ServiceMesh的关键之如何理解边车模式
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一步步升级
注意：下面都是边车模式，只不过有的边车实在是简陋。
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大家都知道，微服务是复杂的，引入了一系列的问题，服务治理显得尤关重要。比如日志收集、服务监控、服务治理等。
比如上面这张图，我们在一个Linux服务器上，部署了四个进程。其中，web服务是最主要的进程，其他进程只是作为一些附加功能部署上去的。
其实，这三个圆圈，就是边车的功能。只要把它给挂载上，上面的服务就拥有了这些功能。
但对于这三个组件的配置，是相当复杂的。我们需要很多重复的工作。
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上面这张图，通过将Web应用与我们的辅助应用打包在一块，进一步增强了 不可变性。拥有了容器的加持，我们就能够靠约定来简化打包和发布操作。比如，上面的各个组件就可以通过localhost直接通信。
但可惜的是，我们的这些辅助程序，都是作为docker容器里的进程去启动的，这种 富容器模式 有诸多缺陷，不符合不可变基础设施的理念，所以并不值得推荐。
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k8s的Pod，在容器的基础上，进一步抽象。一个Pod中可以包含多个容器。如下图，基础服务和Web服务可以分别独自构建，最后以Pod作为载体，搭上便车就可以了。
为了更加显著的看到这个过程，下面这张图以日志收集为例，介绍了两个pod，相同日志收集docker容器的拓扑图。
从上面的演进过程我们可以看到。边车，就是辅助或者基础程序而已。但如何方便的管理这些附加的程序，我们有不同的组织方式。只有高度的抽象层次，才能进行方便的组装与设计。
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到此为止，我们可以看一下ServiceMesh经典的两张图了。
我们把Web应用(业务服务)，抽象成绿色的方块。然后把辅助组件(sidecar)，抽象成蓝色方块。在一个相对简单的环境中，我们的部署方式如下所示。
由于辅助组件并不能单独存在，所以它们都依附在绿色的服务上面。
我们抽调服务集群的血肉(Web服务)，只留下它的筋骨(sidecar)，就可以获得下面这张图，这就是ServiceMesh。可以看到里面的连接线条是非常复杂的，人工不可能完成，只能依靠平台去管理。
任何东西只要一上规模了，就体现了它的复杂度。这还仅仅是只有36个服务节点的拓扑图。
不要小看这一个小小的蓝色方块。它不仅仅可以是一个辅助程序，而且可以成为基础设施。现在典型的service mesh，分为`数据平面`和`控制平面`，大多数落地的企业使用proxy方式实现了数据平面，对控制平面的实现有限。
像比较流行的Istio，通过负载均衡、服务间的身份验证、监控等方法，它可以轻松地创建一个已经部署了服务的网络，而服务的代码只需很少更改甚至无需更改。通过在整个环境中部署一个特殊的 sidecar代理，为服务添加 Istio 的支持，而代理会拦截微服务之间的所有网络通信，然后使用其控制平面的功能来配置和管理 Istio。
我们看下它官方的功能描述：
为 HTTP、gRPC、WebSocket 和 TCP 流量自动负载均衡。
通过丰富的路由规则、重试、故障转移和故障注入对流量行为进行细粒度控制。
可插拔的策略层和配置 API，支持访问控制、速率限制和配额。
集群内(包括集群的入口和出口)所有流量的自动化度量、日志记录和追踪。
在具有强大的基于身份验证和授权的集群中实现安全的服务间通信。
可以说，ServiceMesh将业务属性剥离了出去，只剩下一张大网，涵盖了所有运维和基础服务的工作。
要用它，不能说是没有代价的。其中有两点比较重要：
网络包通过层层的代理和转发(Ambassador模式)，效率会降低，排错会变困难。
需要按照这个网格的规范进行改造，也就是写一堆适配器(Adapter模式)。
SpringCloud的Sidecar
说到适配器，就不禁想起了SpringCloud的Sidecar。
Java里要说玩新概念，怎么能少的了Spring家族?SpringCloud同样有一个sidecar的组件，它的maven坐标如下。
org.springframework.cloud spring-cloud-netflix-sidecar
它做的事情，更加像一个适配器。它能把一个普通的php或者nodejs服务，伪装成一个正常的SpringCloud服务。
通过简单的配置，我们就可以让一些其他语言开发的Web应用，加入到SpringCloud体系中来。
它的使用比较简单，在此不过多介绍。
到此，相信大家对“ServiceMesh的关键之如何理解边车模式”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
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