关于service-mesh:译别用大炮打蚊子ServiceMesh的替代方案

译者序转移,用 专人专事** 来应答复杂度,以晋升效率 在做技术选型的时候,简略性 (管制复杂度)也是咱们的一个重要考量,不能因为要解决一个问题而引入了更多问题最近看到一篇文章,笔者深认为然:复杂度只能无限隐没和转移,不可能齐全(甚至是大部分)隐没,所以咱们做软件架构往往谋求的是 **注释服务网格是一项热门技术,有时甚至被吹捧为微服务胜利的必要条件。然而,像许多形象一样,服务网格能够节俭施行工夫,但不能节俭学习工夫。事实上,许多小平台团队都因为服务网格所减少的复杂性而感到不堪重负,尤其是在部署实现后的运维工作中。 天然地,人们会问:额定的复杂性是否真的超过了收益? 在这篇文章中,咱们提出了一些在采纳服务网格之前值得思考的代替计划。 服务网格最受欢迎的劣势有: 认证;Ingress 加密;集群内网络加密;通信隔离。对于每一个劣势,咱们都将展现相应的代替计划。在咱们的教训中,这些计划更靠近系统管理员曾经相熟的计划。对于不足专业知识或平台工程的团队来说,这些计划可能更具吸引力。 在某些状况下,你会须要服务网格,例如,当你须要让多个kubernetes 集群之间的 Pod 到 Pod 的通信更加平安巩固之时。通过排除不满足你需要的解决方案,你将进一步压服本人为什么一开始会抉择服务网格。 劣势 1:应用 OAuth2 代理进行认证许多利用团队须要在其微服务后面增加一个认证层。举个例子,齐全实现 OAuth2 或 OpenID 波及许多简单的工作,利用团队更心愿“某些组件”间接向其应用程序提供具备正确申明的 JWT token,以便他们能专一于利用特定的访问控制,而不是编写许多通用的、非业务差异化的样板代码。 咱们以前在博客中介绍了如何将 Istio 与 OAuth2 代理集成来达到这个目标。然而,如果这是你想通过 Istio 实现的惟一目标,那么采纳它则有点过犹不及。 代替计划:Nginx Ingress Controller这是一个我认为更简略的解决方案,特地是对曾经习惯于 Nginx 的团队来说。如果你仅仅须要传统的 oauth2 代理,Nginx Ingress Controller 曾经可能和它进行集成了。你只需应用 auth-url 注解,Controller 会实现其余的工作。下图阐明了此计划的原理: 我认为这个解决方案更简略的起因是,它实际上只影响流量如何进入你的 Kubernetes 集群。Pod 到 Pod 的通信工作形式与以前雷同。 作为额定的益处,如果你相熟 Nginx 然而放心 Ingress Controller 带来的自动化(译注:你放心配置文件不可控),你能够间接查看 Nginx 是如何配置的,输出下方命令即可: kubectl exec -ti \-n ingress-nginx \$(kubectl get pod \-n ingress-nginx \-l app.kubernetes.io/component=controller \-o name \| head -1 \) \-- \cat /etc/nginx/nginx.conf默认状况下,你的应用程序不能取得 JWT token。要确保你的应用程序获取细粒度的访问控制所需的申明,你必须做到两点:• 给 Oauth2 代理增加 --set-authorization-header 命令行选项:这能够确保 Oauth2 代理生成 HTTP 认证 header。• 给你的 Ingress 增加以下注解: nginx.ingress.kubernetes.io/auth-response-headers: “authorization”。这确保了 Nginx Ingress Controller 会将 Oauth2 代理增加的 HTTP A认证 header 转发到你的应用程序。 ...

July 8, 2023 · 2 min · jiezi

关于service-mesh:服务网格领域的百花齐放是否存在一个更优解

作者@lingsamuel,API7.ai 云原生技术专家,Apache APISIX Committer。 作者@林志煌,API7.ai 技术工程师,Apache APISIX contributor。 服务网格是一种技术架构,它用于治理微服务零碎中各个服务之间的通信,旨在解决微服务间的流量(也称为东西向流量)。 在云原生利用中,一个利用的背地可能存在着成千盈百个服务,各个服务可能又有着若干个实例,各个实例的状态也始终在变动。在如此简单的服务运行环境中,如何保障用户的牢靠拜访以及维持业务的安稳运行成为一个很大的挑战,服务网格的治理计划便应运而生。 服务网格就像是微服务间的 TCP/IP,负责服务间的网络调用、限流限速、监控等。服务网格目前次要利用在 Kubernetes 平台上,其最经典的一种实现模式是 Sidecar 模式:将一些通用性能形象到 Sidecar 容器中,并将 Sidecar 容器与服务容器挂载在同一个 Pod 里。因为 Sidecar 容器与服务容器并行,且各个 Sidecar 间互相通信,独特形成了网格模式的网络,因而称之为服务网格。当然,Sidecar 并非惟一的一种服务网格实现模式,除此之外还有 DaemonSet 模式及 Ambient mesh 模式。 为什么须要服务网格?在服务网格风行之前,很多微服务架构的服务治理都是通过微服务框架配合管制平台实现的,这种形式存在以下几个问题: 框架与业务耦合,整体复杂度与运维难度很高,且开发者须要对公共库有肯定的理解,没法只专一于业务实现。须要保护多种语言版本的框架,减少了保护的老本。微服务框架自身的降级老本比拟高,在降级时往往须要进行业务重启等操作。线上存在很多版本的框架,会导致简单的兼容性思考。面对以上这些问题,原 Twitter 工程师 Willian Morgan 提出了 Service Mesh 的概念,即服务网格。服务网格通过 Sidecar 模式实现在不侵入业务服务的状况下将基础设施与业务逻辑解耦,实现跨语言对立更新公布及运维。 服务网格将流量治理、可观测性和平安通信等性能下沉到根底组件,因而开发者无需关怀通信层和服务治理的具体实现,与通信相干的所有工作间接交给服务网格,让开发者可能更关注于业务的开发。基于服务网格的这些特点,后面提到的几个问题都可能失去无效解决。 服务网格是如何工作的?服务网格不会为利用的运行时环境退出新性能,任何架构中的利用还是须要相应的规定来指定申请如何从 A 点达到 B 点。但服务网格的不同之处在于,它从各个服务中提取逻辑治理的服务间通信,并将其形象为一个基础架构层。 目前服务网格大多数采纳是数据面 + 管制面的架构模式,如下图所示: 其中管制面用于治理和配置数据面以及在运行时执行策略。单个网格中管制立体的所有实例共享雷同的配置资源。次要聚焦于平安、可观测性、流量管控等策略的解决和下发,同时还可能收集和集中数据立体的遥测数据,供运维人员应用。 而数据面通常以代理的模式实现,是由一个个的网络代理 Sidecar 组成,Sidecar 与业务利用实例并行,通过拦挡业务数据流以管控业务利用的流量。 在后面的介绍中有提到服务网格是将 Sidecar 设计模式在 Kubernetes 进行实现,通过容器化的形式实现了封装,Sidecar 主张以额定的容器来扩大或加强主容器,这个额定的容器被称为 Sidecar 容器,它与业务容器在同一个 Pod 中。而服务网格即是一个个 Sidecar 代理所形成的网格局网络。 ...

January 18, 2023 · 2 min · jiezi

关于service-mesh:蚂蚁集团-Service-Mesh-进展回顾与展望

一、引言继 2019 年的 《蚂蚁团体 Service Mesh 落地实际与挑战》之后,蚂蚁团体在 Service Mesh 方向曾经持续摸索演进近 3 年,这 3 年里有哪些新的变动,以及对将来的思考是什么,值此 SOFAStack 开源 4 周年之际,欢送大家一起进入《蚂蚁团体 Service Mesh 停顿回顾与瞻望》章节探讨交换。 本次交换将以如下秩序开展: 二、蚂蚁团体 Service Mesh 发展史 2018 年 3 月份蚂蚁团体的 Service Mesh 起步,MOSN 数据面诞生,起步就保持走外围开源,外部能力走扩大的路线。2019 年 6.18 咱们在三大合并部署利用上接入了 MOSN 并且顺利撑持了 6.18 大促。2019 年双 11 蚂蚁所有大促利用安稳的度过双大促。2020 年 MOSN 对内沉稳倒退把接入利用覆盖率晋升至 90%,对外商业化开始展露头角。蚂蚁团体全站 90% 规范利用实现 Mesh 化接入。在商业版本中,SOFAStack“双模微服务”架构也在江西农信、中信银行等泛滥大型金融机构胜利落地实际。2021 年随着 Mesh 化的逐渐成熟,多语言场景的逐渐丰盛,Mesh 化的对中间件协定的间接撑持带来的扩展性问题也逐渐凸显,Dapr 的利用运行时概念也逐渐崛起,这一年咱们开源了 Layotto,冀望通过对利用运行时 API 的对立来解决利用和后端中间件具体实现耦合的问题,进一步解耦利用和基础设施,解决利用在多云运行时的厂商绑定问题。2022 年随着 Mesh 化落地的基础设施能力逐步完善,咱们开始思考 Mesh 化如果给业务带来更多价值,在 Mesh 1.0 时代,咱们把中间件相干的能力尽可能做了下沉,晋升了基础设施的迭代效率,在 Mesh 2.0 时代,咱们冀望能有一种机制能够让业务侧绝对通用的能力,也能够做到按需下沉,并且具备肯定的隔离性,防止下沉的能力影响 Mesh 数据代理主链路。这部分将在看将来局部做一些介绍。图示的形式简诉一下 Service Mesh 架构演进的几个阶段: ...

May 17, 2022 · 3 min · jiezi

关于service-mesh:Slime-2022-展望把-Istio-的复杂性塞入智能的黑盒

一、导读网易数帆轻舟微服务团队很早就开始应用 Istio 做服务网格。在实际过程中,咱们开发了很多 Istio 周边模块,不便了本身及网易团体外部客户应用 Istio。为了回馈社区,咱们零碎整顿了这些模块,并抉择了一部分,在2021年初开源出 Slime 我的项目。 Slime 我的项目旨在解决 Istio 应用上的痛点,不便用户应用 Istio 的高级性能,并始终保持能够无缝对接 Istio,无需任何的定制化革新的准则,极大升高了应用门槛。 这一年多来,Slime 在架构、性能、工程方面做了很多变动和尝试,失去了很大晋升,并且在2021年12月受邀退出 Istio 生态,正式成为 Istio Ecosystem - integrations 的成员。 明天,本文将会介绍 Slime 现阶段的次要能力,以懒加载和智能限流模块为主,并展望未来倒退,心愿能让更多的 ServiceMesher 理解 Slime,参加 Slime,一起更轻松地应用服务网格。 二、懒加载2.1 背景Istio 的全量推送性能问题,是所有 Istio 使用者都要面对的问题。 家喻户晓,晚期 Istio 的配置下发十分毛糙,间接全量推送。这意味着,随着服务网格中业务规模的不断扩大,管制面须要下发的内容越来越多,数据面须要接管的内容也一直增长,这必然带来性能问题。集群中往往有多个业务零碎。一个业务零碎的利用感知所有业务零碎的配置,这意味着推送大量冗余配置,也是不合理的。如下图左侧所示,A 只和 B 有关系,却被推送了 C 和 D 的配置。 另一个问题是,推送的频率会很高。当一个服务发生变化,管制面要告诉数据面所有SidecarProxy。 于是,Istio 1.1版本提供了解决方案 - Sidecar CRD (本文会称之为 SidecarScope,以和 Envoy 实现的 SidecarProxy 做辨别)。用户能够在 SidecarScope 中形容 SidecarProxy 须要关怀的服务信息,借此屏蔽无关的服务配置下发。后果如上图右侧所示,服务配置了 SidecarScope 后,收到的配置精简了,不再蕴含无关的配置。同时,不相干服务的配置变动也不会再告诉,缩小了推送频率。 一个典型的 SidecarScope 样例如下,样例示意容许匹配的 SidecarProxy 感知 Namespace prod1 和 istio-system 中的所有服务以及 Namespace prod2 中 ratings 服务配置信息。 ...

April 25, 2022 · 4 min · jiezi

关于service-mesh:云原生小课堂-Envoy请求流程源码解析二请求解析

前言Envoy 是一款面向 Service Mesh 的高性能网络代理服务。它与应用程序并行运行,通过以平台无关的形式提供通用性能来形象网络。当基础架构中的所有服务流量都通过 Envoy 网格时,通过统一的可观测性,很容易地查看问题区域,调整整体性能。 Envoy也是istio的外围组件之一,以 sidecar 的形式与服务运行在一起,对服务的流量进行拦挡转发,具备路由,流量管制等等弱小个性。本系列文章,咱们将不局限于istio,envoy的官网文档,从源码级别切入,分享Envoy启动、流量劫持、http 申请解决流程的进阶利用实例,深度剖析Envoy架构。 本篇是Envoy申请流程源码解析的第二篇,次要分享Envoy的outbound方向上篇,蕴含启动监听和建设连贯。注:本文中所探讨的issue和pr基于21年12月。 envoy当中基于libevent进行封装了各种文件,定时器事件等操作,以及dispatch对象的散发,和提早析构,worker启动,worker listener绑定等局部不在这里作解读,后续有空能够独自再进行剖析。跳过envoy当中的事件循环模型,这里以申请触发开始。 outbound方向filter解析 启动监听通过xDS或者动态配置,取得Envoy代理的监听器信息如果监听器bind_to_port,则间接调用libevent的接口,绑定监听,回调函数设置为ListenerImpl::listenCallback 对于reuseport https://github.com/envoyproxy...https://github.com/envoyproxy...https://lwn.net/Articles/542629/https://tech.flipkart.com/lin... 多个 server socket 监听雷同的端口。每个 server socket 对应一个监听线程。内核 TCP 栈接管到客户端建设连贯申请(SYN)时,按 TCP 4 元组(srcIP,srcPort,destIP,destPort) hash 算法,抉择一个监听线程,唤醒之。新连贯绑定到被唤醒的线程。所以绝对于非SO_REUSEPORT, 连贯更为均匀地散布到线程中(hash 算法不是相对均匀) envoy当中是反对在listener去设置开启这个个性,然而热重启场景时,对内核版本有肯定要求(4.19-rc1) https://www.envoyproxy.io/doc... 验证察看 默认未开启,通过envoyfilter进行开启后,可见15001的端口被开启 须要重启 POD 而对于没有利用reuseport 大抵的均匀 对于相对的链接均衡, 能够试试 Listener 的配置connection_balance_config:exact_balance,不过因为有锁,对高频新连贯应该有肯定的性能损耗。目前只实用于 TCP 监听器 建设连贯DispatcherImpl通过libevent,接管到申请,调用ListenerImpl::listenCallbackclient向envoy发动连贯,envoy的worker接管eventloop的callback, 触发 Envoy::Network::ListenerImpl::listenCallback(port: 15001)15001的useOriginalDst": true,accept_filters_中会带有OriginalDstFilter在OriginalDstFilter.OnAccept中用os_syscalls.getsockopt(fd, SOL_IP, SO_ORIGINAL_DST, &orig_addr, &addr_len)获取在iptables批改之前dst ip iptables与getsockopt 在newconnection当中,还会通过 getBalancedHandlerByAddress寻找到理论的虚构listener ...

March 11, 2022 · 1 min · jiezi

关于service-mesh:解读服务网格的-2021告别架构大跃进技术生态百家争鸣

服务网格的 2021,“稳” 字当先。不论是原生社区倒退,还是行业实际落地,都以 “稳固” 为第一要义。少了前几年大跃进式的架构演进、性能更迭,多了更求实、更落地的行业摸索与实际,2021 年的服务网格正从当年那个狂奔的“少年”、“流量明星”,成长为真正的“实力派”,逐渐进入成熟期,被更多行业、企业和标准化组织所接收。本文将从社区停顿、实际落地、行业标准、技术生态等角度回顾服务网格的 2021,帮忙读者理解过来一年服务网格的整体停顿,为企业选型、落地服务网格提供一些参考。 社区停顿:稳固求实 2021 年,Istio 社区如约每三个月推出一个版本:1.9,1.10,1.11,1.12。稳固的版本公布周期显示出 Istio 社区倒退进入常态化,也为企业抉择适合的版本提供了便当。总的来说,2021 年 Istio 社区没有公布特地重大的架构调整或者创新能力,更多在接入性、运维性、API 等方面提供更好的原生反对: 1.9 —— 更好用的虚拟机集成(Beta)、申请分类(Beta)、Kubernetes Service API 反对(Alpha)、与内部受权零碎的整合(Experimental)等。其中虚拟机集成连续了 1.8 版本引入智能 DNS (解决跨环境服务名解析问题)后虚拟机接入的体验继续优化,进一步加强服务网格纳管非容器环境的能力。 1.10 —— Kubernetes 资源发现选择器、稳固的修订版标签、Sidecar 网络变动等。其中 Kubernetes 资源发现选择器能够限度 Istiod 从 Kubernetes 接管和解决的配置集,配合 Sidecar CRD/API 资源,进一步优化了 Istiod 到 Envoy 的配置量。 1.11 —— CNI 插件(Beta)、内部管制立体(Beta)、网关注入、对订正和标签部署的更新、反对 Kubernetes 多集群服务(实验性)。其中 CNI 插件 为用户提供了 Kubernetes 环境下代替 istio-init 容器的计划(不须要更高 Kubernetes 权限);内部管制立体 能够为用户提供部署在管控集群的网格管制面;对订正和标签部署的更新 能够让用户灰度进行 Istio 本身的部署、降级,升高 Istio 本身的运维危险。 1.12 —— WebAssembly API、遥测 API、Kubernetes Gateway API。其中减少了 WasmPlugin 作为 WebAssembly API,改善 Istio 应用 WebAssembly 进行插件扩大的体验。 ...

January 10, 2022 · 3 min · jiezi

关于service-mesh:Service-Mesh-在中国工商银行的探索与实践

*Service Mesh* 是下一代的微服务架构根底。蚂蚁团体从 2018 年初就开始了技术摸索并进行了落地试点。目前, Service Mesh 笼罩了蚂蚁数千个利用,实现了外围链路全笼罩。 蚂蚁团体通过 Service Mesh 的大规模落地,向云原生走出了松软的一步,验证了可行性,真切看到了基础设施下沉后无论是对业务还是对基础设施团队都带来了研发和运维效率的晋升,老本的升高。 与此同时,蚂蚁也在踊跃将成熟的技术凋谢给社会,目前已将自研数据面 MOSN 开源,欢送开源爱好者一起共建。 https://github.com/mosn/mosn |前言|微服务架构是当今互联网和金融机构渐趋支流的零碎架构模式,其外围是集成服务通信、服务治理性能的服务框架,微服务框架在继续演进同时,服务网格(Service Mesh)作为一种新型的微服务架构,因架构灵便、普适性强,被认为具备较好发展前景。 中国工商银行(后简称工行)被动摸索服务网格畛域,从 2019 年开始服务网格技术预研工作,通过对服务网格技术深入研究和实际后,于 2021 年建设了服务网格平台。服务网格与现有微服务架构交融倒退,助力工行利用架构向分布式、服务化转型,承载将来开放平台外围银行零碎。 PART. 1 业界服务网格倒退现状自 2016 年服务网格技术诞生以来,业界涌现了诸多的开源产品,如 Istio(Google + IBM + Lyft)、Linkerd(Twitter)、Consul(Hashicorp)等。其中以 Istio 社区活跃度和认可度最高,被作为服务网格的标杆开源产品。 服务网格是一个专门解决服务通信的基础设施层。它通过在业务 Pod 中注入 Sidecar 容器,接管业务容器的通信流量,同时 Sidecar 容器与网格平台的管制立体对接,基于管制立体下发的策略,对代理流量施行治理和管控,将原有服务框架的治理能力上层到 Sidecar 容器中,从而实现了根底框架能力的下沉,与业务零碎解耦。 图 1:服务网格示意图 Sidecar 容器接管后端服务通信的进出流量后,通过标准协议进行服务间通信,可实现跨语言、跨协定的服务互访。此外,Sidecar 容器可对代理的流量进行管控,如对立的服务路由、平安加密、监控采集等。 图 2:服务网格申请流转过程示意图 PART. 2 服务网格技术在工行的摸索与实际工行从 2015 年开启了 IT 架构转型工程,截止目前分布式体系已笼罩 240 余个要害利用,生产已有约超 48 万个提供方分布式服务节点,日均服务调用量超 127 亿,逐渐实现了超过主机性能容量的集群解决能力。工行分布式服务平台在稳固撑持已有业务零碎的安稳运行同时,也存在一些业界共性的挑战,诸如: (1)跨语言技术栈的互联互通需研发多套根底框架,技术研发和保护老本高。 (2)多产品线下,各利用应用了不同版本的根底框架,推动各利用降级框架周期较长,生产并行运行多版本的根底框架,兼容压力较大。 为解决以后痛点,工行踊跃引入服务网格技术,摸索解耦业务零碎与基础设施,欠缺服务治理能力。 ...

December 10, 2021 · 2 min · jiezi

关于service-mesh:Service-Mesh是什么

微服务的网络架构微服务架构中,每个功能模块仅负责一小块职责,微服务之间通过HTTP/TCP交互。 微服务之间的网络交互,须要限流、熔断、服务发现等等服务治理的性能,每个微服务外部都要集成相干的lib代码。 业务代码开发过程中,个别应用框架来实现上述的性能,比方spring cloud,提供了hystrix、Eureka等熔断、服务发现等性能。 service mesh: v1kubernetes时代来了,咱们把微服务部署在一个个的Pod中。 服务之间的网络交互,通过各自pod内的sidecar container来实现,sidecar内集成了服务熔断、服务发现的性能。 这样业务代码的开发,不用再关注服务熔断、服务发现等性能,专一于实现业务即可。 服务之间的交互,交由sidecar之间进行,最终所有的服务组成如下的一个“网格”: service mesh: v2sevice mesh的v1是通过sidecar代理实现服务之间的交互,service mesh v2则引入了集中的管制面治理,lstio是service mesh v2的典型代表。 control Plane能够进行全局的流量管控、路由下发,从control Plane的角度看,网络的流量变成如下的样子: 参考1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/...2.https://philcalcado.com/2017/...

November 23, 2021 · 1 min · jiezi

关于service-mesh:服务网格在百度核心业务大规模落地实践

【导读】服务网格(Service Mesh)的概念自2017年初提出之后,受到了业界的宽泛关注,作为微服务的下一代倒退架构在社区迅速发酵,并且孵化出了诸如Istio等广受业界关注的面向于云原生(Cloud Native)的微服务架构。 那么,服务网格在百度的落地状况又如何呢? 近日,在百度技术沙龙上,百度服务网格技术负责人乔元才发表了『服务网格在百度外围业务大规模落地实际』的主题演讲。 1. 从微服务到服务网格何谓微服务?据维基百科的定义:微服务是一种软件架构格调,它是以专一于繁多责任与性能的小型性能区块为根底,利用模块化的形式组合出简单的大型应用程序,各性能区块应用与语言无关的API集互相通信。 Service Mesh 最早在2016年9月29日由开发 Linkerd 的 Buoyant 公司首次提出,Service Mesh 是用于解决服务间通信的基础设施层,它负责通过形成古代云原生应用程序的简单拓扑构造来牢靠地传递申请。 因而 Service Mesh 也被称为微服务时代的TCP协定。 第一代微服务的常见架构如下图所示: 在黄色的容器内有服务A、服务B。A和B都蕴含本人的业务逻辑,如果想要A调用B,同时试图对这个服务进行治理,通常会在业务的外部集成一个SDK,来实现服务发现、负载平衡、服务路由、重试、熔断限流等性能。 然而,这个架构存在三个次要问题: 第一,开发成本。因为A和B的服务曾经是微服务了,它们可能是由不同语言开发的而且各自的框架可能也不同,如果心愿把绿色的局部进行降级或者提供新的性能,就须要反复的迭代和开发。 第二,降级老本。因为SDK的局部跟业务耦合在一起,在新增一些能力时须要重新部署业务的模块。 第三,部署老本。因为相干治理的性能须要耦合在业务的配置外面,所以很难做到实时的下发配置,服务间拓扑关系和治理配置无奈对立治理。 Service Mesh 是如何解决这些问题的? 如下图左侧所示,它通过将SDK 、开发框架提供的服务治理能力下沉到一个和业务过程独立的轻量级网络代理中,由这个网络代理作为微服务通信的基础设施层,它能够提供业务无关、语言无关、独立演进,通明降级的个性。这个轻量级的网络过程被称作Sidecar代理,是服务网格的数据面。 同时如右侧所示,通过一个对 Sidecar 进行对立管制和治理的服务管制立体,来提供对微服务治理和运维的对立入口。 这种架构实现了服务治理技术和业务逻辑的解耦,是云原生时代微服务治理技术的倒退方向,也失去了越来越多的公司的关注。 2. 百度微服务治理的现状和痛点 百度在服务网格以及微服务相干的摸索大略能够追溯到2013年,过后在外部独立部署了流量转发零碎,同时在一些业务有所推广施行;2016年 Service Mesh 这个概念被首次提出,因为百度自身有相干需要,便尝试引入Mesh的概念,于是外部自研了一套遵循社区 Mesh 概念的通过 Golang 开发的蕴含管制面和数据面的 BMesh 零碎,在搜寻服务前端服务上线,不过没有在特地多业务推广;直到2019年,百度外部做了拥抱开源的决定,心愿基于社区计划:Istio + Envoy 进行深度定制开发。 目前,百度外围业务线已全面完成了微服务架构革新,基于微服务构建了包含百度信息流、百度App、百度地图、百度小程序等外围业务的利用架构;微服务模块大量采纳C++、Golang、PHP、Java等语言来开发和疾速迭代;而且百度长期积淀了许多自研和二次开发的开源微服务框架:bRPC、GDP、ODP、SpringCloud等, 这些微服务间通信除了规范的HTTP、GRPC协定外,宽泛地采纳了大量的公有协定,比方baidu-std、Nshead等。 所以百度的外围业务线造成了多开发语言、多开发框架和多通信协议形成的简单的异构零碎,传统的基于入侵的微服务框架曾经不能满足这种简单零碎的服务治理要求——降级Mesh火烧眉毛! 在降级之前,有一些重点问题须要综合思考: 革新老本各种各样的微服务框架网格化革新和适配各种各样的通信协议反对性能问题和资源问题因为Sidecar的引入,微服务间的通信链路变长,业务提早减少,甚至某些敏感业务无奈承受Sidecar带来的额定损耗。Sidecar本身会耗费资源,减少业务的老本。规模问题随着Sidecar规模的增长,开源的管制立体计算开销变大,导致Mesh配置下发工夫变长,甚至无奈工作。3. 百度服务网格整体计划如何解决这些问题? 在服务网格的技术选型问题上,百度抉择了开源的 Istio + Envoy 作为网格管制面和数据面,在其上进行深度的定制和开发。 然而 Istio + Envoy 的社区计划和K8S的技术生态进行了深度绑定。而在百度外部有自研的根底技术平台,包含对标 K8S 的 PaaS部署零碎、Trace零碎、监控零碎和Naming零碎等,这些都是业务模块包含 Istio + Envoy 部署运行的依赖零碎。所以,将 Istio + Envoy 和外部依赖零碎进行了深度的技术交融,买通了公司根底技术平台,升高了业务接入老本。 ...

September 6, 2021 · 1 min · jiezi

关于service-mesh:使用-Flomesh-强化-Spring-Cloud-服务治理

写在最前这篇是对于如何应用 Flomesh[1] 服务网格来强化 Spring Cloud 的服务治理能力,升高 Spring Cloud 微服务架构落地服务网格的门槛,实现“自主可控”。 文档在 github[2] 上继续更新,欢送大家一起探讨:https://github.com/flomesh-io...。 架构 Architect 环境搭建搭建 Kubernetes 环境,能够抉择 kubeadm 进行集群搭建。也能够抉择 minikube、k3s、Kind 等,本文应用 k3s。 应用 k3d[3] 装置 k3s[4]。k3d 将在 Docker 容器中运行 k3s,因而须要保障曾经装置了 Docker。 $ k3d cluster create spring-demo -p "81:80@loadbalancer" --k3s-server-arg '--no-deploy=traefik'装置 Flomesh从仓库 https://github.com/flomesh-io/flomesh-bookinfo-demo.git 克隆代码。进入到 flomesh-bookinfo-demo/kubernetes目录。 所有 Flomesh 组件以及用于 demo 的 yamls 文件都位于这个目录中。 装置 Cert Manager$ kubectl apply -f artifacts/cert-manager-v1.3.1.yamlcustomresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/certificaterequests.cert-manager.io createdcustomresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/certificates.cert-manager.io createdcustomresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/challenges.acme.cert-manager.io createdcustomresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/clusterissuers.cert-manager.io createdcustomresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/issuers.cert-manager.io createdcustomresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/orders.acme.cert-manager.io creatednamespace/cert-manager createdserviceaccount/cert-manager-cainjector createdserviceaccount/cert-manager createdserviceaccount/cert-manager-webhook createdclusterrole.rbac.authorization.k8s.io/cert-manager-cainjector createdclusterrole.rbac.authorization.k8s.io/cert-manager-controller-issuers createdclusterrole.rbac.authorization.k8s.io/cert-manager-controller-clusterissuers createdclusterrole.rbac.authorization.k8s.io/cert-manager-controller-certificates createdclusterrole.rbac.authorization.k8s.io/cert-manager-controller-orders createdclusterrole.rbac.authorization.k8s.io/cert-manager-controller-challenges createdclusterrole.rbac.authorization.k8s.io/cert-manager-controller-ingress-shim createdclusterrole.rbac.authorization.k8s.io/cert-manager-view createdclusterrole.rbac.authorization.k8s.io/cert-manager-edit createdclusterrole.rbac.authorization.k8s.io/cert-manager-controller-approve:cert-manager-io createdclusterrole.rbac.authorization.k8s.io/cert-manager-webhook:subjectaccessreviews createdclusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/cert-manager-cainjector createdclusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/cert-manager-controller-issuers createdclusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/cert-manager-controller-clusterissuers createdclusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/cert-manager-controller-certificates createdclusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/cert-manager-controller-orders createdclusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/cert-manager-controller-challenges createdclusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/cert-manager-controller-ingress-shim createdclusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/cert-manager-controller-approve:cert-manager-io createdclusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/cert-manager-webhook:subjectaccessreviews createdrole.rbac.authorization.k8s.io/cert-manager-cainjector:leaderelection createdrole.rbac.authorization.k8s.io/cert-manager:leaderelection createdrole.rbac.authorization.k8s.io/cert-manager-webhook:dynamic-serving createdrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/cert-manager-cainjector:leaderelection createdrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/cert-manager:leaderelection createdrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/cert-manager-webhook:dynamic-serving createdservice/cert-manager createdservice/cert-manager-webhook createddeployment.apps/cert-manager-cainjector createddeployment.apps/cert-manager createddeployment.apps/cert-manager-webhook createdmutatingwebhookconfiguration.admissionregistration.k8s.io/cert-manager-webhook createdvalidatingwebhookconfiguration.admissionregistration.k8s.io/cert-manager-webhook created留神: 要保障 cert-manager 命名空间中所有的 pod 都失常运行: ...

August 19, 2021 · 5 min · jiezi

关于service-mesh:什么是Service-Mesh

Service Mesh作为下一代微服务技术的代名词,老成持重却深得人心一举成名,大有一统微服务时代的趋势。 那么到底什么是Service Mesh? 一言以蔽之:Service Mesh是微服务时代的TCP协定。 有了这样一个理性的初步认知,咱们再来看到底什么是Service Mesh。 提到Service Mesh,就不得不提微服务。依据维基百科的定义: 微服务 (Microservices) 是一种软件架构格调,它是以专一于繁多责任与性能的小型性能区块 (Small Building Blocks) 为根底,利用模块化的形式组合出简单的大型应用程序,各性能区块应用与语言无关 (Language-Independent/Language agnostic) 的 API 集互相通信。目前业界跟微服务相干的开发平台和框架更是举不胜举:Spring Cloud, Service Fabric,Linkerd,Envoy,Istio ... 这些纷纷的产品和Sevice Mesh有什么样的关联?哪些属于Service Mesh的领域? 为了理清这些简约的产品和概念,咱们先来理解下微服务和Service Mesh技术的历史倒退脉络。 理解分明了技术的次要脉络,就能清晰的晓得上述的各个平台、框架属于技术脉络中的哪个结点,其间的关系也就高深莫测。 Phil Calçado的文章《Pattern: Service Mesh》,具体的介绍了从开发者视角来看,服务开发模式和Service Mesh技术的演化过程,集体认为是十分经典的学习Service Mesh的材料。这里借用文章的脉络,联合本人的了解并予以简化,试图说分明ServiceMesh的概念和这项技术诞生的历史偶然性。你能够把本文当做原文的一个中译版本来浏览。 时代0:开发人员设想中,不同服务间通信的形式,形象示意如下: 时代1:原始通信时代 然而事实远比设想的简单,在理论状况中,通信须要底层可能传输字节码和电子信号的物理层来实现,在TCP协定呈现之前,服务须要本人解决网络通信所面临的丢包、乱序、重试等一系列流控问题,因而服务实现中,除了业务逻辑外,还夹杂着对网络传输问题的解决逻辑。 时代2:TCP时代 为了防止每个服务都须要本人实现一套类似的网络传输解决逻辑,TCP协定呈现了,它解决了网络传输中通用的流量管制问题,将技术栈下移,从服务的实现中抽离进去,成为操作系统网络层的一部分。 时代3:第一代微服务 在TCP呈现之后,机器之间的网络通信不再是一个难题,以GFS/BigTable/MapReduce为代表的分布式系统得以蓬勃发展。这时,分布式系统特有的通信语义又呈现了,如熔断策略、负载平衡、服务发现、认证和受权、quota限度、trace和监控等等,于是服务依据业务需要来实现一部分所需的通信语义。 时代4:第二代微服务 为了防止每个服务都须要本人实现一套分布式系统通信的语义性能,随着技术的倒退,一些面向微服务架构的开发框架呈现了,如Twitter的Finagle、Facebook的Proxygen以及Spring Cloud等等,这些框架实现了分布式系统通信须要的各种通用语义性能:如负载平衡和服务发现等,因而肯定水平上屏蔽了这些通信细节,使得开发人员应用较少的框架代码就能开发出强壮的分布式系统。 时代5:第一代Service Mesh 第二代微服务模式看似完满,但开发人员很快又发现,它也存在一些实质问题: 其一,尽管框架自身屏蔽了分布式系统通信的一些通用性能实现细节,但开发者却要花更多精力去把握和治理简单的框架自身,在理论利用中,去追踪和解决框架呈现的问题也绝非易事;其二,开发框架通常只反对一种或几种特定的语言,回过头来看文章最开始对微服务的定义,一个重要的个性就是语言无关,但那些没有框架反对的语言编写的服务,很难融入面向微服务的架构体系,想就地取材的用多种语言实现架构体系中的不同模块也很难做到;其三,框架以lib库的模式和服务联编,简单我的项目依赖时的库版本兼容问题十分辣手,同时,框架库的降级也无奈对服务通明,服务会因为和业务无关的lib库降级而被迫降级;因而以Linkerd,Envoy,NginxMesh为代表的代理模式(边车模式)应运而生,这就是第一代Service Mesh,它将分布式服务的通信形象为独自一层,在这一层中实现负载平衡、服务发现、认证受权、监控追踪、流量管制等分布式系统所须要的性能,作为一个和服务对等的代理服务,和服务部署在一起,接管服务的流量,通过代理之间的通信间接实现服务之间的通信申请,这样上边所说的三个问题也迎刃而解。 如果咱们从一个全局视角来看,就会失去如下部署图: 如果咱们临时略去服务,只看Service Mesh的单机组件组成的网络: 置信当初,大家曾经了解何所谓Service Mesh,也就是服务网格了。它看起来的确就像是一个由若干服务代理所组成的盘根错节的网格。 时代6:第二代Service Mesh 第一代Service Mesh由一系列独立运行的单机代理服务形成,为了提供对立的下层运维入口,演化出了集中式的控制面板,所有的单机代理组件通过和控制面板交互进行网络拓扑策略的更新和单机数据的汇报。这就是以Istio为代表的第二代Service Mesh。 只看单机代理组件(数据面板)和控制面板的Service Mesh全局部署视图如下: ...

June 13, 2021 · 1 min · jiezi

关于service-mesh:百度大规模Service-Mesh落地实践

导读:百度过来基于rpc框架的服务治理存在各种框架能力档次不齐、业务本身服务治理效率低、全局可观测性有余等诸多问题。本文介绍了百度外部落地service mesh的实际过程,以根底稳定性能力治理和流量调度治理能力为业务落地点,具体论述了外部落地的service mesh整体技术计划以及一系列关键技术,如性能的极致优化、扩大的高级策略、周边服务治理零碎等。 全文6835字,预计浏览工夫13分钟。 一、背景百度大部分产品线已实现微服务的革新, 数万个微服务对架构服务治理能力提出了更高的要求。传统的服务治理个别通过rpc框架去解决,多年以来百度外部也衍生出多种语言的rpc框架,比方c++、go、php等等框架,根底服务治理能力和rpc框架耦合,rpc框架能力参差不齐,给公司整体服务治理能力和效率晋升带来较多的痛点及挑战: 1.高级架构能力无奈多语言、多框架复用 如某产品线近2年产生数次雪崩case,底层依赖的php、golang等框架须要反复建设来定制动静熔断、动静超时等高级能力,而这些能力在其余rpc框架已反对; 如罕用架构降级、止损能力各个产品线反复建设,接口计划差别大,从运维层面,运维同学冀望根底的架构止损能力在不同产品线之间可能通用化,接口标准化,升高运维老本; 2.架构容错能力治理周期长,根底能力覆盖度低 随着混沌工程全面落地,对架构能力有了更高要求。少数模块对单点异样,慢节点等异样不足根底容忍能力,推动每个模块独立修复,老本高,上线周期长。 如某产品线治理革新花了2个季度实现;举荐某类召回服务经常出现超时、重试配置等不合理的问题,集中管理调整老本比拟高。 3.可观测性有余,是否有通用机制晋升产品线可观测性? 比方某举荐业务短少整体模块调用关系链和流量视图,线上故障靠人肉教训定位、新机房搭建周期长,效率低。 二、service mesh解决什么问题?为彻底解决以后业务服务治理的痛点和问题,咱们引入了service mesh,基本思路解耦治理能力和框架,治理能力下沉到sidecar。外部联结多个部门通过单干共建形式建设通用的service mesh架构, 提供通用的根底稳定性能力和对立的流量管制接口。 咱们冀望service mesh在厂内业务落地解决什么问题?总结为两点: 1、根底稳定性能力的要害组件 – 为微服务提供通用的根底故障容错能力、根底故障检测能力、对立的干涉和管制接口; 2、流量治理的外围零碎 – 实现各产品线整体的连贯托管、全局流量的可观测、精密调度能力; 附service mesh定义:Linkerd CEO William Morgan于2016年9月29日公开提出,service mesh是用于解决服务间通信的基础设施层,用于在云原生利用简单的服务拓扑中实现牢靠的申请传递。在实践中,service mesh通常是一组与利用一起部署,但对利用通明的轻量级网络代理。 三、技术挑战咱们在落地service mesh理论过程中,面临以下几大挑战: · 低侵入:百度大大小小有上百个产品线,模块数量级达到万级别,实例数达到百万级别,如何让业务在不改代码前提下无缝迁徙,低侵入接入是咱们在设计方案思考第一因素; · 高性能:百度外围产品线在线服务对提早要求极高,比方举荐、搜寻等外围产品线,提早上涨几毫秒会间接影响用户的体验和公司支出,从业务角度不能承受接入mesh后带来的性能进化。因而咱们在落地过程中,投入很大精力来优化mesh的提早,升高接入mesh后的性能损耗; · 异构零碎交融:首先咱们须要解决厂内多语言框架互通问题,其次须要对立接口和协定,买通厂内多个服务治理零碎,如服务发现、流量调度、故障止损等零碎; · mesh可靠性:在线业务对可靠性要求极高,要求咱们在落地过程中,充分考虑本身稳定性,防止出重大case。 总结:咱们的需要是实现一套低侵入、高性能、齐备的治理能力,可能解决业务理论问题service mesh架构。 四、整体架构· 技术选型:咱们底层以开源istio+envoy组件为根底,基于厂内理论业务场景,适配厂内组件。抉择基于开源定制的次要起因是兼容社区,跟开源放弃标准协议,排汇社区的高级feature同时可能反哺到社区。 咱们外部落地的mesh整体架构如下 ,包含以下外围组件: · Mesh控制中心: · 接入核心:sidecar的注入,治理sidecar版本,对立上线入口; · 配置核心:稳定性治理和流量治理入口,托管连贯、路由配置、通信等策略; · 运维核心:mesh的日常运维,如干涉去劫持操作; · 控制面板:istio-pilot组件,负责路由治理、通信策略等性能; · 数据面板:envoy组件,负责流量转发、负载平衡等性能; · 依赖组件:交融厂内服务发现组件naming service、外部各种rpc框架适配、监控零碎、底层paas反对; · 周边治理生态:基于mesh对立治理接口衍生出的服务治理生态,如智能调参零碎、 故障主动定位&止损零碎、故障治愈、混沌工程(基于mesh的精细化故障注入)。 接下来咱们从接入形式、性能优化、稳定性治理、流量治理、周边零碎协同、稳定性保障等关键技术来解析: 4.1 接入形式社区采纳的iptables流量劫持计划, iptables规定过多会导致性能问题,尤其在厂内数万个实例转发下受限iptables线性匹配规定,转发提早十分大,不能满足在线低提早的场景。 咱们的解决思路:基于本地lookbackip地址计划,envoy买通外部服务发现组件,劫持服务发现申请,通过回传lookback地址通明劫持业务流量。同时本地naming agent定期探活envoy,一旦envoy出现异常,主动回退到直连模式,防止envoy故障导致流量失落。 同时针对一些不走流量劫持的业务,咱们设计了proxyless计划,即通过rpc框架适配istio规范的xds,接入pilot服务治理的通路,托管服务治理策略和参数散发失效。无论业务流量是否被劫持,都通过mesh标准化的干涉入口实现服务治理的对立管控和治理。目前proxyless计划已在外部c++等rpc框架实现适配,在搜寻、举荐等业务线落地。 总结:咱们通过基于服务发现流量劫持和proxyless两种通明迁徙的的接入计划,实现业务模块无需批改代码即可接入mesh的低侵入形式,升高业务接入mesh的老本。 4.2 性能极致优化咱们在落地过程发现社区版本envoy提早、资源耗费较大,在一些大扇出简单场景下,流量劫持带来的提早上涨靠近5ms,cpu耗费占比20%以上,无奈满足厂内在线业务高吞吐、低提早场景。咱们剖析evnoy底层模型,实质起因是envoy 是一个单过程多线程的libevent线程模型,一个event-loop只能应用一个核,一个回调卡住就会卡住整个线程,容易产生高延时,导致吞吐长尾控制能力比拟差。 ...

June 10, 2021 · 1 min · jiezi

关于service-mesh:Service-Mesh

Service Mesh作为下一代微服务技术的代名词,老成持重却深得人心一举成名,大有一统微服务时代的趋势。 那么到底什么是Service Mesh? 一言以蔽之:Service Mesh是微服务时代的TCP协定。 有了这样一个理性的初步认知,咱们再来看到底什么是Service Mesh。 提到Service Mesh,就不得不提微服务。依据维基百科的定义: 微服务 (Microservices) 是一种软件架构格调,它是以专一于繁多责任与性能的小型性能区块 (Small Building Blocks) 为根底,利用模块化的形式组合出简单的大型应用程序,各性能区块应用与语言无关 (Language-Independent/Language agnostic) 的 API 集互相通信。目前业界跟微服务相干的开发平台和框架更是举不胜举:Spring Cloud, Service Fabric,Linkerd,Envoy,Istio ... 这些纷纷的产品和Sevice Mesh有什么样的关联?哪些属于Service Mesh的领域? 为了理清这些简约的产品和概念,咱们先来理解下微服务和Service Mesh技术的历史倒退脉络。 理解分明了技术的次要脉络,就能清晰的晓得上述的各个平台、框架属于技术脉络中的哪个结点,其间的关系也就高深莫测。 Phil Calçado的文章《Pattern: Service Mesh》,具体的介绍了从开发者视角来看,服务开发模式和Service Mesh技术的演化过程,集体认为是十分经典的学习Service Mesh的材料。这里借用文章的脉络,联合本人的了解并予以简化,试图说分明ServiceMesh的概念和这项技术诞生的历史偶然性。你能够把本文当做原文的一个中译版本来浏览。 时代0:开发人员设想中,不同服务间通信的形式,形象示意如下: 时代1:原始通信时代 然而事实远比设想的简单,在理论状况中,通信须要底层可能传输字节码和电子信号的物理层来实现,在TCP协定呈现之前,服务须要本人解决网络通信所面临的丢包、乱序、重试等一系列流控问题,因而服务实现中,除了业务逻辑外,还夹杂着对网络传输问题的解决逻辑。 时代2:TCP时代 为了防止每个服务都须要本人实现一套类似的网络传输解决逻辑,TCP协定呈现了,它解决了网络传输中通用的流量管制问题,将技术栈下移,从服务的实现中抽离进去,成为操作系统网络层的一部分。 时代3:第一代微服务 在TCP呈现之后,机器之间的网络通信不再是一个难题,以GFS/BigTable/MapReduce为代表的分布式系统得以蓬勃发展。这时,分布式系统特有的通信语义又呈现了,如熔断策略、负载平衡、服务发现、认证和受权、quota限度、trace和监控等等,于是服务依据业务需要来实现一部分所需的通信语义。 时代4:第二代微服务 为了防止每个服务都须要本人实现一套分布式系统通信的语义性能,随着技术的倒退,一些面向微服务架构的开发框架呈现了,如Twitter的Finagle、Facebook的Proxygen以及Spring Cloud等等,这些框架实现了分布式系统通信须要的各种通用语义性能:如负载平衡和服务发现等,因而肯定水平上屏蔽了这些通信细节,使得开发人员应用较少的框架代码就能开发出强壮的分布式系统。 时代5:第一代Service Mesh 第二代微服务模式看似完满,但开发人员很快又发现,它也存在一些实质问题: 其一,尽管框架自身屏蔽了分布式系统通信的一些通用性能实现细节,但开发者却要花更多精力去把握和治理简单的框架自身,在理论利用中,去追踪和解决框架呈现的问题也绝非易事;其二,开发框架通常只反对一种或几种特定的语言,回过头来看文章最开始对微服务的定义,一个重要的个性就是语言无关,但那些没有框架反对的语言编写的服务,很难融入面向微服务的架构体系,想就地取材的用多种语言实现架构体系中的不同模块也很难做到;其三,框架以lib库的模式和服务联编,简单我的项目依赖时的库版本兼容问题十分辣手,同时,框架库的降级也无奈对服务通明,服务会因为和业务无关的lib库降级而被迫降级;因而以Linkerd,Envoy,NginxMesh为代表的代理模式(边车模式)应运而生,这就是第一代Service Mesh,它将分布式服务的通信形象为独自一层,在这一层中实现负载平衡、服务发现、认证受权、监控追踪、流量管制等分布式系统所须要的性能,作为一个和服务对等的代理服务,和服务部署在一起,接管服务的流量,通过代理之间的通信间接实现服务之间的通信申请,这样上边所说的三个问题也迎刃而解。 如果咱们从一个全局视角来看,就会失去如下部署图: 如果咱们临时略去服务,只看Service Mesh的单机组件组成的网络: 置信当初,大家曾经了解何所谓Service Mesh,也就是服务网格了。它看起来的确就像是一个由若干服务代理所组成的盘根错节的网格。 时代6:第二代Service Mesh 第一代Service Mesh由一系列独立运行的单机代理服务形成,为了提供对立的下层运维入口,演化出了集中式的控制面板,所有的单机代理组件通过和控制面板交互进行网络拓扑策略的更新和单机数据的汇报。这就是以Istio为代表的第二代Service Mesh。 ...

February 2, 2021 · 1 min · jiezi

关于service-mesh:ServiceMesh

什么是servicemesh 《Pattern: Service Mesh》

September 25, 2020 · 1 min · jiezi

关于service-mesh:OPPO云原生Service-Mesh探索与实践

1. 背景随着互联网业务一直倒退, 业务服务以及服务实例呈快速增长的趋势,然而传统微服务架构尽管能在一些场景满足服务高性能, 高可用, 可治理等需要,但同时也面临着耦合性高,灵活性差,治理简单,可运维性低,不足多语言反对等问题。而现在云原生场景下,Service Mesh则越来越成为热议的话题。 ESA Mesh是OPPO互联网自研的Service Mesh组件, 隶属于ESA Stack微服务体系的一部分。ESA Mesh致力于提供云原生场景适宜公司的Mesh计划,解决公司跨语言调用难,多语言服务治理生态匮乏,服务治理不对立等诸多问题。提供云原生场景下弹性易用的微服务架构根底组件,层层冲破微服务落地难,Service Mesh落地难上难的窘境。 2. Service Mesh的前世今生随着近几年来云原生生态的一直壮大,CNCF基金会中的会员以及包容的我的项目越来越多,CNCF为云原生进行了定位。 以下是CNCF对云原生的从新定义(中英对照): Cloud native technologies empower organizations to build and run scalable applications in modern,dynamic environments such as public, private, and hybrid clouds. Containers, service meshes,microservices, immutable infrastructure, and declarative APIs exemplify this approach.云原生技术有利于各组织在私有云、公有云和混合云等新型动静环境中,构建和运行可弹性扩大的利用。云原生的代表技术包含容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和申明式API。 可见Service Mesh(服务网格)在CNCF的定义中未然成为云原生时代不可或缺的一部分, 并且同时与容器,微服务有着密不可分的关系。 最后的网络计算机交互最后人们想要让不同计算机之间进行通信时, 最简略的模型是这样的。 尽管要真正实现计算机之间的交互须要十分多的网络细节, 然而上图仍然是用户最原始的需要:一个计算机上的服务调用另一个计算机上的服务。 然而实际上的交互须要更多的网络细节上 上图中网络通讯的细节是通过Networking Stack实现, 然而早年间这层网络细节依然是须要人们人为的去治理网络连接等细节,直到计算机开始变得不是那么的低廉,开始逐步遍及,计算机与计算机之间的连贯需要开始了爆发式的增长,如何让计算机能发现其余的计算机, 如何无效管制计算机之间的流量, 特地是如何进行流量管制等成了普遍性的问题。 于是为了满足流量管制的性能需要, 人们在本人的利用中开发了流量管制的性能, 然而此性能逻辑的代码与业务逻辑交错于一处。 ...

September 10, 2020 · 3 min · jiezi

关于service-mesh:构建另一种服务网格使用SMI规范的新方法

在这篇文章中,我将通过深入研究Maesh我的项目背地的技术细节,探索服务网格接口(Service Mesh Interface,SMI)标准的高级概念,是什么使该我的项目在其余我的项目中唯一性,以及它们对SMI标准的奉献。此外,我还会介绍这个生态系统中的其余合作伙伴。对于不相熟SMI的读者,在深刻探讨技术局部之前,我将简要介绍一下该项目标历史和指标。 SMI我的项目简介 微软于2019年5月在KubeCon欧洲大会向全世界发表了SMI我的项目。该项目标指标是为宽泛采纳的日常用例定义一组API形象。在撰写本文时,该接口涵盖了拜访控制策略、指标(遥测)、流量和路由(流量转移)。在2020年4月,微软慷慨地将这个我的项目捐献给了CNCF沙箱,为社区提供了一个中立的家。 微软Brendan Burns在2019年3月对SMI标准做出了最后的提交,明确了我的项目的用意:人们应该可能应用和定义服务网格配置,而不须要紧紧绑定到任何特定的实现。我的项目的指标是建设一套标准规范,涵盖服务网格最宽泛应用的各个方面。 该标准没有规定采纳SMI API的组织必须受到束缚。供应商可能构建超出SMI API范畴的扩大或性能。激励采纳者用一种与供应商无关的办法来实现他们的用例,并通过对我的项目的奉献来倒退SMI标准。只管这个我的项目还很年老,但许多组织目前正在这样做,包含Containous以及Maesh我的项目。 谁参加了SMI标准? 好消息是,在实现SMI标准时,有多个提供者在不同水平上参加进来。为了更好地了解这些供应商以及他们与生态系统的关系,我将简要介绍他们是谁以及他们解决了什么问题。 服务网格实现 有一类软件通过应用SMI组定义的API间接实现SMI。每个实现都有其独特的属性。例子包含: Istio:应用边车(sidecar)运行EnvoyLinkerd:应用自定义的边车代理实现Consul Connect:利用边车代理,如Envoy和用于测试的内置代理,也反对用户定义的代理(HAproxy)Maesh:应用自定义代理实现(Traefik)应用每个节点(DaemonSet)代理的办法治理立体 尽管这些工具可能不能间接实现SMI所涵盖的性能,但它们通过采纳和治理反对SMI标准的技术,在生态系统中扮演着重要的角色: Weaveworks Flagger:作为Kubernetes部署的管制立体,同时反对多个服务网格实现Service Mesh Hub:作为多个服务网格实现的治理立体RIO:作为Linkerd的治理立体介绍Maesh:一个更简略的服务网格 SMI标准的一个新实现是Maesh,它装置在Kubernetes集群上,并实现多个SMI API,以反对在集群上运行的服务之间进行货色通信。咱们对服务网络有一个独特的认识,它提供了采纳的灵活性、更低的性能开销和更少的破坏性降级。 陈腐的办法 作为团队构建Maesh的终点,实现SMI API十分有意义。API对已被宽泛采纳的个性提供了明确的共识,从而确保工程师不会浪费时间解决无限的用例。而后,咱们可能专一于激发我的项目灵感的愿景,摈弃了服务网格景观中一些先前的假如。 在下面的图中,留神到显著不足边车代理。这是设计好的,让咱们看一下。 深刻理解技术畛域 在深刻理解Maesh中的技术细节以及如何实现无际车的服务网格之前,读者能够先理解一下本节中探讨的一些组件和配置,这可能会对你有所帮忙。 DNS存根(DNS stubbing):这个性能是由CoreDNS裸露进去的,CoreDNS是部署在大多数Kubernetes发行版中的默认DNS提供商,它容许定义公有DNS区域,通常称为“存根域”(stub domain)kube-dns:Kubernetes中的CoreDNS组件,负责解决公有(外部)DNS申请kube-proxy:在每个Kubernetes节点上操作,负责负载平衡和代理外部UDP、TCP和SCTP数据包,用于服务对服务的通信该团队决定采纳一种办法,即应用DNS存根为CoreDNS打补丁,因而kube-dns将在外部解决特定于maesh的域查问。在Kubernetes中匹配规范DNS模式的申请将持续通过kube-proxy进行路由。相同,匹配存根条目标申请,service-name.local.maesh的,将通过它部署的Traefik代理进行路由。 Maesh部署的控制器解决SMI对象的接管,并配置每个Traefik代理节点(部署为DaemonSet),容许独立的pod无需任何批改即可操作。这种办法满足了最后的三个指标,不须要边车代理: 确保用户能够降级服务网格而不中断缩小操作的开销提供方便地抉择进入或退出服务网格的灵活性下一步 Maesh我的项目目前正在采纳mTLS来进行东西方的平安通信,但也在为SMI我的项目奉献UDP通信类型标准的过程中。Containous很快乐能成为这一致力的一部分,咱们也很期待看到其余SMI合作伙伴正在打算的翻新。 Maesh我的项目是开源的,总是对贡献者凋谢。咱们正在开发v1.4,其中包含实现一些最新的激动人心的更新,比方在流量标准中减少了HTTP头路由和流量宰割。如果你想理解更多对于奉献的信息,请在任何未解决的问题向咱们介绍你本人。 申明:这篇文章的作者受雇于Containous,Maesh我的项目的创建者和维护者。Kevin Crawley@notsureifkevin 点击浏览网站原文。 CNCF (Cloud Native Computing Foundation)成立于2015年12月,隶属于Linux  Foundation,是非营利性组织。 CNCF(云原生计算基金会)致力于培养和保护一个厂商中立的开源生态系统,来推广云原生技术。咱们通过将最前沿的模式民主化,让这些翻新为公众所用。扫描二维码关注CNCF微信公众号。

August 26, 2020 · 1 min · jiezi

关于service-mesh:Linkerd最先进的Rust代理|Linkerd2proxy

作者:Eliza Weisman 局部因为Linkerd的性能数字和一流的平安审计报告,最近对Linkerd2-proxy(Linkerd应用的底层代理)的趣味激增。作为一名Linkerd2维护者,我大部分工夫都在Linkerd2-proxy上工作,所以这个主题十分贴近我的心田。在本文中,我将更具体地介绍Linkerd2-proxy是什么以及它是如何工作的。 代理能够说是服务网格中最要害的组件。它能够随应用程序的部署而扩大,因而低附加提早和低资源耗费至关重要。它也是解决应用程序所有敏感数据的中央,因而安全性至关重要。如果代理速度慢、臃肿或不平安,那么服务网格也是如此。 当初的Linkerd2-proxy就是为了满足这些严格的要求而设计的。事实上,我认为它可能是服务网格用例和世界上最令人兴奋的一些技术的最佳代理。正如William Morgan最近所说的,Linkerd2-proxy是古代网络编程的最先进的状态: 不像Envoy、NGINX和haproxy这样的通用代理,开源的Linkerd2-proxy被设计为只做一件事,并且比任何人做得都好:成为一个服务网格边车(sidecar)代理。事实上,咱们认为Linkerd2-proxy代表了平安、古代网络编程的最新技术。它是齐全异步的,用古代类型平安和内存平安的语言编写。它充分利用了古代Rust网络生态系统,与亚马逊的Firecracker等我的项目共享根底。它对古代网络协议(如gRPC)有原生反对,能够基于实时提早实现负载平衡申请,并对零配置应用进行协定检测。它是齐全开源的、通过审计的和大规模宽泛测试的。 所以,如果你想理解最先进的网络编程是什么样子的,请持续浏览! 为什么应用Rust呢? 谈到Linkerd2-proxy,如果不探讨Rust,那就不残缺。当咱们在2017年开始着手Linkerd2-proxy的开发时,咱们无意识地决定应用Rust,只管过后Rust的网络生态系统十分十分早。为什么咱们抉择这条冒险的路线,而不是保持应用Scala,或者一些更“传统”的代理语言,如C++或C? 决定应用Rust的起因有几个。首先,服务网格代理有一些十分严格的要求:因为它是作为每个pod根底上的边车部署的,所以它必须领有尽可能小的内存和CPU占用。因为应用程序的大部分或所有网络流量都要通过代理,所以它须要有最小的提早开销,尤其是最坏状况下的尾部提早。兴许最重要的是,因为代理解决应用程序数据(可能包含难以置信的敏感数据,如金融交易或集体衰弱),因而必须保障平安。 让咱们顺次从资源耗费开始。在咱们编写Linkerd2-proxy之前,咱们构建了Linkerd 1.x。Linkerd的第一个版本有一个用Scala编写的代理组件,并利用强壮的Scala和Java网络生态系统来实现大规模的卓越性能。然而,因为它运行在Java虚拟机上,所以它占用了相当大的资源。(JVM擅长于“伸”,但不善于“缩”,正如William在他的InfoQ文章中对于决定从新实现Linkerd的文章中所写的那样。)只管Linkerd社区在调优JVM的内存应用以最小化内存占用方面做得很好,但在按pod服务网格部署模型中,要求这么做还是太多了。所以咱们晓得咱们须要一种能够编译成原生二进制文件的语言,比方Rust、Go和C++。 当初,谈一谈提早。咱们从Linkerd 1中学到的另一个教训。通知咱们抉择Rust的是垃圾收集的影响。在垃圾收集运行时中,GC必须偶然遍历内存中的对象图,以找到不再应用且能够回收的对象。这个过程须要工夫,而且可能在不可预测的点产生。如果申请是在垃圾收集器通过期间传入的,那么它可能具备显著的提早。这个尖尖的、不可预测的提早配置文件与咱们对服务网格代理的冀望相同。因而,只管咱们喜爱Go(Linkerd 2.x管制立体是用它写的),Go,也是一种垃圾收集语言。这就给咱们留下了没有垃圾收集的语言,比方Rust和C++。 最初,是谈平安。确保服务之间的平安和公有通信是服务网格的次要价值支柱。然而,在数据门路中插入另一个跳也会向攻击者裸露一个新的攻击面。在咱们思考进步应用程序的安全性之前,咱们必须确保咱们没有使它变得更糟。咱们曾经确定,垃圾收集语言不适宜Linkerd2-proxy的用例,然而Scala、Java、Ruby和Go所有依赖垃圾收集一个要害起因是:确保内存平安与手动内存治理的语言,像C和C++,比看起来要艰难得多。 为什么内存平安如此重要?很简略:绝大多数可利用的安全漏洞——Chromium和Windows中70%的重大安全漏洞,以及最近内存中一些最重大的安全漏洞,如heartbleed——都是由缓冲区溢出和开释后应用等内存安全漏洞造成的。与C和C++不同,Rust解决了这些问题,但它是在编译时解决的,不会受到垃圾收集的性能影响。换句话说,Rust让咱们避开了大量潜在的数据立体破绽,否则这些破绽会困扰Linkerd。 思考到所有这些因素,Rust是Linkerd2-proxy的惟一抉择。它提供了闪电般的性能、可预感的低提早和咱们晓得服务网格代理须要的平安属性。它还为咱们提供了古代语言个性,如模式匹配和富裕表现力的动态类型零碎,以及工具,如内置的测试框架和包管理器,使在其中编程变得十分欢快。 Rust的生态系统 令人高兴的是,自2017年以来,Rust网络生态系统曾经蓬勃发展——这在很大水平上要归功于Buoyant公司在几个要害我的项目上的投资。明天,Linkerd2-proxy是建设在一些根底的Rust网络库上的: Tokio:Rust的异步运行时Hyper:疾速、平安、正确的HTTP实现Rustls:平安的古代TLS实现Tower:模块化和可组合的网络软件组件库让咱们一一来看一下。 Tokio是一个构建疾速、牢靠、轻量级网络应用的平台。它提供了一个与操作系统的非阻塞I/O性能、高性能计时器和任务调度集成的事件循环。对于相熟Node的读者。能够认为Tokio表演的角色相似于C库libuv——事实上,应用Tokio是Node创建者Ryan Dahl抉择在他的下一代JavaScript运行时Deno应用Rust的次要起因之一。自从Linkerd在2016年首次应用Tokio以来,它曾经在TiKV、微软Azure的iot-edge和Facebook的Mononoke等开源我的项目,以及从AWS到Discord等公司中失去了迅速而宽泛的采纳。 Hyper是Rust当先的异步HTTP实现,以其最佳的类内性能和正确性而著称。和Tokio一样,Hyper因大规模应用而久经沙场。 为了应用互相TLS来爱护网络通信,Linkerd代理应用rustls,这是TLS协定的一种实现,构建在ring和webpki之上,这些库提供了底层的加密性能。一项由CNCF资助的独立平安审计发现,这个加密堆栈的品质十分高,来自Cure53的审计人员“对所出现的软件印象十分粗浅”。 明天,这些组件形成了Rust网络生态系统的外围构建块,毫不夸大地说,大部分开发都是由Linkerd2-proxy驱动的。2017年,当咱们开始Linkerd2-proxy的工作时,还没有一个可生产的HTTP/2或gRPC实现,所以咱们率先开发了h2库和tower-gRPC。当初,h2加强了Hyper的HTTP/2反对,而tower-gRPC(当初被称为Tonic)曾经成为Rust最风行的gRPC库。受Linkerd 1.x提供能源的Scala库Finagle的启发,咱们还推动了Tower的开发,这是一个用于以模块化、可组合的形式实现网络服务和中间件的形象层。 申请的生命周期 有了这些构建块,让咱们来讨论一下代理实际上做了什么。作为一个服务网络,Linkerd的最大益处之一能够总结为“零配置就能工作”:如果你把Linkerd增加到一个失常运行的应用程序,它应该持续运行,用户不应该做任何配置。(如果你是从其余服务网我的项目来的Linkerd,这看起来很神奇。) Linkerd是如何实现这一惊人壮举的?当然是应用了Linkerd2-proxy。因而,让咱们合成通过代理的申请的生命周期。代理在不进行配置的状况下如何智能地解决通信量,同时对网格化的应用程序放弃通明? 第一步是协定检测。要使零配置成为事实,当代理收到申请时,咱们须要确定正在应用的协定。所以咱们做的第一件事是从连贯的客户端读取几个字节,而后问几个问题: “这是HTTP申请吗?”“这是TLS客户端Hello message吗?”如果申请是客户端hello,则查看服务器名称批示(server name indication,SNI)值,该值蕴含客户端心愿终止的服务器的主机名。如果SNI值表明TLS连贯是为注入的应用程序筹备的,代理将间接转发音讯。透明性的一个重要局部是,如果代理接管到一个音讯,它不能做任何聪慧的事件,它应该间接发送它——在这种状况下,音讯是加密的,而代理没有解密它的密钥,所以咱们没有别的方法。相似地,未知协定中的TCP流量将通明地转发到其原始目的地。 另一方面,如果加密连贯是为咱们提供的,作为Linkerd的主动互TLS个性的一部分呢?网格中的每个代理都有本人独特的加密身份,代理在启动时为其生成要害资料,并且从不来到pod边界或写入磁盘。管制立体的身份服务对这些身份进行签名,以批示对代理进行身份验证,以便为注入代理的pod的Kubernetes ServiceAccount服务流量。如果SNI名称与代理的服务帐户匹配,那么咱们对其进行解密,并将其作为服务网格的一部分进行解决。 接下来,如果申请被网格化,代理会做什么?让咱们思考这样一种状况,网格化的客户机向其代理发送出站申请。代理执行咱们下面探讨的协定检测,并确定这是一个HTTP/1、HTTP/2或gRPC申请协定,Linkerd了解并能够智能路由。因而,当初咱们须要确定申请的去向。Linkerd依据指标权限(target authority)来路由HTTP流量,指标权限是HTTP/1.1和1.0申请的Host: header或申请URL的权限局部的值,或者HTTP/2中的:authority头字段的值。代理查看申请,并依据应用的协定版本查找指标权限,并执行DNS查问以确定该名称的标准模式。 当代理晓得了申请的指标权限,它就通过从Linkerd管制立体的指标服务中查找权限来执行服务发现。是否征询管制立体取决于一组搜寻后缀:默认状况下,代理被配置为查问位于默认Kubernetes集群本地区.cluster.local的服务。然而能够为应用自定义域的集群笼罩此性能。指标服务向代理提供组成该权限的Kubernetes服务的所有端点的地址,以及特定于链接的元数据和配置重试、超时和其余策略的服务配置文件。所有这些数据都流到代理,所以如果有任何变动——例如。如果一个服务被放大或放大,或者服务概要配置被编辑——管制立体将在产生时将新状态推送到代理。 而后,代理将在管制立体提供的一组端点上对申请进行负载平衡。当申请被转发到目的地时,代理会应用一种名为指数加权挪动均匀(exponentially weighted moving averages,EWMA)的负载平衡算法来计算负载估算。实质上,这意味着代理在一个无限的工夫窗口内放弃一个挪动均匀提早,以便在提早产生时对其做出反馈,并且该负载预计是基于向该端点运行的申请的数量进行加权的。在传统上,负载平衡决策通常是通过抉择预计负载最低的端点来做出的,比方应用有序堆。然而,放弃端点的有序汇合从最小到最大的负载在计算上是低廉的,所以Linkerd实现了“两种抉择的能力”(power of two choices,P2C)负载平衡。在这种办法中,咱们通过从两个随机抉择的可用端点中抉择负载较少的端点来做出每个负载平衡决策。只管这仿佛违反直觉,但从数学上来说,这至多在规模上与总是抉择负载最小的正本一样无效,而且它防止了多个负载均衡器都将流量发送到负载最小的正本、导致重载的问题。此外,这种快捷方式效率更高,因而在速度上有很大差异。 当指标端点有本人的Linkerd代理时,管制立体将向代理批示它能够发动互相TLS,以确保连贯是平安和公有的。同样的,当HTTP/1.x申请在网格中发送,代理将通明地将它们降级为HTTP/2,这样多个申请能够在一个连贯上多路复用,并由指标代理降级为HTTP/1,这样降级对应用程序是不可见的。与Linkerd的智能、反对协定的负载平衡相结合,这是网状流量通常比非网状流量具备更低提早的起因之一,只管采纳了额定的网络跳数。 把它们放在一起,代理中的根本逻辑流程看起来如下: 只管Linkerd2-proxy提供了很多性能,但咱们尽可能放弃它的简略和最低限度。最重要的是,代理的模块化体系结构意味着大多数个性能够实现为小的、自蕴含的模块,并插入到堆栈的适当地位,放弃整体代码复杂度低。 代理是要害 明天,Linkerd是惟一一个以数据立体代理为个性的服务网格,它是为服务网格用例显式地从头设计的。通过关注服务网格的独特需要,充分利用Rust令人印象粗浅的性能、平安保障和尖端的异步网络栈,咱们置信Linkerd2-proxy是Linkerd胜利的秘诀。 那么,你是否想参加一个在世界各地的要害零碎中应用的最前沿的开源Rust我的项目?好消息,Linkerd是开源的,所以你能够!在GitHub上退出咱们,并查看Slack上的#contributors频道。咱们心愿你能退出。 Linkerd实用于所有人 Linkerd是一个社区我的项目,由CNCF托管。Linkerd致力于凋谢治理。如果你有性能要求、问题,或评论,咱们心愿你退出咱们快速增长的社区!Linkerd代码托管在GitHub上,咱们在Slack、Twitter和邮件列表上有一个蓬勃发展的社区。快来退出咱们乐趣满满的我的项目吧! 点击浏览网站原文。 CNCF (Cloud Native Computing Foundation)成立于2015年12月,隶属于Linux  Foundation,是非营利性组织。 ...

August 25, 2020 · 1 min · jiezi

关于service-mesh:初试-Open-Service-MeshOSM

微软近期开源了一个新的名为 Open Service Mesh 的我的项目并筹备捐献给 CNCF 。 根本介绍Open Service Mesh (OSM) is a lightweight, extensible, Cloud Native service mesh that allows users to uniformly manage, secure, and get out-of-the-box observability features for highly dynamic microservice environments.Open Service Mesh(OSM)是一个轻量级,可扩大的云原生服务网格,它使用户可能对立治理,爱护和取得针对高度动静微服务环境的开箱即用的可察看性功能。 OSM 在 Kubernetes 上运行基于 Envoy 的管制立体,能够应用 SMI API 进行配置。它通过以 sidecar 的模式注入 Envoy 代理来工作。 管制面负责继续配置代理,以配置策略和路由规定等都放弃最新。代理次要负责执行访问控制的规定,路由管制,采集 metrics 等。(这和目前咱们常见到的 Service Mesh 计划根本都一样的) 显著个性基于 Service Mesh Interface (SMI) 的实现,次要包含 Traffic Access Control, Traffic Specs 和 Traffic Split 。剩下的 Traffic Metrics 正在开发中;服务间的通信加密应用 mTLS ;定义和执行服务间的拜访控制策略;通过 Prometheus 和 Grafana 实现其察看性;可与内部证书治理服务进行集成;Envoy sidecar 主动注入;上手体验只做介绍未免太过无趣,而且说实话,这么多 service mesh 实现,不亲自上手试试看,感觉不进去太多差别的。 ...

August 10, 2020 · 4 min · jiezi

关于service-mesh:Open-Service-Mesh

Open Service MeshOpen Service Mesh (OSM) 是微软开源的一个轻量级,可扩大的云原生 service mesh 解决方案。其遵循了SMI 标准。并且微软承诺,会尽快交给CNCF基金会治理,这就意味着这是一个社区主导的我的项目,而不是微软。 OSM 数据代理层,抉择了EnvoyProxy,联想到谷歌的Istio,aws的app mesh等service mesh 解决方案,能够看出Envoy 曾经成为了service mesh 事实上的数据层规范。 OSM具备的个性: 轻松通明地为部署配置流量转移通过启用mTLS爱护服务到服务的通信定义和执行服务的细粒度拜访控制策略对调试和监督服务的应用程序度量的可察看性和洞察力通过可插入接口与内部证书治理服务/解决方案集成通过启用Envoy代理的主动sidecar注入将应用程序利用到网格上其实OSM次要蕴含了以下几个组件: 代理管制立体-解决来自服务网格Sidecar代理的gRPC连贯证书管理器-解决证书的发行和治理端点提供商-可能自省参加计算平台的组件;这些检索反对网格中服务的计算的IP地址网格标准-SMI Spec的Go SDK的封装;其提供了简略的办法来检索SMI Spec资源,形象出集群和存储细节网格目录-服务网格的心脏;这是地方组件,它从所有其余组件收集输出,并将配置分派到代理管制立体 装置装置部署osm最简略的形式就是通过 osm CLI。 从 release 页面 下载最新版本的osm: wget https://github.com/openservicemesh/osm/releases/download/v0.2.0/osm-v0.2.0-linux-amd64.tar.gz目前最新版本是v0.2.0 。解压缩,并且将osm加到 PATH中。 mv ./osm /usr/local/bin/osm 而后间接应用osm装置即可。 osm installOSM installed successfully in namespace [osm-system] with mesh name [osm]可有看到,新创建了一个命名空间osm-system,里边蕴含了所有osm组件。并且创立了一个形象的mesh对象,名称为mesh。该mesh 咱们会在接下来的demo中用到。 接下来咱们看下,到底部署了那些资源对象。 kubectl get all -n osm-systemNAME READY STATUS RESTARTS AGEpod/osm-controller-6d9878c747-t8ht7 1/1 Running 0 81spod/osm-grafana-dc99fdd69-9pkdv 1/1 Running 0 81spod/osm-prometheus-c7cb9764f-xwdgv 1/1 Running 0 81spod/zipkin-f98fd66f9-fh9hw 1/1 Running 0 82sNAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGEservice/osm-controller ClusterIP 10.100.219.192 <none> 15128/TCP,443/TCP 82sservice/osm-grafana ClusterIP 10.100.214.129 <none> 3000/TCP 82sservice/osm-prometheus ClusterIP 10.100.16.75 <none> 7070/TCP 82sservice/zipkin ClusterIP 10.100.8.183 <none> 9411/TCP 82sNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEdeployment.apps/osm-controller 1/1 1 1 82sdeployment.apps/osm-grafana 1/1 1 1 82sdeployment.apps/osm-prometheus 1/1 1 1 82sdeployment.apps/zipkin 1/1 1 1 82sNAME DESIRED CURRENT READY AGEreplicaset.apps/osm-controller-6d9878c747 1 1 1 82sreplicaset.apps/osm-grafana-dc99fdd69 1 1 1 82sreplicaset.apps/osm-prometheus-c7cb9764f 1 1 1 82sreplicaset.apps/zipkin-f98fd66f9 1 1 1 82s包含的组件: ...

August 7, 2020 · 2 min · jiezi

关于service-mesh:Open-Service-Mesh

Open Service MeshOpen Service Mesh (OSM) 是微软开源的一个轻量级,可扩大的云原生 service mesh 解决方案。其遵循了SMI 标准。并且微软承诺,会尽快交给CNCF基金会治理,这就意味着这是一个社区主导的我的项目,而不是微软。 OSM 数据代理层,抉择了EnvoyProxy,联想到谷歌的Istio,aws的app mesh等service mesh 解决方案,能够看出Envoy 曾经成为了service mesh 事实上的数据层规范。 OSM具备的个性: 轻松通明地为部署配置流量转移通过启用mTLS爱护服务到服务的通信定义和执行服务的细粒度拜访控制策略对调试和监督服务的应用程序度量的可察看性和洞察力通过可插入接口与内部证书治理服务/解决方案集成通过启用Envoy代理的主动sidecar注入将应用程序利用到网格上其实OSM次要蕴含了以下几个组件: 代理管制立体-解决来自服务网格Sidecar代理的gRPC连贯证书管理器-解决证书的发行和治理端点提供商-可能自省参加计算平台的组件;这些检索反对网格中服务的计算的IP地址网格标准-SMI Spec的Go SDK的封装;其提供了简略的办法来检索SMI Spec资源,形象出集群和存储细节网格目录-服务网格的心脏;这是地方组件,它从所有其余组件收集输出,并将配置分派到代理管制立体 装置装置部署osm最简略的形式就是通过 osm CLI。 从 release 页面 下载最新版本的osm: wget https://github.com/openservicemesh/osm/releases/download/v0.2.0/osm-v0.2.0-linux-amd64.tar.gz目前最新版本是v0.2.0 。解压缩,并且将osm加到 PATH中。 mv ./osm /usr/local/bin/osm 而后间接应用osm装置即可。 osm installOSM installed successfully in namespace [osm-system] with mesh name [osm]可有看到,新创建了一个命名空间osm-system,里边蕴含了所有osm组件。并且创立了一个形象的mesh对象,名称为mesh。该mesh 咱们会在接下来的demo中用到。 接下来咱们看下,到底部署了那些资源对象。 kubectl get all -n osm-systemNAME READY STATUS RESTARTS AGEpod/osm-controller-6d9878c747-t8ht7 1/1 Running 0 81spod/osm-grafana-dc99fdd69-9pkdv 1/1 Running 0 81spod/osm-prometheus-c7cb9764f-xwdgv 1/1 Running 0 81spod/zipkin-f98fd66f9-fh9hw 1/1 Running 0 82sNAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGEservice/osm-controller ClusterIP 10.100.219.192 <none> 15128/TCP,443/TCP 82sservice/osm-grafana ClusterIP 10.100.214.129 <none> 3000/TCP 82sservice/osm-prometheus ClusterIP 10.100.16.75 <none> 7070/TCP 82sservice/zipkin ClusterIP 10.100.8.183 <none> 9411/TCP 82sNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEdeployment.apps/osm-controller 1/1 1 1 82sdeployment.apps/osm-grafana 1/1 1 1 82sdeployment.apps/osm-prometheus 1/1 1 1 82sdeployment.apps/zipkin 1/1 1 1 82sNAME DESIRED CURRENT READY AGEreplicaset.apps/osm-controller-6d9878c747 1 1 1 82sreplicaset.apps/osm-grafana-dc99fdd69 1 1 1 82sreplicaset.apps/osm-prometheus-c7cb9764f 1 1 1 82sreplicaset.apps/zipkin-f98fd66f9 1 1 1 82s包含的组件: ...

August 7, 2020 · 2 min · jiezi

关于service-mesh:基于-MOSN-和-Istio-Service-Mesh-的服务治理实践

Service Mesh Webinar 是由 ServiceMesher 社区和 CNCF 联结发动的线上直播流动,流动将不定期举办,为大家带来 Service Mesh 畛域的常识和实际分享。 本文依据7月22日晚 Service Mesh Webinar#2 有米科技高级后端工程师、MOSN Committer 姚昌宇,线上主题分享《基于 MOSN 和 Istio Service Mesh 的服务治理实际》整顿,文末蕴含本次分享的视频回顾链接以及 PPT 下载地址。 前言大家好, 欢送大家加入第二期 Service Mesh Webinar。本期的分享主题是《基于 MOSN 和 Istio  Service Mesh  的服务治理实际》。我是明天的分享嘉宾姚昌宇,来自有米科技,目前在公司也是负责服务治理相干的工作,我自身也是一名云原生爱好者,在空余工夫关注和参加 Service Mesh 社区,最近参加了 MOSN 新版本的开发,也是有了很多播种。这次受社区邀请来给大家做这次分享,心愿能给大家带来播种。 明天的分享将从以下几个方面进行: 第一局部会简略介绍一下什么是 Service Mesh、Service Mesh 能够给咱们带来什么红利以及我参加社区的过程和一些播种;第二局部是这次分享的重点,我会从一个开发者的角度,说说如何基于 MOSN 和 Istio 去做服务治理,两头会包含 MOSN 源码的剖析和 Istio 性能的实操,也是比拟多 Service Mesh 爱好者关注的如何落地的问题,比方流量的管制啊、服务监控等等的性能;第三局部会总结一下明天的分享以及 MOSN 一些近况和将来愿景的介绍;Service Mesh 简介以及社区共建实际分享Service Mesh 简介首先,什么是 Service Mesh 呢?置信这是泛滥爱好者刚接触 Service Mesh 时的最后疑难。Service Mesh 倒退了这么多年,网上介绍和剖析的文章也是很多,在这里我也再啰嗦一句。如果用一句话来概括 Service Mesh,我会说,它是一种微服务的通信计划,是一直演进而成的。 ...

August 3, 2020 · 3 min · jiezi

关于service-mesh:基于-MOSN-和-Istio-Service-Mesh-的服务治理实践

Service Mesh Webinar 是由 ServiceMesher 社区和 CNCF 联结发动的线上直播流动,流动将不定期举办,为大家带来 Service Mesh 畛域的常识和实际分享。 本文依据7月22日晚 Service Mesh Webinar#2 有米科技高级后端工程师、MOSN Committer 姚昌宇,线上主题分享《基于 MOSN 和 Istio Service Mesh 的服务治理实际》整顿,文末蕴含本次分享的视频回顾链接以及 PPT 下载地址。 前言大家好, 欢送大家加入第二期 Service Mesh Webinar。本期的分享主题是《基于 MOSN 和 Istio  Service Mesh  的服务治理实际》。我是明天的分享嘉宾姚昌宇,来自有米科技,目前在公司也是负责服务治理相干的工作,我自身也是一名云原生爱好者,在空余工夫关注和参加 Service Mesh 社区,最近参加了 MOSN 新版本的开发,也是有了很多播种。这次受社区邀请来给大家做这次分享,心愿能给大家带来播种。 明天的分享将从以下几个方面进行: 第一局部会简略介绍一下什么是 Service Mesh、Service Mesh 能够给咱们带来什么红利以及我参加社区的过程和一些播种;第二局部是这次分享的重点,我会从一个开发者的角度,说说如何基于 MOSN 和 Istio 去做服务治理,两头会包含 MOSN 源码的剖析和 Istio 性能的实操,也是比拟多 Service Mesh 爱好者关注的如何落地的问题,比方流量的管制啊、服务监控等等的性能;第三局部会总结一下明天的分享以及 MOSN 一些近况和将来愿景的介绍;Service Mesh 简介以及社区共建实际分享Service Mesh 简介首先,什么是 Service Mesh 呢?置信这是泛滥爱好者刚接触 Service Mesh 时的最后疑难。Service Mesh 倒退了这么多年,网上介绍和剖析的文章也是很多,在这里我也再啰嗦一句。如果用一句话来概括 Service Mesh,我会说,它是一种微服务的通信计划,是一直演进而成的。 ...

August 3, 2020 · 3 min · jiezi

关于service-mesh:正确入门Service-Mesh起源发展和现状

简介: Service Mesh早已不是一个新兴的概念,但大家对Service Mesh的摸索仍然炽热。本文将顺次解说Service Mesh的定义(什么是Service Mesh)、起因(为什么须要Service Mesh)和现状(Service Mesh的支流实现),心愿通过浅显易懂的介绍,尽量帮忙大家更好地了解Service Mesh。 引言随着云原生时代的降临,微服务架构与容器化部署模式越来越风行,从原来的新潮词汇缓缓演变成为古代IT企业的技术标配。已经被认为天经地义的巨无霸单体利用,被拥抱了微服务的架构师们精心拆分成了一个又一个小而独立的微服务,接着再被拥抱了容器化的工程师们打包成了自带依赖的Docker镜像,最初通过某种神秘的DevOps流水线继续运送到火线 —— 也就是无人不知的 —— 风暴诞生·谷歌之子·打碎镣铐者·云时代操作系统·Kubernetes —— 之中部署和运行。 听下来仿佛所有都很美妙?显然不是,这世上永远没有收费的午餐。所有美妙的货色都会有它的阴暗面,微服务也不例外: 原来只须要部署和治理单个利用,当初一下裂变成了好几个,运维治理老本成倍回升。原来各个模块之间的交互能够间接走利用内调用(过程间通信),当初都给拆分到了不同过程甚至节点上,只能应用简单的RPC通信。难道辛辛苦苦落地了微服务,只能一边在老板背后强撑着“没问题,所有安好”,另一边默默忍受着研发与运维的私下埋怨?显然也不是。对于以“偷懒”著称的程序员们,方法总是比艰难多。比方下面第1个问题,云原生所提倡的DevOps和容器化,就是一剂简直完满的解药:通过自动化的CI/CD流水线,多利用的集成构建部署变得更加快捷;通过Docker镜像和K8s编排,多利用的资源调度运维治理也变得不那么苦楚。至于第2个问题,那就该看本文的配角 —— Service Mesh(服务网格),是如何力挽狂澜,近乎完满地解决微服务之间的通信问题了。 什么是 Service Mesh?Service Mesh 诞生从概念到落地?不,是从落地到概念。 工夫回到2016年9⽉29⽇,那是一个行将放假迎来普天同庆的日子(是说咱们)。在Buoyant公司外部一次对于微服务的分享会上,“Service Mesh” ,这个接下来几年占据各种云原生头条的 buzz word,就这么被造出来了。不得不说,起名真是门艺术,Micro-Services -> Service Mesh,如许承前启后和顺其自然啊,光看名字就能很形象地了解这玩意儿所做的事件:把微服务的各个service(服务)节点,用一张mesh(网格)连接起来。就这样,本来被拆散得七零八落的微服务们,又被 Service Mesh 这张大网严密得连贯到了一起;即便仍然天各一方(过程间隔离),但也找回了当年一起挤在单体利用内抱团撒欢的密切感(通信更容易)。 最难得的是,这么好的一个概念竟然不是从PPT里走进去的,人家是真的有货(这让宽广PPT创业者们情何以堪):2016年1⽉15⽇,Service Mesh的第一个实现Linkerd [1]就曾经实现了首次公布,紧接着次年1月23日 退出了CNCF,同年4月25日公布了 1.0版本。对于Buoyant公司而言,这兴许只是无心插柳的一小步,但却是云原生畛域迈向成熟的一大步。几年后的明天,Service Mesh 概念早已深入人心,各种生产级实现和大规模实际也已遍地开花,但请不要遗记这所有背地的功臣、Service Mesh反动先驱、Buoyant公司CEO —— William Morgan,以及他对Service Mesh的定义和思考:What's a service mesh? And why do I need one?[2] Service Mesh 定义别废话了,我没工夫听你说这么多,请用一句话跟我解释 Service Mesh 是什么。 好的。A service mesh is a dedicated infrastructure layer for handling service-to-service communication. It’s responsible for the reliable delivery of requests through the complex topology of services that comprise a modern, cloud native application. In practice, the service mesh is typically implemented as an array of lightweight network proxies that are deployed alongside application code, without the application needing to be aware. ...

July 28, 2020 · 2 min · jiezi

关于service-mesh:正确入门Service-Mesh起源发展和现状

简介: Service Mesh早已不是一个新兴的概念,但大家对Service Mesh的摸索仍然炽热。本文将顺次解说Service Mesh的定义(什么是Service Mesh)、起因(为什么须要Service Mesh)和现状(Service Mesh的支流实现),心愿通过浅显易懂的介绍,尽量帮忙大家更好地了解Service Mesh。 引言随着云原生时代的降临,微服务架构与容器化部署模式越来越风行,从原来的新潮词汇缓缓演变成为古代IT企业的技术标配。已经被认为天经地义的巨无霸单体利用,被拥抱了微服务的架构师们精心拆分成了一个又一个小而独立的微服务,接着再被拥抱了容器化的工程师们打包成了自带依赖的Docker镜像,最初通过某种神秘的DevOps流水线继续运送到火线 —— 也就是无人不知的 —— 风暴诞生·谷歌之子·打碎镣铐者·云时代操作系统·Kubernetes —— 之中部署和运行。 听下来仿佛所有都很美妙?显然不是,这世上永远没有收费的午餐。所有美妙的货色都会有它的阴暗面,微服务也不例外: 原来只须要部署和治理单个利用,当初一下裂变成了好几个,运维治理老本成倍回升。原来各个模块之间的交互能够间接走利用内调用(过程间通信),当初都给拆分到了不同过程甚至节点上,只能应用简单的RPC通信。难道辛辛苦苦落地了微服务,只能一边在老板背后强撑着“没问题,所有安好”,另一边默默忍受着研发与运维的私下埋怨?显然也不是。对于以“偷懒”著称的程序员们,方法总是比艰难多。比方下面第1个问题,云原生所提倡的DevOps和容器化,就是一剂简直完满的解药:通过自动化的CI/CD流水线,多利用的集成构建部署变得更加快捷;通过Docker镜像和K8s编排,多利用的资源调度运维治理也变得不那么苦楚。至于第2个问题,那就该看本文的配角 —— Service Mesh(服务网格),是如何力挽狂澜,近乎完满地解决微服务之间的通信问题了。 什么是 Service Mesh?Service Mesh 诞生从概念到落地?不,是从落地到概念。 工夫回到2016年9⽉29⽇,那是一个行将放假迎来普天同庆的日子(是说咱们)。在Buoyant公司外部一次对于微服务的分享会上,“Service Mesh” ,这个接下来几年占据各种云原生头条的 buzz word,就这么被造出来了。不得不说,起名真是门艺术,Micro-Services -> Service Mesh,如许承前启后和顺其自然啊,光看名字就能很形象地了解这玩意儿所做的事件:把微服务的各个service(服务)节点,用一张mesh(网格)连接起来。就这样,本来被拆散得七零八落的微服务们,又被 Service Mesh 这张大网严密得连贯到了一起;即便仍然天各一方(过程间隔离),但也找回了当年一起挤在单体利用内抱团撒欢的密切感(通信更容易)。 最难得的是,这么好的一个概念竟然不是从PPT里走进去的,人家是真的有货(这让宽广PPT创业者们情何以堪):2016年1⽉15⽇,Service Mesh的第一个实现Linkerd [1]就曾经实现了首次公布,紧接着次年1月23日 退出了CNCF,同年4月25日公布了 1.0版本。对于Buoyant公司而言,这兴许只是无心插柳的一小步,但却是云原生畛域迈向成熟的一大步。几年后的明天,Service Mesh 概念早已深入人心,各种生产级实现和大规模实际也已遍地开花,但请不要遗记这所有背地的功臣、Service Mesh反动先驱、Buoyant公司CEO —— William Morgan,以及他对Service Mesh的定义和思考:What's a service mesh? And why do I need one?[2] Service Mesh 定义别废话了,我没工夫听你说这么多,请用一句话跟我解释 Service Mesh 是什么。 好的。A service mesh is a dedicated infrastructure layer for handling service-to-service communication. It’s responsible for the reliable delivery of requests through the complex topology of services that comprise a modern, cloud native application. In practice, the service mesh is typically implemented as an array of lightweight network proxies that are deployed alongside application code, without the application needing to be aware. ...

July 28, 2020 · 2 min · jiezi

再启程Service-Mesh-前路虽长尤可期许

前言 几乎所有人都在说 Service Mesh;貌似没人知道怎么落地 Service Mesh;但是大家都觉得其他人在大力做 Service Mesh;所以大家都宣称自己在做 Service Mesh。 上面只是开一个玩笑,但是从某种程度反映了一些实际情况:Service Mesh 是一种设计思想和理念,而不是具体的架构或者实现方式,虽然 Istio+Envoy 的配置似乎已经成了事实标准,当我们环顾四周,却发现理想太丰满,现实太骨感,因为各企业当前切实原因,导致各种形态的 Service Mesh 百花齐放。 蚂蚁金服的 Service Mesh 就属于上面提到的百花齐放中的一员,我们已经渡过探索期,全面进入生产应用。去年的双十一完成了交易支付核心链路,几十万容器规模的生产级验证。但是业界对于 Service Mesh 仍然有很多种不同的声音,一方面是众星捧月式的支持,另一方面是困惑和质疑,包括对价值、架构以及性能的质疑。那么我们对此是什么态度?双十一深度实践之后蚂蚁金服的 Service Mesh 路又在何方?Service Mesh 架构是终点吗? 本文将结合蚂蚁金服内部实际场景以及思考,讲述继 2019 双十一之后,蚂蚁金服在 Service Mesh 路上的规划和持续演进。 蚂蚁金服 Service Mesh 实践回顾 上图是 2019 年蚂蚁金服双十一的实践架构,云原生网络代理 MOSN(https://github.com/mosn)作为蚂蚁金服自研数据面产品,承载了 Mesh 架构的东西向流量。对于控制平面,基于务实的前提我们探索出一套当前阶段切实可行的方案,基于传统服务发现体系落地了 Service Mesh 架构。 这里是数据化的落地总结,在满足业务的同时,我们真正做到了对业务的低侵入:极低的资源消耗以及快速迭代能力,业务和基础技术都享受到云原生 Mesh 化所带来的红利。 Service Mesh 前路漫漫 我们再来看看 InfoQ 发布的 2020 年 4 月份 Software Architecture and Design 趋势报告,Service Mesh 目前处于 Early Adoption 代,在云原生技术圈仍处于大热阶段,各种技术论坛我们都能见到 Mesh 架构的专场,本篇文章我们不过多讨论 Service Mesh 的选型、使用场景、合理性等等问题,需要的同学可以参考一下文末历史文章,有很多蚂蚁金服对 Service Mesh 的思考。 ...

June 16, 2020 · 3 min · jiezi

再启程Service-Mesh-前路虽长尤可期许

前言 几乎所有人都在说 Service Mesh;貌似没人知道怎么落地 Service Mesh;但是大家都觉得其他人在大力做 Service Mesh;所以大家都宣称自己在做 Service Mesh。 上面只是开一个玩笑,但是从某种程度反映了一些实际情况:Service Mesh 是一种设计思想和理念,而不是具体的架构或者实现方式,虽然 Istio+Envoy 的配置似乎已经成了事实标准,当我们环顾四周,却发现理想太丰满,现实太骨感,因为各企业当前切实原因,导致各种形态的 Service Mesh 百花齐放。 蚂蚁金服的 Service Mesh 就属于上面提到的百花齐放中的一员,我们已经渡过探索期,全面进入生产应用。去年的双十一完成了交易支付核心链路,几十万容器规模的生产级验证。但是业界对于 Service Mesh 仍然有很多种不同的声音,一方面是众星捧月式的支持,另一方面是困惑和质疑,包括对价值、架构以及性能的质疑。那么我们对此是什么态度?双十一深度实践之后蚂蚁金服的 Service Mesh 路又在何方?Service Mesh 架构是终点吗? 本文将结合蚂蚁金服内部实际场景以及思考,讲述继 2019 双十一之后,蚂蚁金服在 Service Mesh 路上的规划和持续演进。 蚂蚁金服 Service Mesh 实践回顾 上图是 2019 年蚂蚁金服双十一的实践架构,云原生网络代理 MOSN(https://github.com/mosn)作为蚂蚁金服自研数据面产品,承载了 Mesh 架构的东西向流量。对于控制平面,基于务实的前提我们探索出一套当前阶段切实可行的方案,基于传统服务发现体系落地了 Service Mesh 架构。 这里是数据化的落地总结,在满足业务的同时,我们真正做到了对业务的低侵入:极低的资源消耗以及快速迭代能力,业务和基础技术都享受到云原生 Mesh 化所带来的红利。 Service Mesh 前路漫漫 我们再来看看 InfoQ 发布的 2020 年 4 月份 Software Architecture and Design 趋势报告,Service Mesh 目前处于 Early Adoption 代,在云原生技术圈仍处于大热阶段,各种技术论坛我们都能见到 Mesh 架构的专场,本篇文章我们不过多讨论 Service Mesh 的选型、使用场景、合理性等等问题,需要的同学可以参考一下文末历史文章,有很多蚂蚁金服对 Service Mesh 的思考。 ...

June 16, 2020 · 3 min · jiezi

多点生活在-Service-Mesh-上的实践-Istio-Mosn-在-Dubbo-场景下的探索之路

Service Mesh Webinar 是由 ServiceMesher 社区和 CNCF 联合发起的线上直播活动,活动将不定期举行,为大家带来 Service Mesh 领域的知识和实践分享。本文根据5月28日晚 Service Mesh Webinar#1 多点生活平台架构组研发工程师陈鹏,线上主题分享《多点生活在 Service Mesh 上的实践 -- Istio + Mosn 在 Dubbo 场景下的探索之路》整理,文末包含本次分享的视频回顾链接以及 PPT 下载地址。 前言随着多点生活的业务发展,传统微服务架构的面临升级困难的问题。在云原生的环境下,Service Mesh 能给我们带来什么好处。如何使用社区解决方案兼容现有业务场景,落地成符合自己的 Service Mesh 成为一个难点。 今天主要给大家分享一下 Service Mesh 的一些技术点以及多点生活在 Service Mesh 落地过程中适配 Dubbo 的一些探索。 首先我们从三个方面入手: 为什么需要 Service Mesh 改造;探索 Istio 技术点;Dubbo 场景下的改造;为什么需要 Service Mesh 改造说到为什么需要改造,应该先说一下 Service Mesh 和传统微服务架构的一些特点。 微服务微服务一般有这些模块: 安全;配置中心;调用链监控;网关;监控告警;注册和发现;容错和限流;这些模块在传统的微服务架构中有的是和 SDK 结合在一起,有的是一个独立的中间件。 特点: 独立部署;模块的边界;技术多样性;正是由于技术多样性,我的微服务系统可以使用不同的语言进行开发,比如我一个商城系统,订单系统使用 Java 开发,库存系统使用 Go 开发,支付系统使用 Python 开发,微服务之间通过轻量级通信机制协作,比如:HTTP/GRPC 等。比如目前多点使用的 Dubbo(服务治理框架),随着多点生活的业务发展,目前遇到最棘手的问题就是中间件在升级过程中,推进很慢,需要业务方进行配合,接下来我们看看 Service Mesh。 ...

June 5, 2020 · 4 min · jiezi

Service-Mesh-中的可观察性实践

Service Mesh Virtual Meetup 是 ServiceMesher 社区和 CNCF 联合主办的线上系列直播。本期为 Service Mesh Virtual Meetup#1 ,邀请了四位来自不同公司的嘉宾,从不同角度展开了 Service Mesh 的应用实践分享,分享涵盖如何使用 SkyWalking 来观测 Service Mesh,来自陌陌和百度的 Service Mesh 生产实践,Service Mesh 的可观察性和生产实践以及与传统微服务监控的区别。 本文根据5月14日晚,G7 微服务架构师叶志远的主题分享《Service Mesh 高可用在企业级生产中的实践》整理。文末包含本次分享的视频回顾链接以及 PPT 下载地址。 前言谈到 Service Mesh,人们总是想起微服务和服务治理,从 Dubbo 到 Spring Cloud (2016开始进入国内研发的视野,2017年繁荣)再到 Service Mesh (2018年开始被大家所熟悉),正所谓长江后浪推前浪,作为后浪,Service Mesh 别无选择,而 Spring Cloud 对 Service Mesh 满怀羡慕,微服务架构的出现与繁荣,是互联网时代架构形式的巨大突破。Service Mesh 具有一定的学习成本,实际上在国内的落地案例不多,大多是云商与头部企业,随着性能与生态的完善以及各大社区推动容器化场景的落地,Service Mesh 也开始在大小公司生根发芽,弥补容器层与 Kubernetes 在服务治理方面的短缺之处。本次将以一个选型调研者的视角,来看看 Service Mesh 中的可观察性主流实践方案。 可观察性的哲学可观察性(Observability)不是一个新名词,它在很久之前就已经诞生了,但是它在 IT 领域却是一个新兴事物。可观察性在维基百科中原文是这样定义的:“In control theory, observability is a measure of how well internal states of a system can be inferred from knowledge of its external outputs. ”。云原生领域第一次出现这个词,是在云原生理念方兴未艾的2017年,在云原生的思潮之下,运用传统的描述方式已经不足以概括这个时代的监控诉求,而 Observability 就显得贴切许多。 ...

June 3, 2020 · 3 min · jiezi

Apache-SkyWalking-在-Service-Mesh-中的可观察性应用

Service Mesh Virtual Meetup 是 ServiceMesher 社区和 CNCF 联合主办的线上系列直播。本期为 Service Mesh Virtual Meetup#1 ,邀请了四位来自不同公司的嘉宾,从不同角度展开了 Service Mesh 的应用实践分享,分享涵盖 Service Mesh 的可观察性和生产实践以及与传统微服务中可观察性的区别,还有如何使用 SkyWalking 来观测 Service Mesh,来自陌陌和百度的 Service Mesh 生产实践。 本文根据5月7日晚,美国 Service Mesh 服务商 Tetrate 创始工程师高洪涛的主题分享《Apache SkyWalking 在 Service Mesh 中的可观察性应用》整理。文末包含本次分享的视频回顾链接以及 PPT 下载地址。 前言本次演讲为大家分享的是 Apache SkyWalking 对 Service Mesh 可观测性方面的应用实践,共分为三个部分: 第一部分是 Apache SkyWalking 的相关背景;第二部分是 Service Mesh 场景下 SkyWalking 所面临的挑战;最后是针对 Service Mesh 场景方案的演化;SkyWalking 的历史沿革及其特点 SkyWalking 项目的建设目的是为了解决在微服务环境下,如何快速的定位系统稳定性问题。创始团队于2016年启动项目,经过一年的努力完善了最初的版本。2017年,团队启动将项目捐献给 Apache 基金会的流程。在 Apache 基金会孵化器内,经过了多轮系统升级迭代,并获得近乎翻倍的贡献者和关注度,于2019年顺利毕业。经过经年的升级与维护,SkyWalking 从最开始专注于分布式追踪系统的单一平台,发展为包含多个门类并拥有丰富的功能的全领域 APM 系统。 ...

June 2, 2020 · 3 min · jiezi