作者 | 至简  阿里云高级技术专家

随着微服务软件架构在互联网企业的宽泛实际，新一代微服务软件架构技术悄然兴起，Service Mesh 便是其中之一。

依据 Linkerd CEO Willian Morgan 对 Service Mesh 的定义，Service Mesh 是一层解决服务间通信的基础设施。云原生利用有着简单的服务拓扑，Service Mesh 保障申请能够在这些拓扑中平安且牢靠地穿梭，对整个服务网络进行观测和高效查错，以及通过灵便的流量治理能力为新性能上线提供高效的验证伎俩。在理论利用当中，Service Mesh 通常是由一系列轻量级的网络代理（又被称为 Sidecar）组成的，它们部署在利用过程的边上且对利用过程齐全无感。

国内 Service Mesh 晚期实际根本分为先建设数据层后建设管制层和同时建设两类，从后续倒退看，随着对服务经营能力要求的进步，管制层会越来越重要。在理论落地方面，泛滥企业都在积极探索 Service Mesh 在大规模场景下的利用。

阿里巴巴高级技术专家至简在 KubeCon 2020 阿里巴巴云原生专场分享了《Service Mesh 在超大规模场景下的落地挑战》，基于阿里巴巴的落地实际，分享一些教训和思路。以下是局部内容整顿。

分布式应用架构在阿里巴巴的现状

阿里巴巴围绕电商业务构建了宏大的微服务软件架构利用生态，包含了天猫、淘宝、菜鸟、高德等。其次，整个微服务体系是通过 Dubbo RPC 连贯在一起，MetaQ 用于服务之间的异步解耦。

目前阿里巴巴次要的技术栈还是 Java，围绕 Java 构建了相当健全的微服务治理能力，其余技术栈的微服务治理能力绝对弱很多。在服务可见性这块，阿里巴巴是齐全没有隔离的。Dubbo RPC 仍是接口级服务发现，1 个利用如果提供 10 个接口，那么就会有 10 个服务是能够被发现的，如果这个利用有 n 台机器，那么 10 个服务就会产生 10*n 个服务端点元信息，这种反复数据导致规模问题被放大。

另外一点值得跟大家分享的是，目前阿里巴巴也正经验着利用的 SDK 降级之痛，SDK 中蕴含了中间件和应用层的一些公共模块，由中间件对立以 Pandora 包的模式交付给业务方应用。在利用数十分宏大的情景下，SDK 降级是一份相当沉重的工作，甚至波及到团体层面的大协同。为此，咱们心愿通过 Service Mesh 先将中间件的那些能力下沉到 Sidecar，将这块降级工作从 Pandora 中剥离进去，借助 Service Mesh 的流量无损热降级能力让业务对中间件降级齐全无感。

Service Mesh 面临的挑战

• Service Mesh 面临的第一个挑战就是新技术如何平滑演进 ；

Service Mesh 在大规模场景下的落地在业界的案例还相当 少，本源在于该技术自身还没有齐全成熟。在技术走向成熟的继续迭代过程中，如何平滑演进是一个很有挑战的工作。挑战在于须要以终为始地标准技术架构的演进，一步一步地向终态架构演进。

• 第二个挑战是倒退的过程中如何协调好技术和业务的均衡；

技术团队心愿疾速迭代向前倒退兑现价值，而业务团队每年有本人的业务指标，如何协调好两者的倒退关系是个不小的挑战。代表新技术的团队其倒退思路通常会更激进，而业务团队会因为“稳固压倒一切”而偏激进，短期内和谐好这一矛盾或者须要自顶向下的决策力量，否则业务挑战年年有而可能挤压技术的倒退空间，导致技术发展缓慢而无奈更好地服务于业务的倒退。

• 第三个挑战是技术向前演进时如何处理历史包袱 ；

每一次技术的演进都意味着对原有技术体系的降级，这就不可避免地须要处理过往累积下来的技术债。新技术倒退的难点往往不在于其“新”，而在于包袱太重而导致新技术演进艰难，很可能因为演进太慢而重大影响了新技术的倒退。

• 第四个挑战就是克服超大规模所带来的问题 ；

后面讲到的 Dubbo 因为是接口级服务发现，使得服务发现的数据规模十分大，给管制立体的端点数据推送能力带去了微小挑战。

• 最初一个挑战是 Sidecar 的规模化运维 。

在超大规模场景下，大量的利用机器意味着有等量的 Sidecar 须要运维，如何在部署、灰度、降级以及保障平安生产是一个很大的挑战。

新技术在架构上平滑演进是要害

新技术的不成熟很可能在相当长的一段时间内是常态，演进的关键在于如何实现新技术架构的平滑演进，避免出现推倒重来这种劳命伤财之事。为此，基于这一考量，咱们一共经验了“起步”、“三位一体”和“规模化落地”三大阶段，而每一个阶段采纳了不同的软件架构或部署计划。

在起步阶段，Istio 管制立体的 Pilot 组件放在一个独自的容器中，同时当作一个独立的过程和 Sidecar 部署在一个 Pod 里。采纳这样的形式，使得对开源的 Envoy 和 Pilot 能够做最小的改变而减速落地，也不便咱们基于开源的版本做能力加强和反哺。这一计划的毛病在于，每个 Pod 中都蕴含了一个 Pilot 过程，增大了利用所在机器上的资源耗费，因在服务规模并不大的情景下资源耗费绝对小而能够漠视这一毛病。

在三位一体阶段，Pilot 过程从业务 Pod 中抽离了进去变成了一个独立的集群，在 Sidecar 和 Pilot 之间仍是 xDS 协定。这一架构虽节俭了利用所在机器的资源耗费，但必须正视规模化落地的问题。xDS 中有一个叫 EDS（Endpoint Discovery Service）的协定，Pilot 通过 EDS 向 Sidecar 推送服务发现所需应用到的机器 IP（又被称之为 Endpoint）信息，在阿里的大规模场景下因为有大量的端点须要通过 Pilot 推送给 Sidecar，导致 Sidecar 的 CPU 耗费相当大，让人放心业务过程因为 Sidecar 对资源的争抢而受影响。这一规模化问题并非在起步阶段的技术计划中不存在，只不过因为那时落地利用的服务规模小而没有成为瓶颈。

为了解决规模化落地的问题，咱们设计出了规模化落地的技术架构。

在这一架构中，尽管还是 Sidecar 对接 Pilot 集群，然而 Pilot 集群只提供 xDS 中的 LDS/CDS/RDS 这些规范的服务，而 EDS 采纳 Sidecar 间接对接服务注册核心解决。值得强调，尽管 Sidecar 间接对服务接注册核心，然而它依然沿用了 Envoy 外面对 EDS 所形象的数据结构和服务模型，只是在数据的获取上对接注册核心来实现。之所以 Sidecar 间接对接服务注册核心能解决走 EDS 所存在的规模化问题，本源在于阿里巴巴的服务注册核心具备了增量推送的能力。

在这三种架构中，将来的终态肯定是采纳三位一体的架构，且数据立体和管制立体也肯定是并重倒退。因为阿里巴巴明天的服务规模十分宏大而没方法一步到位做到三位一体。通过规模化落地这一过渡计划，依然有助于咱们更好地反哺开源社区，通过尽早大规模落地会让咱们分明地晓得开源计划仍存在的问题，从而让咱们能为开源计划的欠缺做出更大的奉献。

业务与技术协同倒退 —— 航行中更换引擎

业务与技术的协同倒退首先要答复好一个问题，即新技术带给业务的价值是什么。从业务的角度，驳回新技术最开始思考的肯定是短期价值，而后才是放眼看久远价值。

Service Mesh 对于业务所带去的短期价值是：

• 中间件能力下沉，下沉的过程中去除历史包袱轻装上阵；
• 业务对中间件降级无感，中间件资源耗费可量化、优化可度量。

从久远来看，齐全解决阿里巴巴面临的 Pandora/SDK 降级之痛是须要相当长的一段时间，而 Service Mesh 在流量治理这块的新价值也须要规模化落地达到肯定程度后能力兑现，根底技术对业务的价值须要具备久远的眼光。Service Mesh 的久远价值有：

• 业务与根底技术全面解耦，业务更汇集于本身而减速翻新，根底技术独立演进而减速迭代；
• 对微服务生态实现标准化、体系化的收口与治理，收敛故障和促成平安生产，减速利用性能正确性的验证效率；
• 为多种编程语言的利用提供微服务治理能力，欠缺并丰盛云原生多编程语言的利用生态；
• 共建寰球事实标准，通过阿里云的产品落实客户 IT 设施的多云和混合云策略，减速中国社会乃至寰球的数字化转型。

明确了技术的价值之后，业务与技术协同倒退接下来的挑战在于，须要技术演进的过程中齐全不影响业务，这好比给一架高速运行的飞机换引擎。为此，新技术的落地计划须要思考对业务无侵入，换句话说躲避业务利用新技术的革新老本。

为了利用 mesh 化时对业务无感，在以 RPC 流量做 mesh 化为切入点的背景下，咱们设计了动静流量无损通明拦挡的技术计划。上图示例阐明了利用 mesh 化前后的三种状态。在“过来”，流量是间接通过 RPC SDK 在 Provider 和 Consumer 之间互通的，SDK 间接跟中间件的服务注册核心、配置核心对接。

到了“当初”，Service Mesh 间接被插入到了利用和中间件之间，SDK 不做任何的变动，但通过 iptables 将 SDK 的流量拦挡到 Sidecar 中。因为 iptables 是否开启和敞开流量拦挡是能够通过运维控制台从利用或机器维度进行管制的，这就使得在 mesh 技术本身呈现问题的情景下能够不便禁用，让利用回退到通过 SDK 直连的形式互通。

面向“将来”，当 Service Mesh 技术齐全成熟时，SDK 须要从“胖”变“瘦”，那时并不需要 SDK 中存在下沉到 Sidecar 的那些能力，从而节约反复性能所导致的资源开销。

下图示例阐明了关上和敞开流量通明拦挡性能的要害流程。其中利用过程中蕴含了 RPC SDK 而没有辨别表白，Traffic Interceptor、Pilot Agent 和 Envoy 三个组件在同一个容器中，所有组件共享同一个 Pod。OneOps Core 是基于 K8s 所构建的中心化 mesh 运维 Operator，收到控制台（图中标识为君子的 Operator 指代）调用开启或敞开流量通明拦挡的接口后，通过调用 Pilot Agent 所提供的接口实现对 Pod 中利用流量的操作。

为了保障关上和敞开通明拦挡性能时无业务流量的调用损失，请留神图中红色标识出的二大块流程。开启流量拦挡时：Pilot Agent 将调用 RPC SDK 的 offline 接口（音讯 2.1.1），间接实现从服务注册核心对本机做去注册摘除流量；而后调用 Traffic Interceptor 组件所提供的接口开启流量拦挡性能（音讯 2.1.2）；最初再调用 RPC SDK 的 online 接口将本机注册到服务注册核心（音讯 2.1.3）。

敞开流量拦挡时：Pilot Agent 将调用 Envoy 的优雅敞开接口（音讯 4.1.1），Envoy 会在 RPC SDK 与 Envoy 建设的连贯上透传这一音讯（即 Envoy 会调用 RPC SDK 的优雅敞开接口，上图并没有表白出），通知 RPC SDK 不要再向已建设的这一长连贯上发送任何 RPC 申请；随后 Pilot Agent 调用 Traffic Interceptor 接口敞开流量拦挡性能（音讯 4.1.2）；最初，Envoy 的优雅敞开接口被调用时会启动一个延时 15 秒的定时器，确保 RPC SDK 与 Envoy 间已建设的长连贯上还没有实现解决的申请有足够的工夫解决完免得呈现流量有损，当定时器到期后 Envoy 会被动敞开与 RPC SDK 所建设的连贯（音讯 6）。

为了让 mesh 技术本身的迭代对业务无感，咱们设计了流量无损热降级计划，确保 Sidecar 能够随时对业务无感降级。设计流量无损热降级计划的外围考量是投入产出比，以最小的工程老本构建一个容易做到稳固的技术计划，下图示例了站在 Consumer 视角（即 Consumer 侧的 Envoy 进行降级，Consumer 代表流量调用的发起方）所观测到的热降级流程。

当 Envoy 有一个新版本须要降级时（图中标识为 v2），通过运维控制台能够设置这个新版本的镜像信息，通过 OpenKruise 的 SidecarSet 能够拉到这一镜像并将镜像中的新版本 Envoy 二进制程序拉起。随后，新版本 Envoy 会向老版本 Envoy（路中标识为 v1）发动热降级流程。

热降级大抵蕴含如下几个流程：老版本过程中所有的侦听 fd 通过过程间通信的形式交给新版本过程（音讯 5.1），由新版本过程持续在之上进行侦听（音讯 5.1.1），换句话说，之后所有在这些被侦听端口上新建的连贯都会产生在新版本过程中；老版本过程调用 RPC SDK 的优雅敞开接口（音讯 5.3），通知 RPC SDK 不要再已建设的连贯上发动新的调用，如果要发动新调用则必须从新建设连贯，显然新连贯将与新版本过程建设，随后的调用流量将全副进到新版本过程；老版本过程向 RPC SDK 发动优雅敞开接口调用的同时会建设一个时延 15 秒的定时器，确保与 RPC SDK 所建设的连贯在这 15 秒中都解决完，定时器到期后敞开这一连贯并退出老版本过程（音讯 5.4），从而完结整个热降级流程。

下图是从 Provider 视角（即 Provider 侧的 Envoy 进行降级，Provider 代表提供相应服务能力的被调用方）所察看到的降级流程。不难看出，红色标识出的局部与前一张图是齐全一样的，热降级流程齐全无需基于 Envoy 的 Consumer 或 Provider 身份做非凡的解决。毕竟，事实中每个利用大多会同时承当 Consumer 和 Provider 两种角色。

上图有一个点值得特地指出，Envoy 须要实现序号为 5.3 的优雅敞开音讯，并将这一音讯透传给 RPC SDK（图中并没有表白）。

倒退新技术是偿还技术债的重要契机

不少新技术的呈现多少会引发咱们的纠结，在新技术所发明的短期价值不那么有吸引力的情景下，仿佛旧技术不扭转就不会带来危险。但教训表明，不扭转的结果是包袱会越积越重，由此所带来的技术债的潜在危险最终都不可漠视。

技术债是软件的本质属性，因为无奈做到已有架构能始终百分百优雅实现新需要。换句话说，技术债对于一个长期提供服务的软件来说是始终存在的，只不过存在大小之别和何时偿还的问题。

阿里巴巴对分布式系统的摸索有超过十年的积攒，为了做利用的服务化革新提出了 HSF RPC 开发框架并将之开源为 Dubbo。基于框架思维所构建的 RPC 协定为了更好地满足不同业务对服务路由的定制化诉求，提供了通过 Groovy 脚本进行定制的能力。然而，这种灵便的伎俩在向 Service Mesh 这一平台技术演进时将带来流量治理隐患。

咱们认为，平台思维下构建的 Service Mesh 得限度过于灵便的定制能力，防止平台呈现“窟窿”而无奈无效、无力地实现全局最优的治理。为此，咱们将去除 Groovy 脚本当作是一项技术债加以偿还。Groovy 脚本带来的问题次要有两个：

• 过于灵便且导致了开发框架与利用代码的耦合；
• 给流量治理能力下沉留下了潜在隐患。

为了去除 Groovy 脚本，咱们扩大了 Istio 的 VirtualService 和 DestinationRule，形象出按利用名、办法和参数路由的能力。下图示例阐明了某利用基于利用名做路由在 Groovy 脚本和 Service Mesh 下的具体实现。

因为单个利用的 Service Mesh 化并非一刀切的一次性实现，存在一个利用的局部机器先 mesh 化做灰度的场景。为此，须要在去 Groovy 脚本这件事上，让新旧技术计划能同时无缝工作，背地是两种模式的路由表白如何做好同步，背地就波及控制台收口和格局转化等问题须要妥善解决。

系统性解决超大规模问题

为了最终解决阿里巴巴在 Service Mesh 落地过程中所面临的大规模问题，咱们从三个方面着手：

• Service Mesh 技术本身的继续优化 ：须要从 CPU 开销、内存占用和时延三大维度进行继续优化，通过软硬件联合等技术手段做到利用 Service Mesh 化前后零新增老本甚至降落；
• Dubbo 实现利用级服务发现而非接口级 ：通过利用级服务发现将使得管制立体向数据立体推送的服务元数据有数量级降落，让 Service Mesh 的管制立体向数据立体推送的数据急剧下降。
• 服务注册数据进行单元关闭并分级治理 ：动机仍然是升高 Service Mesh 管制立体向数据立体推送的数据量，通过单元关闭让全局服务元数据通过部分化而缩小。

这三方面在阿里巴巴别离有相应的团队在摸索解决，这里次要分享 Service Mesh 技术自身。阿里巴巴对 Service Mesh 技术的摸索策略是“ 借力开源，反哺开源 ”。

• “ 借力 ”体现于整体技术计划驳回的是开源的 Istio（管制立体）+ Envoy（数据立体），在工程实际中特地留神自有代码与开源代码做充沛的解耦，以及频繁跟进开源社区公布的新版本；
• “ 反哺 ”体现在咱们踊跃将性能优化、bugfix 等代码提交给开源社区。

至今，在 Istio 开源社区咱们提交了 9 个 PR，解决性能问题和 bugfix；在 Envoy 开源社区咱们提交了 14 个 PR，蕴含内存开销降落 50% 的优化、新增对 Dubbo 和 RocketMQ 协定的反对等内容。此外，咱们曾与 Istio 社区独特摸索实现了 EGDS (Endpoint Group Discovery Service），作为 EDS 的加强，但因为 Envoy 社区放心该 feature 通用性有余而最终没能承受而实现这次反哺。这一“失败”不只体现了咱们反哺社区的志愿和激情，也是更好融入开源社区的一次很好的学习机会。

在 EGDS 并不能很好解决在“三位一体”计划下的大规模落地问题的情景下，咱们从新调整了落地计划，造成了本文后面所讲到的让 Envoy 间接对接服务注册核心的“规模化落地”计划。下图展现了两个计划的 CPU 开销数据比拟。

图中深蓝色代表的是规模化落地计划，橙色代表的是三位一体的计划，测试数据表明三位一体计划在设定的越大规模压测场景下因服务元数据推送给 Envoy 所带去的 CPU 开销是规模化落地计划的三倍。

进一步地，咱们比对了非 mesh 计划和规模化落地 mesh 计划因服务元数据推送所导致的 CPU 开销（如下图所示）。数据表明，非 mesh 计划（图中橙色示意）因 Java 过程在数据推送场景下存在 GC 而使得 CPU 开销要显著地高于规模化落地 mesh 计划（图中深蓝色示意），这是因 Envoy 采纳 C++ 编程语言而取得的劣势。

后续咱们会思考参加共建 Envoy 社区所提出的 LEDS 协定，让 Istio + Envoy 的三位一体计划人造地能使用于阿里巴巴的大规模场景。

除了 CPU 开销的优化，咱们在内存优化方面也获得了微小的停顿。同样服务规模的情景下，Envoy 的内存开销从之前超过 3G 优化至 500M 左右。此外，压测数据表明利用 mesh 化实现后整体内存开销比 mesh 化前更低。

Sidecar 的规模化运维

Sidecar 的规模化运维也是很具挑战的一件事，内容蕴含 Sidecar 的部署、灰度、降级，以及须要构建相应的监控和报警设施。

Sidecar 的部署、灰度、降级咱们全面基于由阿里巴巴开源的 OpenKruise 中的 SidecarSet 实现。SidecarSet 提供了对 Sidecar 进行部署、灰度和降级的通用能力，能很好地使用于 Service Mesh 而省去了反复建设。

当然，流量无损热降级这样的能力并非 SidecarSet 原生提供的，须要从 Service Mesh 层面去加强。在 Sidecar 的运维和流量治理这块，监控和报警全面采纳了阿里云上的 Prometheus 和 ARMS 两大云产品，一旦当下服务于阿里巴巴外部的 Service Mesh 技术未来要通过产品化输送给阿里云上的客户时会更加不便。

在运维管控上，咱们全新构建了云原生 OneOps 运维零碎。OneOps 蕴含控制台和 OneOps Core 两大子系统。后者是基于 K8s 构建的运维 Operator，通过 CRD 的模式裸露给控制台调用接口。OneOps Core 能够多区域部署，而控制台是全局集中部署的，这样不便运维人员在同一个管制台上能无缝地治理多个区域的 Service Mesh。目前 OneOps 已具备治理蕴含了 Sidecar 和 Ingress Gateway 在内的东西南北向流量的能力。

总结

本文总结了阿里巴巴大规模落地 Service Mesh 所面临并克服的技术挑战，心愿这些内容对行业同仁在这一技术的摸索和学习有所帮忙。现阶段，阿里巴巴对于 Service Mesh 的摸索更多停留于解决历史包袱和实现利用与中间件的解耦，仍没有在服务流量治理方面做出新价值和新体验，期待将来能尽早给大家分享这方面的内容。

Service Mesh 是云原生的关键技术，对于阿里巴巴来说，咱们笃定这是分布式应用微服务软件架构的将来。正因如此，CTO 鲁肃也站台 Service Mesh 技术，并做出了将来整个经济体全面走 Istio + Envoy 计划的技术决策。在构建阿里巴巴寰球商业操作系统的路线上，Service Mesh 是面向未来五年、甚至十年的技术。

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