Cloud Native未来值得关注的方向：Service Mesh简介

导读：本文简单介绍了Service Mesh出现的基本理念，对其关键组件做了对比分析。同时也对istio这一Service Mesh关键组件做了架构分析。

王启军，目前就职于华为公司架构部，负责华为公司的Cloud Native、微服务架构推进落地，前后参与了华为手机祥云4.0、物联网IoT 2.0的架构设计。曾任知名电商平台架构师，主导电商平台架构设计，包括订单、支付、价格、库存、物流等。曾就职于搜狐，负责手机微博的研发。十余年的技术历练，也曾作为技术负责人带领过近百人的团队。公众号“奔跑中的蜗牛”的作者。

1.1 Service Mesh1.1.1 什么是Service Mesh

Service Mesh是最近才兴起的一个名词，最早在2016年9月29日由开发Linkerd的Buoyant公司首次提出[1]。2016年10月，Alex Leong开始在Buoyant公司的官方博客中连载一系列关于“A Service Mesh for Kubernetes”的文章。随着2017年Linkerd加入CNCF，Service Mesh开始大规模出现在各个技术论坛。Service Mesh在国内被翻译为“服务啮合层”或“服务网格”。那到底什么是Service Mesh呢？目前比较公认的是Buoyant的CEO William Morgan在博客中给出的定义[2]，具体描述如下。

Service Mesh是用于处理服务到服务通信的专用基础架构层。Cloud Native有着复杂的服务拓扑，它负责可靠的传递请求。实际上，Service Mesh通常作为一组轻量级网络代理实现，这些代理与应用程序代码部署在一起，应用程序无感知。

随着Cloud Native的崛起，Service Mesh逐步发展为一个独立的基础设施层。在Cloud Native架构下，单个应用程序可能由数百个服务组成；每个服务可能有数千个实例；并且这些实例中的每一个实例都可能处于不断变化的状态，因为它们是由诸如Kubernetes之类的资源调度系统动态调度的。这个世界中的服务通信不仅非常复杂，而且是运行时行为的普遍和基本部分，管理它对于确保端到端的性能和可靠性至关重要。

Azure的云 设计模式 库中，也描述了类似的模式，名为Sidecar[3]，这个概念很形象。就是我们以前在战争片中看到的那种挎斗车，如图8-2所示。

图82 现实中的Sidecar[4]

在模式库中，Sidecar被这样描述：

• 将应用程序的组件部署到单独的进程或容器中以提供隔离和封装。这种模式还可以使应用程序由异构组件和技术组成。
• 这种模式被命名为Sidecar，因为它类似于连接到摩托车的边车。在该模式中，辅助车被附加到父应用程序并为应用程序提供支持功能。边车也与父应用程序共享相同的生命周期，与父进程一起被创建和退出。

简单来说，Service Mesh帮助应用程序在海量服务、复杂的架构和网络中建立稳定的通信机制，业务所有的流量都转发到Service Mesh的代理服务中，不仅如此，Service Mesh还承担了微服务框架所有的功能，包括服务注册发现、负载均衡、熔断限流、认证鉴权、缓存加速等能力。不同的是，Service Mesh强调的是通过独立的进程代理的方式，除此之外，还承担了上报日志、监控的责任。Service Mesh架构，如图8-3所示。

图83 Service Mesh架构

1.1.2 为什么需要Service Mesh

Service Mesh的出现是由微服务架构推动的，原本一个应用，被拆分成几百个甚至几万个应用，服务治理面临这巨大的挑战。这个时候，微服务框架出现，例如，Finagle、Dubbo、Spring Cloud、Netflix OSS等。这些框架都是基于客户端负载均衡、直连的方式，此方案的优势是性能高、应用性好，如Dubbo，如果你使用 Java 语言，可以直接引入JAR包，通过简单的配置，就可以实现微服务之间的通信。

归根结底，在微服务架构中，我们要解决的问题是让开发人员感觉不到微服务之间的通信。当服务数量越来越多，升级微服务框架变得越来越复杂的时候，你不可能要求微服务框架一直不变，而且是没有bug的。在技术更新速度如此之快的年代，就更不可能了。因此，微服务框架的部分功能开始逐步向服务端移动，希望客户端可以尽量“薄”，但是客户端不可能无限制的“薄”，剩余部分仍然比较“厚”。

因为使用客户端更像一种交付的模式，不容易变更，控制力较差，而Service Mesh则从业务进程集成客户端的方式，演进为独立进程的方式，也就是说，原本的客户端变成了一个独立进程。对这个独立进程升级、运维要比绑在一起强得多。

微服务架构更强调去中心化、独立自治、跨语言，但是通常微服务框架限制了这一点，不可能为每种语言都实现一个框架，要么都用一种语言，要么实现多种语言的框架。而Service Mesh通过独立进程的方式进行了隔离，可以低成本实现跨语言。

随着 Docker 及Kubernetes的崛起，微服务的部署模式开始发生转变，越来越趋向于轻量级，越来越强调隔离自治。每个服务独立占用一个容器，将服务、依赖包、操作系统、监控运维所需的代理打包成一个镜像。这种模式促成了Service Mesh的发展，让Service Mesh实现起来更容易。否则开发人员需要额外维护Service Mesh进程，就非常麻烦了。

1.1.3 Service Mesh的现状

目前Service Mesh的框架如雨后春笋般快速涌现，以下几个框架是目前为止被提到次数最多的。

Linkerd

2016年1月15日，Twitter前基础设施工程师William Morgan和Oliver Gould组建了一个名为Buoyant的公司，同时在GitHub上发布了Linkerd 0.0.7版本。它由Scala实现，业界第一个Service Mesh项目诞生。2016年下半年，Linkerd陆续发布了0.8和0.9版本，宣布支持HTTP/2和gRPC。2017年1月23日，Linkerd加入CNCF。2017年4月25日，Linkerd发布了1.0版本。

Linkerd在生产环境得到了大规模使用，但是随着Istio的诞生，Linkerd开始走下坡路。由于Istio背后有强大的Google和IBM的支持，社区非常活跃，虽然到目前为止还没有大规模使用，但是业界已将Istio列为第二代Service Mesh。2017年7月11日，Linkerd迫于压力发布版本1.1.1，宣布和Istio项目集成，但是Linkerd在Istio中替代Envoy的难度非常大，前景并不是特别乐观。

Envoy

2016年9月13日，Lyft的Matt Klein宣布Envoy在GitHub开源，发布1.0.0版本。Envoy由C++实现，性能和资源消耗上非常出色。和Linkerd相比，Envoy发展得更平稳，被Istio收编之后，Envoy专注于数据平面。2017年9月14日，Envoy加入CNCF，成为CNCF继Linkerd之后的第二个Service Mesh项目。目前，Envoy已用于生产系统中，据Lyft介绍：“Envoy在Lyft上可以管理一百多个服务，跨域上万台虚拟机，每秒可处理近两百万次请求。”

nginMesh

2017年9月，在波特兰举行的nginx.conf大会上，Nginx宣布了nginMesh在GitHub上发布了0.1.6版本。nginMesh的定位是作为Istio的服务代理，也就是专注于数据平面，替代Envoy，和Linkerd与Istio集成的思路一致。nginMesh的发展一直比较缓慢，目前它还没有应用到生产环境中。

Conduit

由于Buoyant在Linkerd上受到Istio压制，2017年12月5日，Buoyant在KubeConf上发布了Conduit 0.1.0版本，作为Istio的竞争产品。Conduit的架构几乎和Istio一样，也分成了数据平面和控制平面，为了性能和资源占用方面的优势，它直接采用Rust语言开发。Conduit也被称为第二代Service Mesh。

Istio

2017年5月24日，Istio 0.1版本发布，目前已经到了0.7版本。Istio背后是强大的Google和IBM，所以Istio自诞生之日起就备受瞩目。Istio的初期版本只支持Kubernetes平台，从0.3版开始支持非Kubernetes平台，可以独立运行。

虽然它的架构思想被很多人认同，功能也很多，但是Istio的问题仍然较多，可用性较差，几乎没有生产级的案例。尽管如此，Istio被认为是Service Mesh的未来，很多公司都在跟随这个框架。

实际上，如果在一个小公司，Service Mesh的优势体现的并不是十分明显。例如小公司很少会考虑采用多语言，因为多一种语言就意味着要分散额外的精力进行维护，所以到目前为止，大多数公司在后端只使用一两种语言。另外，微服务框架相对来说比较稳定，就如同Spring Framework一样，不会轻易进行不兼容的升级，只要保持好节奏，问题不会太多。因此，像Netflix、阿里这样的公司，基本上还是沿用类似Spring Cloud的模式。

此外，Service Mesh降低开发人员的门槛也并没有那么明显，因为完全不考虑是不可能的，Service Mesh在没有理解业务的情况下，是不能私自做决定的。例如A服务调用B服务的超时时间，设置多少合理呢？还是需要开发人员根据业务进行配置的。

另外，Service Mesh对业务开发人员友好，但是基础设施层的研发会更复杂，需要依赖更多的服务、组件，否则将带来极大的架构、运维复杂度。对于很多公司来说，门槛稍高，且需要投入成本。

因此，对于绝大多数公司来说，Service Mesh并不具备压倒性的优势，在没有成熟起来以前，大多都是观望状态。

1.1.4 Istio架构分析

Istio架构如图8-4所示。Istio从逻辑上可以分为数据平面（Data Plane）和控制平面（Control Plane）。如果用服务化框架类比Istio，那么控制平面可以认为是注册中心及管理配置面板，数据平面可以认为是服务化框架依赖的组件独立而成的一个进程，数据平面代理业务服务的注册发现、负载均衡、容错等能力。

图84 Istio架构[5]

数据平面也就是代理，使用Envoy实现，独立进程，和业务服务部署在一起，主要是管理微服务之间的网络通信及执行控制平面下发的指令。Envoy支持的通信协议包括：HTTP/1.1、HTTP/2、gRPC、TCP等，它支持TLS。

控制平面负责管理和配置这些代理，并动态执行策略。主要包括三个部分，分别是Pilot、Mixer、Istio-Auth，都是有 Go 语言开发。

Pilot主要的责任就是管理Envoy实例的生命周期。Pilot通过Envoy API接入Envoy实例，主要是服务发现以及流量控制。运维人员可以通过Rules API自定义流量管理规则，转化为配置信息下发到Envoy，Envoy实例按照自定义的规则执行流控。从理论上说，Pilot抽象了模型，通过适配器可以适配Kubernetes、Mesos、CloudFoundry等平台，但是目前只支持Kubernetes。Pilot架构如图8-5所示。

图85 Pilot架构[6]

利用Pilot可以轻松实现流量控制，如限流、灰度发布、熔断等能力。图8-6中的配置代表了Pilot分发到v1版本75%的流量，分发到v2版本25%的流量。

图86 流量分发

此外，利用Pilot还可以轻松的注入故障。图8-7中的示例就表示选择“reviews”服务的“v1”版本的10％的请求中引入5秒的延迟。

图87 示例

Mixer负责通过策略进行访问控制，并从Envoy代理收集数据，代理提取请求级属性，发送到Mixer进行决策。要理解Mixer，首先需要理解Istio中属性的意义。属性是具有名称和类型的元数据片段，用来描述流量和这些流量所在的上下文环境。请求的路径、大小、时间、源IP地址及目标服务如下所示。

request.path: blog/article

request.size: 200

request.time: 13:34:56.789 04/17/2018

source.ip: 10.10.0.1

target.service: article

Mixer提供如下三个核心功能。

• 校验。在响应之前，先验证调用者的身份、是否在服务的白名单、是否通过ACL检查等。
• 配额。例如访问频率控制。当服务消费者对有限的资源进行争抢时，配额就成了一种有效的资源管理工具，它为服务之间的资源抢占提供相对的公平。
• 报告。使服务通过Envoy上报日志和监控。

Istio Auth的目标是在不修改业务服务代码的前提下，提升业务服务之间通信的安全性。Istio Auth利用secret volume mount，从Istio CA向Kubernetes容器传递keys/certs。由于Envoy代理一切流量，因此Envoy客户端和Envoy服务端之间使用TLS非常简单。Istio Auth为我们提供的能力如下。

• 每个服务都可以被设定身份，代表其角色，以实现跨集群和云的互通性。
• 可以加密服务间通信和终端用户到服务的通信。
• 提供密钥管理系统来自动执行密钥和证书的生成、分发、轮换和撤销。

在很多场景下，微服务通常不对外网开放访问权限，只有边缘服务才会通过API Gateway进行开放，而加密往往意味着性能的降低，因此通常会选择不加密，除非部署的环境比较特殊。

文中注释：

[1] 2016年1月15日，离开Twitter的基础设施工程师William Morgan和Oliver Gould，在GitHub上发布了Linkerd 0.0.7版本，他们同时组建了一个创业公司Buoyant，业界第一个Service Mesh项目在这个公司诞生。

[2] 来自https://blog.buoyant.io/2017/04/25/whats-a-service-mesh-and-why-do-i-need-one/

[3] 来自https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/patterns/sidecar

[4] 来自图片来自http://www.atobo.com.cn/Products/Detailed/5618736.html

[5] 图片来自https://istio.io/docs/concepts/what-is-istio/overview/

[6] 图片来自https://istio.io/docs/concepts/traffic-management/pilot/

本文节选自电子工业出版社《 持续演进的Cloud Native：云原生架构下微服务最佳实践 》第 8 章，由电子工业出版社博文视点授权。基于篇幅的考虑，部分内容进行了简化，想了解本书全部详细内容，可以在各大书店购买。

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