全方位解读服务网格(Service Mesh)的背景和概念

简介: 为了解决微服务框架的侵入性问题,我们引入服务网格。

作者:xcbeyond

博客:https://xcbeyond.cn/ 公众号:程序猿技术大咖


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:Spring Cloud)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 Spring Cloud 的微服务体系

下面这张图是基于 Spring Cloud 技术体系的微服务架构图:

spring-cloud-architecture.png

针对上图,从以下两个方面解读:

  • 技术栈:众所周知,Spring Cloud 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 Spring Cloud 使用者)来讲门槛很高。(太多,而且还都要掌握,太难了!)

spring-cloud-components.png

  • 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 Spring Cloud 组件(即:在 pom.xml 中引入),业务逻辑和 Spring Cloud 组件共生在同一个服务中。


还记得 Spring Cloud 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,Spring Cloud 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 Spring Cloud 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(Service Mesh)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 Service Mesh 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。

service-mesh-evolution.png

  • 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 Spring Cloud 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。
  • Service Mesh: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 Service Mesh,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(Service Mesh),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:

service-mesh-definition.png

2.2 服务网格的核心价值

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 Service Mesh,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?

service-mesh-functions.png

  • 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:

service-mesh-architecture.png

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。


2.5 Istio 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。


2.5.1 Istio 数据平面

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。

istio-data-plane.png

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。


2.5.2 Istio 控制平面

自 Istio 1.5 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。

istio-control-plane.png

  • 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。

pilot.png

关键模块:

  • 抽象模型(Abstract model):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 (Platform adapters):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。
  • xDS API: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(User API):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,Spring Cloud 微服务架构和 Service Mesh 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:

  1. https://microservices.io/
  2. 构建基于 Spring Cloud 向 Service Mesh 框架迁移的解决方案及思路
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