系下面这张图是基于SpringCloud技术体系的微服务架构图：
针对上图，从以下两个方面解读：
技术栈：众所周知，SpringCloud相关技术组件很多，虽说大部分都是开箱即用，一旦深度使用，学习成本是很高的，对于初学者（非SpringCloud使用者）来讲门槛很高。（太多，而且还都要掌握，太难了！）
实现：所有微服务都需要将自身注册到注册中心（如：Consul、Eureka等），来完成服务间的相互调用。每个微服务都必须依赖SpringCloud组件（即：在pom.xml中引入），业务逻辑和SpringCloud组件共生在同一个服务中。
还记得SpringCloud相关组件版本升级时的烦恼么？为了使用新版本中的某个特性，或者解决旧版本中存在的漏洞,SpringCloud版本升级屡见不鲜，一不留神就会出现版本依赖冲突、启动不了等等问题，升级完还得安排测试人员测试验证。技术含量不高，但确实招人烦啊。
再完美的程序，也避免不了零bug。上线之后，随着系统使用场景的多样性，将逐步会暴露出一些问题，而出现问题就得解决问题，并小心翼翼安排上线，这一系列过程，想必各位肯定深有感触，各有故事。用“小心翼翼”来形容这一过程决不夸张，因为一个小小的改动可能会影响到其它，甚至整个系统，这锅谁都不太想背，能不改打死都不改的原则一直是不愿被打破的壁垒。
在传统行业（如：银行），由于系统的多样性、庞大、复杂性，全部加入微服务行列是不现实的，新老系统共存是一种最为常见的现象。而共存系统间的治理、运维等成了老大难问题。
面对升级、维护、新老系统共存等这些问题，难道就束手无策了吗？
1.2传统微服务架构面临的挑战面对上述暴露出的问题，并在传统微服务架构下，经过实践的不断冲击，面临了更多新的挑战，综上所述，产生这些问题的原因有以下这几点：
过于绑定特定技术栈当面对异构系统时，需要花费大量精力来进行代码的改造，不同异构系统可能面临不同的改造。
代码侵入度过高开发者往往需要花费大量的精力来考虑如何与框架或SDK结合，并在业务中更好的深度融合，对于大部分开发者而言都是一个高曲线的学习过程。
多语言支持受限微服务提倡不同组件可以使用最适合它的语言开发，但是传统微服务框架，如SpringCloud则是Java的天下，多语言的支持难度很大。这也就导致在面对异构系统对接时的无奈，或选择退而求其次的方案了。
老旧系统维护难面对老旧系统，很难做到统一维护、治理、监控等，在过度时期往往需要多个团队分而管之，维护难度加大。
上述这些问题都是在所难免，我们都知道技术演进来源于实践中不断的摸索，将功能抽象、解耦、封装、服务化。随着传统微服务架构暴露出的这些问题，将迎来新的挑战，让大家纷纷寻找其他解决方案。
1.3迎来新一代微服务架构为了解决传统微服务面临的问题，以应对全新的挑战，微服务架构也进一步演化，最终催生了服务网格（ServiceMesh）的出现，迎来了新一代微服务架构，也被称为下一代微服务。为了更好地理解ServiceMesh的概念和存在的意义，让我们我们来回顾一下这一演进过程中的四个阶段。
耦合阶段：高度耦合、重复实现、维护困难，在耦合架构设计中体现的最为突出，单体架构就是典型的代表。
公共SDK：让基础设施功能设计成为公共SDK，提高利用率，是解藕最有效的途径，比如SpringCloud就是类似的方式。但学习成本高、特定语言实现，却将一部分人拦在了门外。
Sidecar模式：再次深度解藕，不单单功能解藕，更从跨语言、更新发布和运维等方面入手，实现对业务服务的零侵入，更解藕于开发语言和单一技术栈，实现了完全隔离，为部署、升级带来了便利，做到了真正的基础设施层与业务逻辑层的彻底解耦。另一方面，Sidecar可以更加快速地为应用服务提供更灵活的扩展，而不需要应用服务的大量改造。
ServiceMesh：把Sidecar模式充分应用到一个庞大的微服务架构系统中来，为每个应用服务配套部署一个Sidecar代理，完成服务间复杂的通信，最终就会得到一个的网络拓扑结构，这就是ServiceMesh，又称之为“服务网格“。它从本质上解决了传统微服务所面临的问题。
2、服务网格介绍本节从服务网格的定义、核心价值、架构等方面介绍，让你对它有个充分的认知、了解。
2.1服务网格的定义服务网格（ServiceMesh），作为服务间通信的基础设施层。是轻量级高性能网络代理，提供安全的、快速的、可靠地服务间通讯，与实际应用部署一起，但对应用透明。应用作为服务的发起方，只需要用最简单的方式将请求发送给本地的服务网格代理，然后网格代理会进行后续的操作，如服务发现，负载均衡，最后将请求转发给目标服务。
归纳起来，如下图：
实现业务逻辑和非业务逻辑的分离。
为下沉到基础设施提供可能：将微服务通信下沉到基础设施层，屏蔽了微服务处理各种通信问题的复杂度。
帮助应用轻量化，专注业务：开发者无需关心通信层和服务治理的具体实现，真正像本地调用一样使用微服务，通信相关的一切工作直接交给ServiceMesh，让开发者更关注于业务的开发。
实现应用的云原生化：加速应用上云，实现云原生化
2.3主要功能特性那么服务网格到底能带来哪些实用的功能呢？
流量控制：为应用提供智能路由（如，金丝雀发布、A/B测试等）、超时重试、熔断、故障注入、流量镜像等各种控制能力。
策略：可以为流量设置配额、黑白名单等策略。
网络安全：提供服务间访问控制、TLS加密通信。
可观测性：为所有通信生成详细的遥测数据，包括指标数据、日志、追踪，提供给应用系统完整的监控能力。
2.4整体架构服务网格整体架构如下图所示：
主要核心内容分为：
控制平面：控制和管理数据平面中的Sidecar代理，完成配置分发、服务发现、流量路由、授权鉴权等功能，以达到对数据平面的统一管理。
数据平面：由整个网格内的Sidecar代理组成，这些代理以Sidecar的形式和应用服务一起部署。这些代理负责协调和控制应用服务之间的所有网络通信。每一个Sidecar会接管进入和离开服务的流量，并配合控制平面完成流量控制等方面的功能。
2.5Istio框架Istio是由Google、IBM和Lyft发起的开源的服务网格框架。该项目在2017年推出，截止目前已发布了1.10.1版本。
Istio提供了一个完整的解决方案，为整个服务网格提供行为洞察和操作控制，以满足微服务应用程序的多样化需求。
Istio的数据平面默认使用Envoy，是基于Envoy新增了一些扩展（即：istio-proxy），C++语言编写。
主要职责：
服务发现：探测所有可用的上游或下游服务实例。
健康检测：探测上游或下游服务实例是否健康，是否准备好接收网络流量。
流量路由：将网络请求路由到正确的上游或下游服务。
负载均衡：在对上游或下游服务进行请求时，选择合适的服务实例接收请求，同时负责处理超时、断路、重试等情况。
身份验证和授权：在istio-agent与istiod配合下，对网络请求进行身份验证、权限验证，以决定是否响应以及如何响应，使用mTLS或其他机制对链路进行加密等。
链路追踪：对于每个请求，生成详细的统计信息、日志记录和分布式追踪数据，以便操作人员能够理解调用路径并在出现问题时进行调试。
2.5.2Istio控制平面自Istio1.5版本开始，控制平面由原来分散、独立部署的三个组件（Pilot、Citadel、Galley）整合为一个独立的istiod，变成了一个单进程、多模块的组织形态（下图右图），极大的降低了原来部署的复杂度。
Pilot：负责Istio数据平面的xDS配置管理，具体包括服务发现、配置规则发现、xDS配置下发。
Citadel：负责安全证书的管理和发放，实现授权和认证等操作。
Galley：负责配置的验证、提取和处理等功能，将Istio和底层平台(如,Kubernetes)进行解耦。
其中，Citadel、Galley组件逐步在弱化，在Istio版本迭代中，已经基本看不见它们的踪迹了。（已经不断整合在其它组件中）
接下来，着重看看Pilot组件。
Pilot是Istio中的核心组件，用于管理和配置部署在特定Istio服务网格中的所有Sidecar代理实例。它管理Sidecar代理之间的路由流量规则，并配置故障恢复功能，如超时、重试和熔断等。
关键模块：
抽象模型（Abstractmodel）：为了实现对不同服务注册中心（如，Kubernetes、Consul）的支持，完成对不同输入来源数据的抽象，形成统一的存储格式。
平台适配器（Platformadapters）：借助平台适配器Pilot实现服务注册中心数据到抽象模型之间的数据转换。
xDSAPI：是源于Envoy项目的标准数据平面API，将服务信息和流量规则下发到数据平面的Sidecar。通过采用该标准API，Istio将控制平面和数据平面进行了解耦，为多种数据平面Sidecar实现提供了可能性，如：蚂蚁金服开源的Golang版本的MOSN。
用户API（UserAPI）：提供了面向业务的高层抽象，可以被运维人员理解和使用。
3、总结让我们一起回顾下，SpringCloud微服务架构和ServiceMesh微服务架构：
为了解决微服务框架的侵入性问题，我们引入服务网格。
参考资料：
https://microservices.io/
构建基于SpringCloud向ServiceMesh框架迁移的解决方案及思路
