Mesh：istio的增强扩展版 Pilot Auth Mixer Envoy Pilot Auth Mixer Golang Sidecar Istio现有架构 Sofa Mesh架构 1. 用Golang开发 Sidecar，替代Envoy 2. Mixer被部分合 并进入Sidecar 3. Pilot/Auth 做扩展和增强 Control plane Control plane Data Data plane Data plane Mixer架构设计 Architect2Golang版Sidecar Pilot Auth Golang Sidecar Mixer XDS API Mixer Service HTTP/1.1 HTTP/2 Sofa RPC ü 参照Envoy的设计 ü 实现XDS API ü 兼容Istio ü 支持HTTP/1.1和HTTP/2 1和HTTP/2 ü 扩展Sofa/Dubbo/HSF Dubbo RPC HSF RPC最大的改变：合并部分Mixer功能 Pilot Auth Mixer Golang Sidecar Mixer ü Mixer三大功能： • Check – 同步阻塞 • Quota – 同步阻塞 • Report – 异步批量 ü 合并Check和Quota ü Report暂时保留在Mixer中

Mesh Meetup #6 广州站基于 Secret Discovery Service Sidecar 的证书管理方案 使用可信身份服务构建敏感数据下发通道 Service Mesh Sidecar 的 TLS 生产级落地实践 分享内容基于 Secret Discovery Service Sidecar 的证书管理方案 Kubernetes Secret 证书管理流程 在 Kubernetes Secret 更新时，Sidecar 需要通过热重启方式重新加载，成本高昂基于 Secret Discovery Service Sidecar 的证书管理方案 Envoy SDS 证书管理流程 Secret Discovery Service 是 Envoy 提出的 Sidecar 证书管理方案，方案的核心流程在于引入 SDS Server 进行密钥管理和分发，Sidecar 通过 gRPC 请求获取证书，并利用 请求获取证书，并利用 gRPC stream 能力实现证书动态轮转。 当然，Sidecar 和 SDS Server 的通信也需要保证自身的通信安全，存在以下两种方案：  Sidecar 与 SDS Server 采用 mTLS 通信，采用静态证书方案，通过 Secret Mount 方式获取通信证书  Sidecar 与 SDS Server 采用 UDS 方式实现纯内存通信，不需要使用证书。基于

非k8s上 不是Service Mesh形态 部署在K8s上 非SM 部署在 非k8s上 Service Mesh (Sidecar模式) 部署在K8s上 Service Mesh (Istio模式) 部署在K8s上 Service Mesh (Sidecar模式) 部署在 非k8s上 Service Mesh (Istio模式) 应用终极形态 应用现状 1 1 1 2 2 2 3 4 4 4 比较理想，绝大部分 投入最终都将保留 Service Mesh (Sidecar模式) Service Mesh (Istio模式) 带完善的控制 平面，如Istio 只有Sidecar， 直接集成周边 不现实 Istio的非k8s支 持投入产出比 太差 背景1：原生Istio无法支撑我们的规模 背景2：k8s（Sigma3.1）将加快普及 铺开，快速会师ü 和路线1的核心差别 • 是先上k8s，还是先上Service Mesh • 而且是终极形态的Service Mesh（意味着更偏离目标） ü 好处是第一步（非k8s上向Sidecar模式演进）非常自然 • 容易落地 • 快速达成短期目标 ü 缺点是再往后走 • 由于没有k8s的底层支持，就不得不做大量工作 • 尤其istio的非k8s支持，工作量很大 • 而这些投入，在最终迁移到k8s时，又被废弃

OSP client 服务路由 网络传输 服务元数据上报缺点 • 语言单一 • 升级困难 • 复杂代码嵌入对客户端进程影响大服务化体系2.0 - Service Mesh雏形 • 物理机、sidecar • Local & Remote，主与备 • 轻量级客户端、本地调用 • Local Proxy负责服务治理与 远程通信 • Remote Proxy负责备份和非 主流流量 JavaApp Thrift over TCP Thrift over TCP JSON over HTTP JSON over HTTP多语言服务端接入 • Registry Agent • sidecar • 注册代理 • 健康检查 • 服务端受限于Proxy支持的协 议（目前只支持HTTP 1.1） Local Proxy Web Server Service Registry API 组 件会给自定义需求带来障碍。 • 保持客户端选择proxy的自由度和灵活性，在我们的实践中好处大 于坏处胖客户端 vs. service mesh vs. cluster 胖客户端 Sidecar（物理机） Daemonset（云） Cluster（HTTP） 接入难度 容易。打入依赖包即可 容易。需依赖SDK 容易。需依赖SDK 编码难度 容易。IDL接口规范 容易。IDL接口规范

Service 业务逻辑 SDK 协议编解码 服务发现 负载均衡 熔断限流 服务路由 …… Service 业务逻辑 轻量级 SDK 协议编解码 Sidecar （MOSN） + 服务发现 负载均衡 熔断限流 服务路由 …… - 专注业务实现 - 无需感知Mesh - 专注服务间通讯和相 关能力 - 与业务逻辑无关 的功能剥离 混合在一个进程内， 应用既有业务逻辑， 也有各种功能， 每次升级都要重新发布应用 业务进程专注于业务逻辑 SDK 中的大部分功能， 拆解为独立进程， 以 Sidecar 的模式运行 将服务治理能力下沉到基础设施，实现独立演进，透明升级7/39 异构系统统一治理 Part 1： 为什么需要Service Mesh? 多语言、多协议 图片来源：https://www -mesh 流量控制、监控8/39 金融级网络安全 Part 1： 为什么需要Service Mesh? 身份标识/访问控制 Service （client） Sidecar Sidecar Service （server） mTLS 服务鉴权 全链路可信、加密 零信任网络9/39 二、 在当下『路口』的思考10/39 Part 2： 在当下『路口』的思考

云原生之后监控需求的变化 •相比物理机虚拟机时代，基础设施动态化，Pod销毁重建非常频繁 •原来使用资产视角管理监控对象的系统不再适用 •要么使用注册中心来自动发现，要么就是采集器和被监控对象通过sidecar模式捆绑一体 指标生命周期变短 •微服务的流行，要监控的服务数量大幅增长，是之前的指标数量十倍都不止 •广大研发工程师也更加重视可观测能力的建设，更愿意埋点 •各种采集器层出不穷，都是本着可采尽 接口，可以直接抓取 • ETCD 可以考虑使用 sidecar 模式来抓，对于运维比较简 单一些，不需要先部署 ETCD 再去配置抓取规则 • ETCD 强依赖硬盘做持久化，所以要特别关注硬盘相关的 指标，尽量用 SSD 或 NVME 的盘 • 采集方式可以参考 categraf 仓库的 k8s/deployment.yaml，如果是 sidecar 模式，就直接使 用 categraf prometheus micrometer • 埋点方案尽量要全公司一套，规范统一，在代码框架层面内置，减轻各个研发团队的使用成本 Pod内的业务应用的监控 - statsd 数据流向 • 推荐做法：如果是容器环境，Pod 内 sidecar 的方式部署 statsd；如果是物理机虚拟机环境，每个机器上部署一 个 statsd 的 agent，接收到数据之后统一推给服务端 Pod-001 业务 容器 agent Pod-002

pictureGlobal view - Sidecar ● Deployed along with each prometheus ● Serves prometheus data through gRPC-based thanos store API Prometheus Sidecar gRPC Store API TargetsGlobal view + HAUnlimited Retention ● Prometheus packs data points for two hours into a block file. ● Sidecar uploads newly created block file to object store.Retrieval from object storage ● Backing up is Deploy on kubernetes - Prom + Sidecar ● https://github.com/improbable-eng/thanos/tree/master/ kube/manifests ● Run as statefulset in a kubernetes cluster. ● Sidecar and prometheus run as two separate

Mesh 实践 云原生 API Gateway 的思考2/21 API Gateway Mesh 的定义 /013/21 LB\Ingress API Gateway Sidecar App POD Sidecar App POD Traffic Control Plane K8S Cluster API Gateway in Service Mesh4/21 API Gateway 硬负载（LVS、Nginx） 软负载（服务发现）5/21 Sidecar Motorcycle (MOSN/Envoy) Service Mesh is Patterns SofaRPC API Gateway MQ Client Service Code6/21 LB\Ingress API Gateway Sidecar App POD Sidecar App POD Traffic Gateway Mesh An infrastructure to expose your services as a managed APIs in the form of a decoupled sidecar proxy7/21 蚂蚁金服 API Gateway Mesh 实践 /028/21 APP Mobile Server 单体架构 Logic Logic Logic Logic

Makefile（include了tools/istio- docker.mk）把这个dockerfile build成了 ${HUB}/proxy:${TAG}镜像，也就是 Kubernetes里跟应用放在同一个pod下的 sidecar。非Kubernetes情况下需要把 pilot-agent、envoy跟应用部署在一起，这 就有点“污染”应用的意思了。Pilot-Agent的功能介绍 在proxy镜像中，pilot-agent负责的工作包括： envoy。 而envoy负责接受所有发往该pod的网络流量，分发所有从pod中发出的网络流量。 根据代码中的sidecar-injector-configmap.yaml（用来配置如何自动化地inject istio sidecar）， inject过程中，除了proxy镜像作为sidecar之外，每个pod还会带上initcontainer（Kubernetes中的概 念），具体镜像为proxy_ role.Type变量定义，类型为model.Proxy，定义在context.go文件中，允许的3个取值范围为： i. "sidecar" 默认值，可以在启动pilot-agent，调用proxy命令时覆盖。Sidecar type is used for sidecar proxies in the application containers. ii. "ingress" Ingress type

K8s 一脉相承且深度融合 • K8s 提供了部署、升级和有限的运行流量管 理能力 • Istio 补齐了 K8s 在微服务治理上的短板 （限流、熔断、降级、分流等） • Istio 以 Sidecar 的形式运行在 Pod 中， 自动注入，自动接管流量，部署过程对业务 透明 • 提供了完整的 Service Mesh 解决方案 • 数据面：Envoy • 控制面：Pilot，Mixe 特性移植到 1.10.x 版本 • Envoy 优化后在低并发（<64）的情况下，容器网络 client sidecar 优于 VM 网络直连 • Envoy 优化后在高并发（>=64）的情况下 • 容器网络 client sidecar 接近 VM 网络直连 • 容器网络 client sidecar 远远优于 VM cNginx（256并发 6.707 vs 15.771）13/24 当前演进方向 严选上云 Roadmap16/24 落地关键步骤 拥抱云原生 • 大势所趋 • 容器化是微服务的最佳载体 • 容器化是 Service Mesh 高 效落地的基石 部署平台 • Sidecar 注入，业务无感知 • 加速云化 建设服务治理平台 • 无缝衔接 VM 集群和容器集 群的服务治理能力 • 最大化发挥 Service Mesh 的 优势 灰度引流 • 服务间调用灰度引流