腾讯云中间件团队在 Service Mesh 中的实践与探索

Service Mesh 作为腾讯微服务平台（TSF）支持的微服务架构之一，产品化命名为 Mesh 微服务平台（Tencent Service Mesh Framework，简称 TSF Mesh），提供下一代微服务架构 - 服务网格（Service Mesh）的解决方案，覆盖公有云、私有云和本地化部署等多种场景。从 2018 年 8 月推出首个版本以来，已经陆续在金融、新零售、工业互联网，以及公司内部等生产环境落地。在产品落地过程中，遇到了一系列技术挑战，如非 Kubernetes 环境的支持、多租户隔离、与 Spring Cloud 服务框架的互通、海量服务实例下的域名解析等等。针对这些问题，通过自研以及社区合作，最终得以解决。本文主要从用户场景出发，以生产实践探索过程中遇到的挑战为切入点，梳理和总结应对的解决方案，以期望对 Service Mesh 的认识、对 TSF Mesh 产品的了解有所帮助。

背景介绍

什么是 Service Mesh ? 根据 Buoyant CEO，Service Mesh 理念的提出者和先行者，William Morgan 定义，Service Mesh（服务网格）是一个专注于处理服务间通信的基础设施层。用于解决服务间复杂拓扑中的可靠请求传递，是云原生技术栈的关键组件之一。

2018 年被很多人称为 “Service Mesh 之年”，这一年，业界几乎所有大厂都在尝试推出自己的 Service Mesh 产品。Service Mesh 中的明星项目 Istio 在这一年也是蓄势待发，作为 Google、IBM、Lyft 联合开发的开源项目，陆续发布了 0.5、0.6、0.7、0.8 和 1.0 版本，到 2018 年 7 月 31 日 1.0 GA 时，对 Istio 来说是一个重要的里程碑，官方宣称所有的核心功能都可以用于生产。

以 GitHub 上的 star 数量的角度来看一下 Istio 在近几年的受欢迎程度，下图显示的是 Istio 的 GitHub star 数量随时间变化曲线。可以看到在 2018 年，Istio 的 star 数量大概增长了一万，目前已经超过 2.2 万 颗星，其增长趋势也非常平稳。

早在 2017 年，腾讯云中间件团队就选定 Istio 为技术路线，开始 Service Mesh 的相关预研和研发工作。作为腾讯微服务平台（TSF）的无侵入式微服务框架的核心实现，于 18 年初在腾讯广告平台投入，打磨稳定后，陆续开始对外输出，目前在金融、工业互联网等领域都有落地案例。

产品落地过程并非一帆风顺，会遇到一些问题和挑战。接下来，首先以开源 Istio 为切入点，介绍一下 TSF Mesh,之后对 TSF Mesh 产品化探索过程中的部分典型问题以及解决方案进行梳理和分享。

TSF Mesh 介绍

Mesh 微服务平台（Tencent Service Mesh Framework，简称 TSF Mesh），基于 Service Mesh 的理念，为应用提供服务自动注册与发现、服务路由、鉴权、限流、熔断等服务治理能力，且应用无需对源代码进行侵入式改造，即可与该服务框架进行集成。

在开发选型上，基于业界达到商用标准的开源软件 Istio 进行构建，主要原因如下：

• Istio 功能相对完备，mesh 该有的能力都有。

• 社区活跃，资源丰富，CNCF 成员，代表云原生标准化。

• Golang（Istio）& C++14（envoy）都是高性能语言，且运行起来资源使用灵活，独立性好，无 JVM 等外部依赖。

在了解 TSF Mesh 架构之前，先回顾一下 Istio 的架构图，如下图所示：

在上面的架构图中，Istio Mesh 分为两块：数据面板和控制面板。envoy 在 Istio 中扮演数据面板的角色，作为服务的代理，被部署为 sidecar，服务无需感知 envoy 的存在；控制面板包含 Pilot，Mixer，Citadel 等组件。这些组件的主要功能如下：

• Envoy: 作为底层的代理，通常选用其扩展版本 istio-proxy，用于调度服务网格中所有服务的出入站流量。包含了丰富的内置功能，例如动态服务发现，负载均衡，HTTP/2&gRPC 代理，熔断器，健康检查，基于百分比流量拆分的灰度发布，故障注入，性能指标等。

• Pilot: 控制面的核心组件，为 Envoy 提供服务发现、智能路由（如 AB 测试、灰度发布）和弹性流量管理功能（如超时、重试、熔断），负责将高层的抽象的路由规则转化成低级的 envoy 的配置。

• Mixer: 提供策略检查和遥测功能。

• Citadel: 安全组件，提供了自动生成、分发、轮换与撤销密钥和证书功能。

TSF Mesh 整体架构上，其核心能力与开源的 Istio 保持一致，同时对 envoy、Pilot、Mixer、Pilot-agent 组件做了增强，并且新增组件 Apiserver 和 Mesh-dns。外围能力聚焦在安全性、易用性、可维护性和可观测性，如下图所示：

运营支撑提供了运营端管理和租户端管理，比如租户端的角色管理，集群管理，命名空间管理，应用管理，服务治理等；运营端提供资源管理等。监控系统提供了日志功能，链路追踪，调用链拓扑图，指标监控等。基础组件为限流、注册中心、配置中心、日志采集和实时监控提供支撑。Paas 为应用部署提供支撑，比如 aPaas 等。

TSF Mesh 保留 Istio 所有的原生特性，同时对 Service Mesh 叠加了部分商业特性，如下：

• 平台解耦：支持 K8S/VM/裸金属服务器环境

• 新旧兼容：支持 Spring Cloud 应用、Service Mesh 应用互通，统一治理

• 多租户隔离、管理支持

• 调用链、日志、监控落盘

• 高可用性

TSF Mesh 产品化挑战

1. 支持异构的计算平台

尽管 Istio 强调自身可扩展性的重要性在于适配各种不同的平台，也可以对接其他服务发现机制，但在实际场景中，通过深入分析 Istio 几个版本的代码和设计，可以发现其重要的能力都是基于 Kubernetes 进行构建的。以下面两点为例：

• 服务配置管理

Istio 的所有路由规则和控制策略都是通过 Kubernetes CRD 实现，可以说 Istio 的 APIServer 就是 Kubernetes 的 APIServer，数据也自然地被存在了对应 Kubernetes 的 Etcd 中。如下图所示：

1. 服务发现及健康检查

Istio 的服务发现机制基于 Kubernetes 的 Services/Endpoints，从 Kube-apiserver 中获取 Service 和 Endpoint，然后将其转换成 Istio 服务模型的 Service 和 ServiceInstance。同时 Istio 不提供域名解析能力，域名访问机制也依赖于 kube-dns, coreDNS 等构建。节点健康检查能力基于 LivenessProbe/ReadinessProbe 机制实现 。

在实际场景中，TSF 的用户并非都是 Kubernetes 用户，例如公司内部的一个业务因历史遗留问题，不能完全容器化改造，同时存在 VM 和容器环境，场景如下：

从上面的业务场景可以看出，业务要求能够将其部署在自研 Paas 以及 Kubernetes 的容器、虚拟机以及裸金属的服务都可以通过 Service Mesh 进行相互访问。

为了实现多平台的部署，必须与 Kubernetes 进行解耦。在脱离 Kubernetes 后，Istio 面临以下四个问题：

• 服务的动态配置管理不可用

• 服务节点健康检查不可用

• 服务自动注册与反注册能力不可用

• 流量劫持不可用

针对这 4 个问题，TSF Mesh 团队对 Istio 的能力进行了扩展和增强，增强后的架构如下：

增强 Pilot 的 consul 适配器，与 consul 注册中心对接；增加 Apiserver 实现元数据转换；增强 Pilot-agent，实现 VM 的自动注入，服务注册，envoy 管理。经过改造后，Service Mesh 成功与 Kubernetes 平台解耦，组网变得更加简洁，通过 GRPC 和 REST API 可以对数据面进行全方位的控制，可从容适配任何的底层部署环境，对于私有云客户可以提供更好的体验。

2. 支持多租户

租户的概念不止局限于集群的用户，它可以包含为一组计算，网络，存储等资源组成的工作负载集合。而在多租户场景中，需要对不同的租户提供尽可能的安全隔离，以最大程度的避免恶意租户对其他租户的攻击，同时需要保证租户之间公平地分配共享集群资源。

在公有云或私有云场景下，用户对隐私和隔离看得非常重要。往往不同用户/租户之间，服务配置、节点信息、控制信息等资源数据是隔离的，互相不可见。但是 Istio 本身并不支持这种级别的隔，需要框架集成者去扩展。

Istio 依托于 kubernetes 能力，可实现 “soft-multitenancy”，即单一 Kubernetes 控制平面和多个 Istio 控制平面以及多个服务网格相结合；每个租户都有自己的一个控制平面和一个服务网格。

其它租户模式，比如单独的 Istio 控制平面控制多集群网格的场景，Istio 并不支持。在这种场景下，每个租户一个网格，集群管理员控制和监控整个 Istio 控制面以及所有网格，租户管理员只能控制特定的网格。这种场景与云环境下的多租户概念比较稳合，对此 TSF Mesh 通过数据建模，实现了这种租户模式，即单控制面多集群网格。基本架构如下图所示：

在上图中，实现了租户管理、租户数据的隔离存储、Pilot 控制面缓存增加租户索引。在这种场景下，各租户只能看到自身的集群资源，包括计算资源、逻辑资源、应用资源等，其它租户创建的集群资源不可见，sidecar 只能从控制端同步到本租户的配置和服务 xDS 信息。

3. 服务寻址

在侵入式框架下，目标服务的标识通常是服务名，服务注册与发现是强关联的，通过服务发现机制实现服务名到服务实例的寻址。在 Service Mesh 机制下，对应用是无侵入的，服务发现机制只能下沉到 Service Mesh，这意味着客户端通过目标服务标识名称的访问方式，需要域名解析能力的支持。

Istio 下的应用使用完全限定域名 FQDN（fully qualified domain name）进行相互调用，基于 FQDN 的寻址依赖 DNS 服务器，Istio 官方对 DNS 服务器的说明如下：

Istio does not provide a DNS. Applications can try to resolve the FQDN using the DNS service present in the underlying platform (kube-dns, mesos-dns, etc.).

从上面的描述看出，Istio 并不提供 DNS 的能力，依托于平台的能力，如 kubernetes 平台下的 kube-dns 。以 Istio 的官方提供的 demo：bookinfo 为例，Reviews 与 Ratings 之间的完整的服务调用会经过以下过程：

从图上可以看出，Reviews 和 Ratings 的互通，kube-dns 主要实现 2 个功能：

• 服务的 DNS 请求被 kube-dns 接管

• kube-dns 将服务名解析成可被 iptables 接管的虚拟 IP（clusterIP）

正如前面提到的，用户的生产环境不一定包含 kubernetes 或者 kube-dns，我们需要另外寻找一种机制来实现上面的两个功能。

在 DNS 选型上，有集中式和分布式两种方案，集中式 DNS：代表有 kube-dns, CoreDNS 等，通过内置或者插件的方式，实现与服务注册中心进行数据同步。

集中式 DNS 存在以下问题：组网中额外增加一套 DNS 集群，并且一旦 DNS Server 集群不可用，所有数据面节点在 DNS 缓存失效后都无法工作，因此需要为 DNS Server 考虑高可用甚至容灾等一系列后续需求，会导致后期运维成本增加。

分布式 DNS 将服务 DNS 的能力下沉到数据平面。分布式 DNS 运行在数据面节点上，DNS 无单点故障，无需考虑集群容灾等问题，只需要有机制可以重新拉起即可。由于与业务进程运行在同一节点，因此其资源占用率必须控制得足够低，才不会对业务进程产生影响。

综合考虑，最终 TSF Mesh 选用了分布式 DNS 的方案，以独立进程作为 DNS Server，如下图所示

图中 Mesh-dns 通过 Pilot 同步服务信息，当应用通过服务名调用时，会进入 Mesh-dns 进行域名的本地解析，然后流量被 iptables 接管，之后到达 envoy，最后由 envoy 动态路由到 upstream；对于其它非 mesh 服务的域名解析，Mesh-dns 会透明传输，走默认的 DNS。通过配置缓存本地化以及异常退出后自动拉起并加载配置，保证在异常情况下的高可用。

值得一提的是 Istio 暴力流量接管问题，这个也是大家诟病比较多的。由于 Istio 的数据面针对 kubernetes 容器内流量进行全接管，但是对于虚拟机或裸金属场景可能不适用，毕竟虚拟机或裸金属上可能不仅仅只有 mesh 的服务。因此，需要考虑细粒度的接管方案，使得 mesh 与非 mesh 应用在同一个虚拟机/容器中可以共存。TSF Mesh 对这块能力也做了增强，只需要少量的 iptables 规则，即可完成 mesh 与非 mesh 流量的筛选。

4. 与异构服务框架互通

微服务框架可以分为侵入式和非侵入式两种，目前比较主流的微服务框架 Spring Cloud，基于 Spring Boot 开发，提供一套完整的微服务解决方案，包括服务注册与发现，配置中心，全链路监控，API 网关，熔断器，远程调用等开源组件，并且可以根据需求对部分组件进行扩展和替换。与 Service Mesh 之处不同在于，Spring Cloud 是一种侵入式的微服务框架，需要 SDK 支撑，并且技术栈受限于 Java。

出于功能重叠、语言壁垒 、耦合性，开发运维成本，技术门槛，云原生生态等多方面的因素，有相当一部分用户开始尝试 Service Mesh，或者往 Service Mesh 迁移和转型，但仍然存在一些遗留的 Spring Cloud 的服务，希望能与 Service Mesh 中的服务互通。用户期望支持的架构如下图所示：

在上面这个架构中，最大的挑战在于涉及了两个不同的微服务框架之间的互通。这两个微服务框架从架构模式、概念模型、功能逻辑，技术栈上，都存在较大的差异。唯一相共的点，就是他们都是微服务框架，可以将应用的能力通过服务的形式提供出来，给外部用户调用，外部用户实际上并不感知服务的具体形态。

基于这个共同点，为了使得不同框架下的服务能够正常工作，TSF 团队做了大量的开发工作，将两个微服务框架，从部署模式、服务及功能模型上进行了拉通，主要包括如下几点：

5. 可观测性

在上一小节，提到了 Service Mesh 与 Spring Cloud 的能力互通，TSF Mesh 为了提供更好的用户体验，在日志、监控和调用链方面的能力也与 Spring Cloud 拉通，在 envoy 标准 Tracers 能力（envoy.zipkin）的基础上，增加了 envoy.local 类型，使其支持监控和调用链日志落到本地挂载盘，由 TSF 的 APM 系统采集并分析，实现 mesh 应用与 spring 应用的调用链串接。

如下图展示了两种不同微服务架构下，一致的服务依赖拓扑能力。user、shop、promotion 为 Service Mesh 应用，provider-demo 为 Spring Cloud 应用，服务间的箭头表示了调用关系。

总结与展望

TSF Mesh 作为腾讯微服务平台 TSF 的 Service Mesh 解决方案，在持续交付中，帮助企业客户解决传统集中式架构转型的困难，打造大规模高可用的分布式系统架构，实现业务、产品的快速落地。本文主要从用户实际场景出发，挑选了 TSF Mesh 产品化过程中遇到的部分典型问题和应对的解决方案，进行梳理和介绍，希望对 TSF Mesh 产品的了解以及技术演进思路有所帮助。还有一些问题和解决办法，涉及较深的技术细节，或显枯燥，并未一一罗列，比如性能优化相关，mixer 相关，自定义协议相关，部署相关等等。

TSF Mesh 团队拥抱开源协同，努力跟进 Service Mesh 的技术发展趋势，积极参与社区贡献。就技术发展趋势，有些点仍值得后续探讨，比如控制面单体化，UDPA（通用数据平面 API）的标准化演进，wasm 在 envoy 中扮演的角色，mixer 下沉，协议扩展，性能优化等等。

回顾过去，从 "Service Mesh" 和 "Istio" 这两个词汇第一次进入公众视野到如今，有将近四年的时间，见证了数据面板的争奇斗艳，也亲历了 xDS 的“快速”演变，架构与性能之间的妥协也从未停歇。总之，一句话：流年笑掷，未来可期。

头图：Unsplash

作者：吕晓明

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原文：腾讯云中间件团队在 Service Mesh 中的实践与探索

来源：腾讯云中间件 - 微信公众号 [ID：gh_6ea1bc2dd5fd]

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