服务网格基础
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本文是对 一书的解读。
微服务将原先的单体架构中的应用内通信，转变为基于 RPC 的远程通信，虽然这样提高了研发效率，提高了开发语言选择的多样性，但是随着单体应用的解体，原先的巨石散落为石块变得四处都是，如何管理这些微服务就成了难题。当微服务的个数少的时候还可以通过人工配置的方式去管理，但随着业务规模的增大，微服务的数量也可能呈指数级增长，如何协调管理成百上千的服务，这就需要有一套设计良好的框架。
一直以来都存在一个，那就是在分布式系统中网络是可靠的。实际上网络是不可靠的，而且也是不安全的，如何保证应用调用和事务的安全性与可靠性，保护微服务的一个专门的基础设施层服务网格就应运而生。
服务网格是建立在物理或者虚拟网络层之上的，基于策略的微服务的流量控制，与一般的网络协议不同的是它有以下几个特点：
开发者驱动
可配置策略
服务优先的网络配置而不是协议
本章主要介绍服务网格的定义和组成，为什么要使用服务网格，它可以带来哪些好处。
服务网格与传统网络的区别就是硬件或者虚拟网络与**软件定义网络（SDN）的区别，我们从上图中可以看到物理和虚拟网络中比起 SDN 还多了 **管理平面。
物理网络有很多种拓扑类型，如星形拓扑、总线拓扑、环形拓扑、树型拓扑、网状拓扑等，大家可以去搜索拓扑网络。不论是那种拓扑结构，总有一条路径可以从一个节点路由到另一个节点，只是不同的拓扑类型效率不同，管理的复杂度不一样罢了。
下图是网状拓扑，所谓网状拓扑就是每个节点都可以跟所有其他节点直接互联，这样而这也是链接数最多一种拓扑，如果有 n 个节点的话，链接数就是 n (n-1)。
下图是曾经的 Conduit 服务网格（已合并到 Linkerd2 中了）的架构图，这是服务网格的一种典型的架构。
服务网格中分为控制平面和数据平面，当前流行的两款开源的服务网格 Istio 和 Linkerd 实际上都是这种构造，只不过 Istio 的划分更清晰，而且部署更零散，很多组件都被拆分，控制平面中包括 Mixer（Istio 1.5 之前版本）、Pilot、Citadel，数据平面默认是用 Envoy；而 Linkerd 中只分为 Linkerd 做数据平面，namerd 作为控制平面。
控制平面
控制平面的特点：
不直接解析数据包
与控制平面中的代理通信，下发策略和配置
负责网络行为的可视化
通常提供 API 或者命令行工具可用于配置版本化管理，便于持续集成和部署
数据平面
数据平面的特点：
通常是按照无状态目标设计的，但实际上为了提高流量转发性能，需要缓存一些数据，因此无状态也是有争议的
直接处理入站和出站数据包，转发、路由、健康检查、负载均衡、认证、鉴权、产生监控数据等
对应用来说透明，即可以做到无感知部署
服务网格中服务是一等公民，它提供 L5 的网络流量管理，并提供以下功能：
可观察性
还是拿 Istio 做例子，Mixer（Istio 1.5 之后已从 Istio 内部移除，转而合并到数据平面中） 通过适配器将应用的遥测数据发送给后端监控、日志、认证和份额管理系统。
从上图可以看到 Mixer 适配器可以对接多种监控和日志后端。
流量控制
文中给出的例子是超时、重试、截止时间和速率限制。
安全性
下图是 Istio 中安全通信路径的示意图。
一般的安全性都是通过证书的方式实现的。Sidecar 代理负责证书生命周期的管理，包括证书的生成、分发、刷新和注销。从图中还可以看到，在 Pod 内部 sidecar 会与应用容器之间建立本地 TCP 连接，其中使用 mTLS（双向传输层加密）。这一点是非常重要的，因为一个节点上甚至一个 Pod 内都不一定运行一个容器，容器可能会被暴露到外部访问，保证传输层的双向加密，可以保证流量传输的安全。
延迟和故障注入
这个功能对于容灾和故障演练特别有用。通过人为的向系统中注入故障，如 HTTP 500 错误，通过分析分布式应用的行为，检验系统的健壮性。
这是本书最有重要的一个观点，重要到要放到副标题，熟悉 OSI 模型的人都知道 L5 是什么。
服务网格是在开发和运维之间植入的一个基础设施层。它将服务通信的关注点分离出来，在 TCP/IP 层之上抽象出一层通用功能。服务网格的引入直接导致生产关系的改变进而提高生产效率。具体表现在：
运维人员在修改服务重试超时时间之前无需再知会开发人员。
客户成功部门在撤销客户的访问权限前无需再知会运维。
产品 Owner 可以针对特定服务，根据用户选择的套餐执行配额管理。
开发人员可随时将新版本功能重定向到 beta 版本，不需要运维人员干涉。
这种职责的解耦大大加速了软件的迭代速度，总之你可以把服务网格作为 OSI 模型中的会话层。
硬件网络中控制平面与数据平面紧耦合，也就是说是与供应商绑定的，管理平面是独立出来的。而 SDN 却给了我们很多自由度，可以通过软件的形式自定义网络，例如 Kubernetes 中的 。
OSI 模型（图片来自 ）
