阿里巴巴中间件团队在 Service Mesh 的实践和探索

原标题:阿里巴巴中间件团队在 Service Mesh 的实践和探索

什么是微服务

首先微服务并没有一个官方的定义,想要直接描述微服务比较困难,我们可以通过对比传统WEB应用,来理解什么是微服务。

传统的WEB应用核心分为业务逻辑、适配器以及API或通过UI访问的WEB界面。业务逻辑定义业务流程、业务规则以及领域实体。适配器包括数据库访问组件、消息组件以及访问接口等。一个打车软件的架构图如下:

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尽管也是遵循模块化开发,但最终它们会打包并部署为单体式应用。例如Java应用程序会被打包成WAR,部署在Tomcat或者Jetty上。

这种单体应用比较适合于小项目,优点是:

  • 开发简单直接,集中式管理
  • 基本不会重复开发
  • 功能都在本地,没有分布式的管理开销和调用开销

当然它的缺点也十分明显,特别对于互联网公司来说:

  • 开发效率低:所有的开发在一个项目改代码,递交代码相互等待,代码冲突不断
  • 代码维护难:代码功能耦合在一起,新人不知道何从下手
  • 部署不灵活:构建时间长,任何小修改必须重新构建整个项目,这个过程往往很长
  • 稳定性不高:一个微不足道的小问题,可以导致整个应用挂掉
  • 扩展性不够:无法满足高并发情况下的业务需求

所以,现在主流的设计一般会采用微服务架构。其思路不是开发一个巨大的单体式应用,而是将应用分解为小的、互相连接的微服务。一个微服务完成某个特定功能,比如乘客管理和下单管理等。每个微服务都有自己的业务逻辑和适配器。一些微服务还会提供API接口给其他微服务和应用客户端使用。

比如,前面描述的系统可被分解为:

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每个业务逻辑都被分解为一个微服务,微服务之间通过REST
API通信。一些微服务也会向终端用户或客户端开发API接口。但通常情况下,这些客户端并不能直接访问后台微服务,而是通过API
Gateway来传递请求。API
Gateway一般负责服务路由、负载均衡、缓存、访问控制和鉴权等任务。

摘要:
所有软件最重要的使命不是满足功能要求,而是演进,从而持续成长。

微服务架构的优点

微服务架构有很多重要的优点。首先,它解决了复杂性问题。它将单体应用分解为一组服务。虽然功能总量不变,但应用程序已被分解为可管理的模块或服务。这些服务定义了明确的RPC或消息驱动的API边界。微服务架构强化了应用模块化的水平,而这通过单体代码库很难实现。因此,微服务开发的速度要快很多,更容易理解和维护。

其次,这种体系结构使得每个服务都可以由专注于此服务的团队独立开发。只要符合服务API契约,开发人员可以自由选择开发技术。这就意味着开发人员可以采用新技术编写或重构服务,由于服务相对较小,所以这并不会对整体应用造成太大影响。

第三,微服务架构可以使每个微服务独立部署。开发人员无需协调对服务升级或更改的部署。这些更改可以在测试通过后立即部署。所以微服务架构也使得CI/CD成为可能。

最后,微服务架构使得每个服务都可独立扩展。我们只需定义满足服务部署要求的配置、容量、实例数量等约束条件即可。比如我们可以在EC2计算优化实例上部署CPU密集型服务,在EC2内存优化实例上部署内存数据库服务。

精彩观点导读:

微服务架构的缺点和挑战

实际上并不存在silver
bullets,微服务架构也会给我们带来新的问题和挑战。其中一个就和它的名字类似,微服务强调了服务大小,但实际上这并没有一个统一的标准。业务逻辑应该按照什么规则划分为微服务,这本身就是一个经验工程。有些开发者主张10-100行代码就应该建立一个微服务。虽然建立小型服务是微服务架构崇尚的,但要记住,微服务是达到目的的手段,而不是目标。微服务的目标是充分分解应用程序,以促进敏捷开发和持续集成部署。

微服务的另一个主要缺点是微服务的分布式特点带来的复杂性。开发人员需要基于RPC或者消息实现微服务之间的调用和通信,而这就使得服务之间的发现、服务调用链的跟踪和质量问题变得的相当棘手。

微服务的另一个挑战是分区的数据库体系和分布式事务。更新多个业务实体的业务交易相当普遍。这些类型的事务在单体应用中实现非常简单,因为单体应用往往只存在一个数据库。但在微服务架构下,不同服务可能拥有不同的数据库。CAP原理的约束,使得我们不得不放弃传统的强一致性,而转而追求最终一致性,这个对开发人员来说是一个挑战。

微服务架构对测试也带来了很大的挑战。传统的单体WEB应用只需测试单一的REST
API即可,而对微服务进行测试,需要启动它依赖的所有其他服务。这种复杂性不可低估。

微服务的另一大挑战是跨多个服务的更改。比如在传统单体应用中,若有A、B、C三个服务需要更改,A依赖B,B依赖C。我们只需更改相应的模块,然后一次性部署即可。但是在微服务架构中,我们需要仔细规划和协调每个服务的变更部署。我们需要先更新C,然后更新B,最后更新A。

部署基于微服务的应用也要复杂得多。单体应用可以简单的部署在一组相同的服务器上,然后前端使用负载均衡即可。每个应用都有相同的基础服务地址,例如数据库和消息队列。而微服务由不同的大量服务构成。每种服务可能拥有自己的配置、应用实例数量以及基础服务地址。这里就需要不同的配置、部署、扩展和监控组件。此外,我们还需要服务发现机制,以便服务可以发现与其通信的其他服务的地址。因此,成功部署微服务应用需要开发人员有更好地部署策略和高度自动化的水平。

以上问题和挑战可大体概括为:

  • API Gateway
  • 服务间调用
  • 服务发现
  • 服务容错
  • 服务部署
  • 数据调用

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幸运的是,出现了很多微服务框架,可以解决以上问题。

»
我们去探索一项技术,并不会仅仅因为其先进性,而是因为我们目前遇到了一些无法解决的问题,而这项技术正好能解决这个问题。

第一代微服务框架

Spring
Cloud为开发者提供了快速构建分布式系统的通用模型的工具(包括配置管理、服务发现、熔断器、智能路由、微代理、控制总线、一次性令牌、全局锁、领导选举、分布式会话、集群状态等)。
主要项目包括:

  • Spring Cloud
    Config:由Git存储库支持的集中式外部配置管理。配置资源直接映射到Spring
    Environment,但是如果需要可以被非Spring应用程序使用。
  • Spring Cloud Netflix:与各种Netflix
    OSS组件(Eureka,Hystrix,Zuul,Archaius等)集成。
  • Spring Cloud
    Bus:用于将服务和服务实例与分布式消息传递联系起来的事件总线。用于在集群中传播状态更改。
  • Spring Cloud for Cloudfoundry:将您的应用程序与Pivotal
    Cloudfoundry集成。提供服务发现实现,还可以轻松实现通过SSO和OAuth
    2保护资源,还可以创建Cloudfoundry服务代理。
  • Spring Cloud – Cloud Foundry Service Broker:提供构建管理一个Cloud
    Foundry中服务的服务代理的起点。
  • Spring Cloud
    Cluster:领导选举和通用状态模型(基于ZooKeeper,Redis,Hazelcast,Consul的抽象和实现)。
  • Spring Cloud Consul:结合Hashicorp Consul的服务发现和配置管理
  • Spring Cloud Security:在Zuul代理中为负载平衡的OAuth
    2休眠客户端和认证头中继提供支持。
  • Spring Cloud Sleuth:适用于Spring
    Cloud应用程序的分布式跟踪,与Zipkin,HTrace和基于日志跟踪兼容。
  • Spring Cloud Data
    Flow:针对现代运行时的可组合微服务应用程序的云本地编排服务。易于使用的DSL,拖放式GUI和REST-API一起简化了基于微服务的数据管道的整体编排。
  • Spring Cloud
    Stream:轻量级事件驱动的微服务框架,可快速构建可连接到外部系统的应用程序。使用Apache
    Kafka或RabbitMQ在Spring
    Boot应用程序之间发送和接收消息的简单声明式模型。
  • Spring Cloud Stream Application Starters:Spring
    Cloud任务应用程序启动器是Spring
    Boot应用程序,可能是任何进程,包括不会永远运行的Spring
    Batch作业,并且它们在有限时间的数据处理之后结束/停止。
  • Spring Cloud ZooKeeper:ZooKeeper的服务发现和配置管理。
  • Spring Cloud for Amazon Web Services:轻松集成托管的Amazon的Web
    Services服务。它通过使用Spring的idioms和APIs便捷集成AWS服务,例如缓存或消息API。开发人员可以围绕托管服务,不必关心基础架构来构建应用。
  • Spring Cloud
    Connectors:使PaaS应用程序在各种平台上轻松连接到后端服务,如数据库和消息代理(以前称为“Spring
    Cloud”的项目)。
  • Spring Cloud Starters:作为基于Spring
    Boot的启动项目,降低依赖管理(在Angel.SR2后,不在作为独立项目)。
  • Spring Cloud CLI:插件支持基于Groovy预言快速创建Spring
    Cloud的组件应用。

Dubbo是一个阿里巴巴开源出来的一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含:

  • 远程通讯:
    提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。
  • 集群容错:提供基于接口方法的透明远程过程调用,包括多协议支持,以及软负载均衡,失败容错,地址路由,动态配置等集群支持。
  • 自动发现:基于注册中心目录服务,使服务消费方能动态的查找服务提供方,使地址透明,使服务提供方可以平滑增加或减少机器。

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但是显而易见,无论是Dubbo还是Spring
Cloud都只适用于特定的应用场景和开发环境,它们的设计目的并不是为了支持通用性和多语言性。并且它们只是Dev层的框架,缺少DevOps的整体解决方案(这正是微服务架构需要关注的)。而随之而来的便是Service
Mesh的兴起。

» 所有软件最重要的使命不是满足功能要求,而是演进,从而持续成长。

下一代微服务:Service Mesh?

Service
Mesh又译作“服务网格”,作为服务间通信的基础设施层。如果用一句话来解释什么是Service
Mesh,可以将它比作是应用程序或者说微服务间的TCP/IP,负责服务之间的网络调用、限流、熔断和监控。对于编写应用程序来说一般无须关心TCP/IP这一层(比如通过
HTTP 协议的 RESTful 应用),同样使用Service
Mesh也就无须关系服务之间的那些原来是通过应用程序或者其他框架实现的事情,比如Spring
Cloud、OSS,现在只要交给Service Mesh就可以了。

Service Mesh有如下几个特点:

  • 应用程序间通讯的中间层
  • 轻量级网络代理
  • 应用程序无感知
  • 解耦应用程序的重试/超时、监控、追踪和服务发现

Service Mesh的架构如下图所示:

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Service
Mesh作为Sidebar运行,对应用程序来说是透明,所有应用程序间的流量都会通过它,所以对应用程序流量的控制都可以在Service
Mesh中实现。

目前流行的Service
Mesh开源软件有Linkerd、Envoy和Istio,而最近Buoyant(开源Linkerd的公司)又发布了基于Kubernetes的Service
Mesh开源项目Conduit。

Linkerd是开源网络代理,设计为以服务网格部署:用于管理,控制和监控应用程序内的服务与服务间通讯的专用层。

Linkerd旨在解决Twitter、Yahoo、Google和Microsoft等公司运营大型生产系统时发现的问题。根据经验,最复杂,令人惊奇和紧急行为的来源通常不是服务本身,而是服务之间的通讯。Linkerd解决了这些问题,不仅仅是控制通讯机制,而是在其上提供一个抽象层。

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它的主要特性有:

  • 负载平衡:Linkerd提供了多种负载均衡算法,它们使用实时性能指标来分配负载并减少整个应用程序的尾部延迟。
  • 熔断:Linkerd包含自动熔断,将停止将流量发送到被认为不健康的实例,从而使他们有机会恢复并避免连锁反应故障。
  • 服务发现:Linkerd
    与各种服务发现后端集成,通过删除特定的服务发现实现来帮助您降低代码的复杂性。
  • 动态请求路由:Linkerd
    启用动态请求路由和重新路由,允许您使用最少量的配置来设置分段服务(staging
    service),金丝雀,蓝绿部署(blue-green
    deploy),跨DC故障切换和黑暗流量(dark traffic)。
  • 重试次数和截止日期:Linkerd可以在某些故障时自动重试请求,并且可以在指定的时间段之后让请求超时。
  • TLS:Linkerd可以配置为使用TLS发送和接收请求,您可以使用它来加密跨主机边界的通信,而不用修改现有的应用程序代码。
  • HTTP代理集成:Linkerd可以作为HTTP代理,几乎所有现代HTTP客户端都广泛支持,使其易于集成到现有应用程序中。
  • 透明代理:您可以在主机上使用iptables规则,设置通过Linkerd的透明代理。
  • gRPC:Linkerd支持HTTP/2和TLS,允许它路由gRPC请求,支持高级RPC机制,如双向流,流程控制和结构化数据负载。
  • 分布式跟踪:Linkerd支持分布式跟踪和度量仪器,可以提供跨越所有服务的统一的可观察性。
  • 仪器仪表:Linkerd支持分布式跟踪和度量仪器,可以提供跨越所有服务的统一的可观察性。

Envoy是一个面向服务架构的L7代理和通信总线而设计的,这个项目诞生是出于以下目标:

对于应用程序而言,网络应该是透明的,当发生网络和应用程序故障时,能够很容易定位出问题的根源。

Envoy可提供以下特性:

  • 外置进程架构:可与任何语言开发的应用一起工作;可快速升级。
  • 基于新C++11编码:能够提供高效的性能。
  • L3/L4过滤器:核心是一个L3/L4网络代理,能够作为一个可编程过滤器实现不同TCP代理任务,插入到主服务当中。通过编写过滤器来支持各种任务,如原始TCP代理、HTTP代理、TLS客户端证书身份验证等。
  • HTTP L7过滤器:支持一个额外的HTTP
    L7过滤层。HTTP过滤器作为一个插件,插入到HTTP链接管理子系统中,从而执行不同的任务,如缓冲,速率限制,路由/转发,嗅探Amazon的DynamoDB等等。
  • 支持HTTP/2:在HTTP模式下,支持HTTP/1.1、HTTP/2,并且支持HTTP/1.1、HTTP/2双向代理。这意味着HTTP/1.1和HTTP/2,在客户机和目标服务器的任何组合都可以桥接。
  • HTTP L7路由:在HTTP模式下运行时,支持根据content type、runtime
    values等,基于path的路由和重定向。可用于服务的前端/边缘代理。
  • 支持gRPC:gRPC是一个来自谷歌的RPC框架,使用HTTP/2作为底层的多路传输。HTTP/2承载的gRPC请求和应答,都可以使用Envoy的路由和LB能力。
  • 支持MongoDB L7:支持获取统计和连接记录等信息。
  • 支持DynamoDB L7:支持获取统计和连接等信息。
  • 服务发现:支持多种服务发现方法,包括异步DNS解析和通过REST请求服务发现服务。
  • 健康检查:含有一个健康检查子系统,可以对上游服务集群进行主动的健康检查。也支持被动健康检查。
  • 高级LB:包括自动重试、断路器,全局限速,阻隔请求,异常检测。未来还计划支持请求速率控制。
  • 前端代理:可作为前端代理,包括TLS、HTTP/1.1、HTTP/2,以及HTTP
    L7路由。
  • 极好的可观察性:对所有子系统,提供了可靠的统计能力。目前支持statsd以及兼容的统计库。还可以通过管理端口查看统计信息,还支持
    第三方的分布式跟踪机制。
  • 动态配置:提供分层的动态配置API,用户可以使用这些API构建复杂的集中管理部署。

Istio是一个用来连接、管理和保护微服务的开放平台。Istio提供一种简单的方式来建立已部署服务网络,具备负载均衡、服务间认证、监控等功能,而不需要改动任何服务代码。想要为服务增加对Istio的支持,您只需要在环境中部署一个特殊的边车,使用Istio控制面板功能配置和管理代理,拦截微服务之间的所有网络通信。

Istio目前仅支持在Kubernetes上的服务部署,但未来版本中将支持其他环境。

Istio提供了一个完整的解决方案,通过为整个服务网格提供行为洞察和操作控制来满足微服务应用程序的多样化需求。它在服务网络中统一提供了许多关键功能:

  • 流量管理:控制服务之间的流量和API调用的流向,使得调用更可靠,并使网络在恶劣情况下更加健壮。
  • 可观察性:了解服务之间的依赖关系,以及它们之间流量的本质和流向,从而提供快速识别问题的能力。
  • 策略执行:将组织策略应用于服务之间的互动,确保访问策略得以执行,资源在消费者之间良好分配。策略的更改是通过配置网格而不是修改应用程序代码。
  • 服务身份和安全:为网格中的服务提供可验证身份,并提供保护服务流量的能力,使其可以在不同可信度的网络上流转。

Istio服务网格逻辑上分为数据面板和控制面板:

  • 数据面板由一组智能代理组成,代理部署为边车,调解和控制微服务之间所有的网络通信。
  • 控制面板负责管理和配置代理来路由流量,以及在运行时执行策略。

下图显示了构成每个面板的不同组件:

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Conduit是为Kubernetes设计的一个超轻型服务网格服务,它可透明地管理在Kubernetes上运行的服务的运行时通信,使得它们更安全可靠。Conduit提供了可见性、可靠性和安全性的功能,而无需更改代码。

Conduit service
mesh也是由数据面板和控制面板组成。数据面板承载应用实际的网络流量。控制面板驱动数据面板,并对外提供北向接口。

Linkerd和Envoy比较相似,都是一种面向服务通信的网络代理,均可实现诸如服务发现、请求路由、负载均衡等功能。它们的设计目标就是为了解决服务之间的通信问题,使得应用对服务通信无感知,这也是Service
Mesh的核心理念。Linkerd和Envoy像是分布式的Sidebar,多个类似Linkerd和Envoy的proxy互相连接,就组成了service
mesh。

而Istio则是站在了一个更高的角度,它将Service Mesh分为了Data
Plane和Control Plane。Data Plane负责微服务间的所有网络通信,而Control
Plane负责管理Data Plane Proxy:

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并且Istio天生的支持Kubernetes,这也弥合了应用调度框架与Service
Mesh之间的空隙。

关于Conduit的资料较少,从官方介绍看它的定位和功能与Istio类似。

» 微服务本质是对服务的拆分,微服务架构符合工程领域常用的“分而治之”范式。

Kubernetes + Service Mesh = 完整的微服务框架

Kubernetes已经成为了容器调度编排的事实标准,而容器正好可以作为微服务的最小工作单元,从而发挥微服务架构的最大优势。所以我认为未来微服务架构会围绕Kubernetes展开。而Istio和Conduit这类Service
Mesh天生就是为了Kubernetes设计,它们的出现补足了Kubernetes在微服务间服务通讯上的短板。虽然Dubbo、Spring
Cloud等都是成熟的微服务框架,但是它们或多或少都会和具体语言或应用场景绑定,并只解决了微服务Dev层面的问题。若想解决Ops问题,它们还需和诸如Cloud
Foundry、Mesos、Docker Swarm或Kubernetes这类资源调度框架做结合:

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但是这种结合又由于初始设计和生态,有很多适用性问题需要解决。

Kubernetes则不同,它本身就是一个和开发语言无关的、通用的容器管理平台,它可以支持运行云原生和传统的容器化应用。并且它覆盖了微服务的Dev和Ops阶段,结合Service
Mesh,它可以为用户提供完整端到端的微服务体验。

所以我认为,未来的微服务架构和技术栈可能是如下形式:

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多云平台为微服务提供了资源能力(计算、存储和网络等),容器作为最小工作单元被Kubernetes调度和编排,Service
Mesh管理微服务的服务通信,最后通过API Gateway向外暴露微服务的业务接口。

我相信未来随着以Kubernetes和Service
Mesh为标准的微服务框架的盛行,将大大降低微服务实施的成本,最终为微服务落地以及大规模使用提供坚实的基础和保障。

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近日,在Aliware Open Source•成都站-Apache Dubbo
开发者沙龙上,阿里巴巴中间件高级技术专家李云(至简)向开发者们分享了阿里巴巴中间件团队在Service
Mmesh领域的探索和最新实践。本文是根据至简的现场分享所整理,为大家回顾分享中的精彩内容。

嘉宾介绍:李云(至简),阿里巴巴中间件高级技术专家,是阿里巴巴集团Service
Mesh方向的重要参与者和推动者。

我们去探索一项技术,并不会仅仅因为其先进性,而是因为我们目前遇到了一些无法解决的问题,而这项技术正好能解决这个问题。现在,阿里巴巴整个集团业务的体量很大,在技术上会遇到很多的挑战。而正是因为这些挑战,让我们思考通过哪些新技术可以去解决这些痛点,这也是我们在Service
Mesh领域进行探索和实践的出发点。首先,我们先来看看自己遇到了哪些挑战。

一、微服务的5大挑战

第一个挑战是微服务框架自身演进困难。

任何软件都会有他的生命进化曲线,从最初的萌芽,进入形成期,往上发展,再进入平台期,最后进入衰亡期。当然我们希望我们的软件可以在进入平台期后,能借助某次演进进入新的发展期。从这个维度看,所有软件最重要的使命不是满足功能要求,而是演进,从而持续成长。相反,当某个软件无法演进的时候,就会意味着死亡。但软件的演进并不是一个简单的事情,以微服务框架为例,为了进一步提升双11期间整个中间件平台的稳定性,我们会修改若干个功能,并以SDK的方式去提供给业务方,但业务代码和微服务框架SDK是强耦合的,这时候需要我们推动各个业务方和我们一同去做升级。虽然我们的初衷是实现平台稳定性的提升,帮助业务更好的发展,但这时由于大家的出发点和诉求有所不同,业务方和我们一起去做升级是比较困难的。所以要发展微服务框架,首先遇到的挑战就是演进困难。

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第二个挑战是微服务框架SDK多语言并行开发与维护成本高。

以前我们都是通过对技术栈的统一来提升成本优势和团队效率,大家可以用一种语言去开发和维护,避免多语言时团队的不聚焦。但在软件和开源生态演进的过程中,多语言已经成为一种流行,因为不同语言都有其自身的优势,今天大家能看到的一个现象是云原生的生态中有多种开发语言,使用频率最高的语言已经不是Java了,而是Go,是因为Go的footprint很小。再以
Dubbo为例,除了Java,我们还提供C++,Node.js的SDK,以便让更多的开发者可以加入Dubbo生态,但所有的这些,如果没有社区力量的参与,是很难维持的。

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第三个挑战是异构服务框架难以共存完成渐进式演进。

我们结合场景来看看这个挑战。阿里巴巴收购了一些企业,被收购企业的技术栈可能和阿里巴巴不同,比如有些用的是Go语言,有些用的是PHP,这时候为了统一技术栈,我们需要对这类技术平台推倒重来,但这个过程中,我们会面临一系列问题,首当其冲的就是推倒重来会带来巨大的技术风险,其次是可能会面临技术人员大批量流失的风险,这在社会责任的层面也是很难接受。所以我们在寻求一种可能的方案,去解决这类问题。

第四个挑战是单一的语言限制了人才的多样性。

这里,我们不去争论某个编程语言的好与坏,每个语言都有其适用场景,你不能说我手里有个榔头,你面对的都是钉子。以前我们觉得统一技术栈可以集中开发力量,并且带来较高的运维便利性。但伴随着互联网带来的快节奏,以往的团队能力设置已经很难满足这类变化,对工程师个体提出了更高的要求,我们不仅仅需要是某一方面的专家,而且还需要具备多域的工作技能,DevOps和全栈工程师就是这类快节奏变化下最好的注脚。

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第五个挑战是点状的服务治理难以做到及时、有效和经济。

微服务和架构的核心是拆分,通过拆分,让每个模块可以独立运行,跟上业务的发展速度,持续推动业务的创新。但拆完后新的问题出来了,缺少横向的内容拉通所有独立的烟囱,从而在服务治理上带来极大的挑战。

二、分布式应用的4大发展趋势

1. 微服务会成为大规模分布式应用的主流架构。

任何复杂的工程问题都会归结为devide and
conquer(分而治之),意思就是就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并。微服务本质是对服务的拆分,与工程领域惯用的“分而治之”的思路是一致的。

2. 微服务架构下应用的开发是多语言的。

没有一个语言是一家独大的,每种语言在特定场景下都有其自身的优势,我们希望这种优势能够将技术到产品的周期(time
to
market)缩短。技术的核心在于创造价值,无论是交付给客户,还是服务于整个社会。因此,微服务是需要不同语言的开发者发挥自身的优势,去进一步完善我们的微服务架构,释放技术价值。

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3. 数据安全将成为公有云分布式应用的生命线。

云原生时代,业务即便没上云,企业对自身数据的安全都是有诉求的,尤其是在金融行业,如果通过抓包就能获取一些敏感信息,这将会给企业带来巨大的风险。

4. Cloud native成为distributionless(无分布式)的主要探索路径。

分布式发展的终极形式是无分布式,在未来我们做开发,所有的代码在web上写好后,通过点击一个按钮,所有部署都会自动实现,所有的code
review的工作可以在一个统一的工作台上全部实现。

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▵成都站开发者沙龙现场

5. 以更快的速度,通过构建软件去探索新业务。

工程师服务的是客户,通过技术输出来实现技术价值,以互联网的架构帮助赋能传统企业,帮助企业获得差异化竞争力。

三、什么是 Service Mesh

Service Mesh是层次化、规范化、体系化、无侵入的分布式服务治理技术平台。

层次化

分为数据面和控制面两个概念,数据面是指所有数据流动的那个层面,控制面是用来控制这个数据面的,对服务去做处理。对数据面和控制面进行分层,带来的好处是,针对一个复杂的系统进行切分,可以获得更清晰的认识,这和devide
and conque是同一个理念。

规范化

是指通过标准协议完成数据平面和控制平面的连接,同时,sidecar成为所有traffic互联、互通的约束标准。

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体系化

包含两个维度,一是指observability全局考虑。目前在整个分布式治理过程中的最大挑战是:logging、metrics、tracing这三个observability领域的核心内容缺少体系性的关注。另一个是集中管理的维度,包括服务管理、限流、熔断、安全、灰度在内的服务模块都可以在获得体系化的呈现,每个服务都可以被看到,而非团队a只看限流,团队b只看logging,需要一种技术能力拉通所有的服务模块,这个体系化这个角度看,Service
Mesh是一个理想的技术方案。

无侵入

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