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usdt不用实名(www.caibao.it):构建基于Service Mesh 的云原生微服务框架

admin2021-02-0142

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原题目:构建基于Service Mesh 的云原生微服务框架

现在许多企业照样接纳基于 SDK 的传统微服务框架举行服务治理,而随着 Service Mesh 的普及,越来越多的企业最先结构自己的 Service Mesh 框架系统,但多数企业刚最先不会激进地将所有营业迁徙至 Serivice Mesh,像 Java 系应用依然保留原框架,而非 Java 系应用接纳 Mesh 框架,差别开发语言可以用差别的手艺框架,但营业不能被框架割裂,那在两种架构系统下应用服务若何互联互通?微服务若何统一治理?传统微服务又若何平滑迁徙至 Service Mesh 呢?

腾讯为了解决以上的手艺问题,自研了 TSF Mesh 微服务框架。也许有人会问,开源 Istio 已经是对照完善的 Service Mesh 方案了,为什么要再造一个 Mesh 微服务框架?和原生 Istio 什么区别呢?

QCon 大会讲师张培培来自腾讯云微服务产物团队,在这里分享 TSF Mesh 有哪些差别点?解决了什么样的问题?

云原生的概念在 2013 年被首次提及,在 2015 年又被 CNCF 重新界说,这两年之以是这么火,主要照样云原生的手艺能够辅助手艺团队构建一个容错性强、易于治理和便于考察的松耦合系统。Service Mesh 作为云原生 SaaS 层的手艺代表,与传统基于 SDK 的微服务框架相比,在提供加倍完善的服务治理能力的同时,其无侵入松耦合的 Sidecar 接入方式是许多企业最先将微服务架构迁徙到 Service Mesh 的一个主要缘故原由。

那若何将传统微服务框架迁徙到 Service Mesh 呢?先来看下这样一个迁徙场景,客户的营业架构是这样的,就是左图这个架构:

  1. 营业是基于 Spring Cloud 框架开发的
  2. 注册中央接纳的是 Consul 或 Eureka

现在开源 Istio 已经成为 Service Mesh 事实上的尺度,因此客户希望实验迁徙到 Istio 上,原生 Istio 是构建在 K8s 上的,因此客户要迁徙到 Istio,首先需要容器化革新,再将框架迁徙至 Service Mesh;而在 Mesh 化历程中,由于 Spring Cloud 的服务注册系统和 Istio 的服务注册系统不一样,也就是若是应用不全量迁徙的话,新老营业就没法相互服务发现,营业间通讯就被割裂了。然则对于体量稍大的营业,这几乎是不可能的事情;而且许多客户只想单纯的做框架迁徙,并不想容器化革新;以是现实的迁徙场景可能是这样的。

我们一样平常在跟一些客户交流时,他们在 Mesh 化革新中也确实有这样的诉求:

  1. 一些存量老营业运行在虚拟机或者物理机上,暂时没有容器化革新设计,但希望通过 Service Mesh 来做服务治理
  2. 新上的营业或者存量的非要害营业可以做为试点,先容器化、Mesh 化,其它营业依然接纳原有的运行方式和微服务框架
  3. 对于未迁徙的存量应用和迁徙完成的 Mesh 应用依然能保持营业上的互通

因此,最终迁徙的架构图可能就是这样的,左边两个绿色框是未迁徙的存量应用,右上蓝色框是容器化 Mesh 化的试点应用,右下红色框依然运行在 CVM 上 Mesh 化的应用, 但无论若何革新,应用间依然是保持互通的;

而这些诉求却是原生 Istio 没有办法知足的,虽然社区一直在起劲,Istio 2020 的目的也是为了商用,希望应用能够更利便、更简朴的接入进来,特别是对虚拟机的支持,不外依然没有一个完整的方案,许多特征照样围绕 K8s 来实现的。

以是这正是我们构建 TSF Mesh 微服务框架的初衷:从营业的现实场景出发,辅助传统微服务框架如 Spring Cloud 平稳过渡至 Service Mesh 框架,并最终形成基于 Service Mesh 的全方位服务治理系统;

我们在 2018 年底左右就公布了 TSF Mesh 的第一个版本,并以 TSF 腾讯微服务开发平台的产物形态投入商用,并兼容 Spring Cloud 的开发框架,现在有不少行业客户已经接入商用,特别是一些有历史负担、不太利便做大规模革新的传统客户。

那时思量到服务治理能力的完善度、手艺栈以及开源社区影响力等因素,我们选择了 Istio + Envoy 作为 Service Mesh 底座举行构建,而在现实实现中,我们同样面临三大挑战:

  1. 第一,运行平台的挑战,我们知道 Istio 是强依赖于 K8s 平台的,如应用生命周期治理、服务注册、康健检查、服务寻址、计谋设置治理等等,那对于物理机或虚机平台这些能力若何支持呢?
  2. 第二,微服务框架的挑战,Spring Cloud 和 Service Mesh 都各自完善的服务治理系统和实现机制,若何让两者的服务相互通讯?服务注册发现、路由、限流、熔断等治理能力若何拉通而且统一治理呢?
  3. 第三,可观察性的挑战,Spring Cloud 和 Service Mesh 服务治理买通后,若何统一观察两个系统的服务?日志、监控、挪用链若何买通?

下面将从 PaaS 平台解耦、注册中央、服务治理、数据运营 4 个切面出发,先容我们是若何一步步实现 TSF Mesh 微服务框架的;最后,当完成了这样一个框架的构建,针对前面的现实迁徙场景,我们又是若何做应用架构的迁徙的。

PaaS 平台解耦:将框架与运行平台解耦,让微服务应用可同时运行在虚拟机和 K8s 上

首先,我们来看下若何将框架与运行平台解藕,让微服务应用可同时运行在虚拟机和 K8s 上。为什么要将框架与运行平台解藕呢?由于我们是基于原生 Istio 构建 Service Mesh 框架,而原生 Istio 又是和 K8s 强耦合的,首先就是部署和应用生命周期治理,若是不解藕,很难知足像虚拟机、物理机运行的应用场景。

在业内盛行这样一句话:计算机科学领域的任何问题都可以通过增添一个间接的中心层来解决。

同样,我们引入 Resource Controller 资源管控模块这样一个中心层来解决容器和虚拟机统一治理的问题;对于应用容器部署,Resource Controller 适配尺度的 K8s 的 API Server 接口,如图中左边部门,可以对接任何支持尺度 K8s 接口的容器平台,如 TKE、灵雀云等,这里就不外多先容了。

对于应用虚拟机部署,我们自研了一个 aPaaS 虚拟机应用治理平台,对比左边 K8s 架构,aPaaS 在实现上有许多类似的地方,这里主要引入了以下四个模块来解决程序包治理、应用部署以及弹性伸缩的问题:

  1. Repo Manager 模块,类似容器的镜像治理系统,卖力应用程序包基于版本举行治理(如程序包上传、下载),并支持对接 Jenkins 等 CD 系统;
  2. TSF-master-api / TSF-master,类似 K8s 的 API Server 和 Kubernetes Master,TSF-master-api 是 aPaas task 义务接入层,并将应用部署、下线、启停等义务转发给 TSF Master,TSF Master 再将义务异步调剂到详细的虚拟机上,并实时同步义务执行状态;
  3. TSF Controller,类似 K8s 的 HPA/ReplicationControlle 水平扩缩容控制器,TSF Controller 则卖力虚拟机应用的水平扩缩容,凭据虚机部署组中设置的 CPU 利用率、内存利用率等指标周期性探测部署资源的使用情形,若是匹配到设置的目的值,就通过挪用 TSF Master 对虚拟机应用举行扩容或者缩容;
  4. tsf-agent,类似 K8s Node 节点上的 Kubelete 组件,卖力初始化机械环境以及执行详细的义务,如在执行部署义务时,tsf-agent 凭据 task 中的信息先从 Repo Manager 下载响应版本的程序,异步执行并卖力应用历程的生命周期治理,通过类似 K8s liveness 的康健检查机制,探测应用的执行状态,若是运行异常则重新拉起应用历程,同时也会同步执行状态给 TSF Master;

这几个模块基本承载了 aPaaS 的焦点功效,到这里我们搭建好了一个统一的部署和应用生命周期治理平台,那 Mesh 应用的部署有什么差别呢?

我们知道,要实现透明的 Mesh 服务治理,首先需要为应用分外部署一个 Sidecar(也就是 Sidecar 的注入),通过 Sidecar 来署理应用的收支流量、实现流量治理;

首先,我们回首下在原生 Istio 下部署应用时,若何将 Sidecar 容器注入到应用 POD 中的,看下上面这个图,Istio 通常接纳的是手工注入或自动注入的方式:

  1. 手工注入:就是用户手工执行 istioctl kube-inject 来重新组织应用部署;
  2. 自动注入:通过 K8s 的 mutable webhook 回调 istio-sidecar-injector 服务来重新组织应用部署;

实在说白了,注入的本质就是是将运行 Sidecar 所需要的镜像地址、启动参数、所毗邻的 Istio 控制面信息(如 Pilot、Mixes、Citadel 地址)填充到注入模版,并添加到应用部署中,再通过 K8s 确立应用和 Sidecar 的 POD。

那流量挟制是原生 Istio 是怎么做的呢?这里,Istio 用到了 initContainers 初始化容器,在注入 Sidecar 的同时先注入 istio-init 容器,该容器被赋予了 NET_ADMIN 的 POD 网络空间权限,执行一个 iptables 剧本,该剧本用来挟制 inbound 和 outbound 的流量到 Envoy 的 15001 端口 ;

明白了原生 Istio 的实现原理后,我们的实现也就对照容易了,就是下面这个图画的:

TSF Mesh 在和 K8s 解藕后,Sidecar 统一都在 Resource Controller 这个模块中注入。

对于容器,照样注入到 deployment Crd 中再下发给 kube-apiserver,对于虚拟机,是封装到 task 义务并下发给 TSF master-api 组件,再分发给 VM 上 tsf-agent,tsf-agent 在启动应用时拉起 Sidecar。

对于流量挟制,我们也做了统一,不管是容器照样虚拟机,统一都在 Sidecar 的 pilot-agent 这个组件中执行 iptables 剧本,这里有个优化点哈,就是只挟制服务网格中注册过的服务流量,后面在讲注册中央那章的时刻会详细先容下。

那到这里,实在另有两个部署的边界问题,一个无损公布,另一个就是优雅下线。

那什么是无损公布呢?简朴说,应用公布乐成的标志是应用能够真正提供服务(也就是注册到注册中央可被其它服务挪用),或者说,有时刻应用历程虽然启动乐成了,但由于初始化历程对照慢好比 Java 应用,这时刻还不能真正提供服务,若是简朴以历程启动乐成为公布乐成的标志将服务实例注册到注册中央,其它服务在同步到该实例并举行挪用时就会失败,这种情形就不是无损公布;K8s 中是若何实现无损公布的呢,我们知道在 K8s 中,是通过设置一个 readiness 探针的 webhook 来实现的,只有探测乐成后才会更新 POD 的 endpoint 信息。

那 TSF 中既然不能依赖平台来实现类似 readiness 的功效,我们把这个能力统一放到框架中来实现,对于 Spring Cloud,我们对 SDK 举行了扩展,在应用启动时代会自动探测应用的服务状态,探测乐成后才会把这个实例注册到注册中央。

对于 Service Mesh,Sidecar 会自动探测内陆应用的服务状态(固然这个需要用户提供一个康健检查的接口),控制面在同步探测乐成的状态后才会注册到注册中央,这里 mesh 的服务注册机制会在下一章会详细先容。

那什么是优雅下线呢?这个应该对照好明白,就是在应用历程处置完当前所有请求后再住手,同时先要把当前服务实例从注册中央摘除,否则另有源源不断的请求过来。

K8s 中是若何实现优雅下线的呢?我们知道在 K8s 中,是通过设置一个 preStop 的 webhook 来实现的,就是在住手应用 POD 前可以执行用户设置的下令或剧本后再住手 POD,好比优雅下线一个 Nginx 服务可以在 preStop 中执行一个 Nginx–squit 下令,固然这里也是依赖 K8s 要先摘除 Pod 的 Endpoint 信息;

在 TSF 中,优雅下线的实现在容器和虚拟机上有所差别,对于容器,我们依然是通过 preStop 设置,只是会默认添加一个反注册到 Consul 的下令而且先执行,再执行用户设置的 preStop 内容;对于虚拟机,同样支持 preStop 的方式,只不外由于应用的生命周期是上面说的 tsf-agent 组件来治理,因此这里的 preStop 也是由 tsf-agent 来执行。

实在,解决了这两个部署边界问题后,我们执行无损的转动公布也就不难了。

注册中央:解决服务注册、康健检查和服务寻址问题

应用多平台部署的问题解决以后,下面我们来聊下注册中央,就是运行时服务若何相互发现。

原生 Istio 默认接纳 K8s 作为注册中央,服务发现依赖控制面组件 pilot-discovery 完成,pilot-discovery 通过适配差别注册中央同步服务注册信息,但 Istio 自己不提供服务注册和康健检查的能力,而是依赖 K8s 部署时写入的 Service 和 Endpiont 信息,并在运行时探测应用 POD 的康健状况,总之,也是依赖部署平台。

既然 K8s 已被解耦,那注册中央也没法依赖他了,我们需要重新挑选一个,然而选择并不多;

首先,Spring Cloud 支持最好的注册中央是 Consul 和 Eureka,Eureka 社区住手维护后,就剩下 Consul 了;其次,Istio 那时已经开端适配了 Consul,虽然不太完善,不外我们可以做些优化。以是,综合思量,我们选择 Consul 了。

接下来就是对 Consul 的适配,我们对 Istio 做了些革新:

适才说到 Istio 对 Consul 的支持不够完善,主要是那时用的 Istio 1.0 的版本照样通过 Rest API 轮询的方式去获取 Consul 注册服务信息的调换,因此我们做的第一个革新是把轮训改为 Consul Watch 的方式;

第二个革新就是:支持服务注册和康健检查,我们连系右边的流程图 来详细看下:

  1. 在 Istio 中,控制面组件 pilot-discovery 直接对接 Consul,界说了一套自己的 Service Discovery Interface 模子,好比拉取某个 NameSpace 下服务列表、拉取服务的实例列表,这里我们对 pilot-discovery 的 Service Discovery Interface 模子举行了一些扩展,增添了服务注册和心跳上报两个接口,并在适配 Consul 的 constroller 上实现了这两个接口;
  2. 同时,我们在 pilot-discover 中扩展了一个 HDS(Health Discovery Service)的 gRPC 服务,用来吸收数据面服务注册和心跳上报的请求;
  3. 在数据面侧,用户提供一个 spec.yaml 服务形貌文件(内里主要包罗:服务名、服务监听端口、康健检查 URL 等服务注册信息),花样和 K8s 的 Serivice 设置是兼容的:

d. pilot-agent 凭据 spec.yaml 文件组织 envoy-rev0.yaml,这里的 envoy-rev0.yaml 是 Envoy 的启动指导设置文件;

e. Envoy 启动时,与 Pilot-discovery 确立 gRPC 长毗邻,提取 envoy-rev0.yaml 服务注册信息,并通过 HDS 发送服务注册请求,这里我们对 Envoy 也做了扩展,上面pilot-discover 实现的是 HDS 服务端,那在 Envoy 中实现的就是 HDS 的客户;

f. 对于运行时,Envoy 凭据 spec.yaml 文件中设置的康健检查接口周期探测内陆应用的康健状态,再通过 HDS 上报给 pilot-discovery,这里在实现中复用了 Envoy 的 Health Check 功效,只是原生实现需要通过自动设置 Envoy 规则来探测外部 upstream 的康健状态,我们这里做了定制,可以在运行时自动探测内陆服务的康健状态。

这也许就是我们革新后的服务注册和康健检查机制,无论是容器应用照样虚拟机应用,都接纳统一的方式。

服务注册解决后,下面来看下服务间若何通讯,首先要解决服务间若何寻址;

我们知道,在微服务框架下通常是通过服务名举行服务挪用:

  1. 对于 Spring Cloud 应用,依然接纳如 RestTemplate/Feign 的挪用方式,SDK 自动从注册中央同步服务列表,实现服务名和 IP 地址的转换;
  2. 对于 Service Mesh 应用,由于没有 SDK 的依赖,通常接纳 DNS 的方式举行寻址;这里我们也做了些架构上的革新。

由于原生 Istio 是依赖 K8s 的 Kube-DNS 或 Core-DNS 这样的集中式 DNS 服务举行服务名的寻址的,而与 K8s 解耦后我们需要重新选择一个 DNS 方案,这里我们接纳了一个分布式 DNS 方案,将 DNS 能力下沉到数据面,而接纳这种 DNS 架构方式,主要思量到以下 4 个缘故原由:

右图是服务寻址的一个详细流程图,服务名的剖析是通过我们自研组件 Mesh-DNS 来实现的,这里 Mesh-DNS 会对接控制面的 pilot 组件,实时同步服务网络中注册的服务列表,若是 DNS 请求中的服务名在服务列表中,就返回一个后续可以被 iptable 重定向到 Envoy 的特定 IP;

若是服务名不在服务列表中,则把 DNS 请求转发给内陆 resolve.conf 设置的 NameSever;

这里我们没有通过设置 resolve.conf 文件的方式提供 DNS 服务,而是间接地通过将 DNS 请求挟制到 Mesh-DNS 上,为什么要这么设计呢?

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只要有三个缘故原由:

  • resolve.conf 的生效时间,在 Linux 中 DNS 剖析是通过 glibc 实现,而 glibc 在 2.26 版本之前有个 Bug,若是历程不重启,新设置的 NameSever 是不会生效的,在容器部署下,Mesh-DNS 和应用划分部署在同一个 Pod 的差别容器中,因此容器的启动是相互自力的,也就是很有可能应用容器启动了,但 Mesh-DNS 所在容器还没有启动好,这样 Mesh-DNS 后面设置的 DNS NameSever 就不会生效,有人说可以在 InitContainer 容器中修改,实在也是有问题,若是容器异常重启后,resolve 设置文件也同样会被还原导致服务不可用。
  • 第二个缘故原由,有些用户可能会安装自己的 DNS 服务如 DNSmasq,已经占用了 53 端口,这样就会引起端口冲突。
  • 第三个缘故原由,若是要设置,我们不会笼罩 resolve 文件 中原有的 NameServer 设置,只是追加进去,那 glibc 在 DNS 剖析时就会举行 NameSever 的轮训,若是轮训到其它 NameSever 举行服务名的剖析请求,那肯定会报错。

出于这三个方面的思量,【接纳 DNS 挟制】是一个对照合理的方案,详细可以看下,右图中 DNS 挟制的 iptables 规则,看下第一个红框,所有到 53 端口(也就是 DNS 请求)的流量被重定向到内陆的 55354 端口,55354 端口运行就是 mesh-dns 服务;

再看下第二个红框,所有到 168.254.48.46 这个目的 IP 的流量被重定向到内陆的 15001 端口,15001 端口运行的就是 Envoy 服务,这里就是应用出流量的挟制;

这里 168.254.48.46 这个 IP 就是为了只挟制服务网格内的服务,Mesh-DNS 剖析出的特定 IP。

服务治理:买通 Spring Cloud 与 Service Mesh 服务治理能力

到这里,我们已经解决了注册中央统一和 Mesh 服务注册发现的问题,那运行时两个框架的服务治理能力若何互通呢?

那什么是服务治理能力的互通呢?

举个例子,好比一个 Spring Cloud 应用要挪用 Mesh 应用,若何发现 Mesh 应用的服务实例列表,若何凭据路由规则路由到 Mesh 应用的详细实例;

同样,对于 Mesh 应用在接见 Spring Cloud 应用时,若是 Spring Cloud 应用不能正常提供服务,若何实现服务熔断?

这就需要在服务治理能力上举行拉通;而我们面临的挑战是:两种微服务架构都有各自完善的服务治理系统,无论从架构模式,照样数据模子及实现逻辑,都存在较大差异。那我们是若何实现的呢?

不外我们发现:无论哪种微服务框架,治理能力都是通过服务的形式提供出来,现实用户并不需要感知服务的详细实现;

好比,对于 Spring Cloud 应用通过引入一个 Hystrix 注解就可以实现服务熔断,而对于 Service Mesh 应用,通过控制面设置一个 Destination Rule 规则即可;

因此,基于这个共同点, 我们从部署模式、服务及功效模子上举行了拉通;

首先,也是最主要的,虽然 Spring Cloud 应用和 Mesh 应用都注册到同一个注册中央,但若是注册信息不一致,依然没法实现服务互通,以是这里我们先实现了服务注册元数据模子的统一;

再好比,服务 API 的治理,Spring Cloud 应用接纳 Swagger 汇聚 API 列表,现在 Swagger 以尺度 OpenAPI v3 版本的花样输出,而对于 Mesh 应用,由于没有 SDK 的依赖,我们对 Mesh 举行了一些扩展,能够支持 用户凭据 OpenAPI 尺度 自行界说的 API 列表;

后续便可基于服务 API 举行统一治理,好比基于 API 的路由、熔断、限流等等,固然也可以对详细的 API 举行在线调试;

而对于服务路由、熔断、限流、鉴权几个治理能力的拉通我们的思绪是类似的。

首先,是统一计谋设置的元数据模子,那什么叫统一计谋设置呢?就是无论是 Spring Cloud 照样 Service Mesh 在控制台入口都接纳一致的设置项、设置视图;其次,是对齐服务治理的实现算法,好比路由都基于尺度权重算法来实现、熔断都基于尺度熔断器来实现、限流都基于尺度令牌桶来实现。

固然,我们也对一些治理能力做了增强和扩展,好比熔断,对于 Spring Cloud,开源是 Hystrix 实现,(不外 2018 年 11 月已经住手维护),以是我们接纳了官方推荐的 Resilience4J 作为底层实现,同时扩展支持实例、API 和服务三个级别的熔断隔离,以便顺应更多的熔断场景;

那对于 Service Mesh 呢,用过 Envoy 的同砚可能知道,实在原生 Envoy 的 Upstream 里并没有实现业界尺度的熔断器,而且只是实例级别的熔断,是简朴通过 Upstream 毗邻池和 Outlier Detection 异常检测的方式来实现的;

因此这里我们对 Envoy 也举行了增强,首先是实现了业界尺度的熔断器,其次是也支持实例、API 和服务三个级别的熔断隔离。

下面,我们以服务路由为例,详细先容下若何拉通两个框架的路由能力。所谓拉通服务路由,我们的明白是:在设置相同路由规则的情形下,输入相同的请求流量,不论是 Spring Cloud 实例照样 Service Mesh 实例都能到达一致的路由效果,也就是上面抽象出的公式,

在相同的 Inbound 入流量请求下:

  1. 首先,对于路由规则,Spring Cloud 服务和 Service Mesh 服务都接纳了一致的设置视图,如上图这个设置,保证了公式中 c 参数的一致;
  2. 其次,统一的注册中央,以及一致的服务注册元数据,保证了两个框架的 consumer 都能拉取到相同的 provider 实例列表,保证了公式中 p 参数的一致;
  3. 最后是算法上的对齐,都基于尺度权重算法来实现路由,保证了 Route1 和 Route2 实现上的一致。

因此,输出效果 out1 和 out2 一定是一致的;虽然中心的实现逻辑不一样,如图中 Mesh 的路由规则下发,流经三个组件最终在 Envoy 中生效,但最终的路由效果和 Spring Cloud 是一致的。这里简朴先容下 Mesh 的计谋下发历程,由于原生 Istio 依赖 K8s 的 ConfigMap 举行设置的存取,设置的入口就是 kube-apiserver,那与 K8s 解藕后,我们统一接纳了自研组件 mesh-apiserver 作为容器和虚拟机 Mesh 的设置入口,控制台通过 mesh-apiserver 下发 Mesh 种种服务治理设置,mesh-apiserver 再以 pilot 的 Crd 设置模子写入 Consul,然后 pilot-discovery 再从 Consul 同步设置更新,最终组织成 Envoy xDS 协议尺度的数据包下发给 Envoy;后面的流程跟开源 Istio 是一样的;

对于其它服务治理能力的拉通原理跟上面的路由是类似的,这里就 不外多先容了!

数据运营:统一观察两个框架系统的服务,买通日志、监控和挪用链

到这里,我们解决了差别平台统一部署的问题,解决了差别框架服务通讯的问题,以及差别框架服务治理能力互通的问题。

最后一步,也是异常主要的一步,就是若何来运营我们的营业?若何统一观察服务的运行状态?

这里我们通过自研的 APM 平台,统一整合了日志、监控、挪用链的采集、剖析、存储和查询方案。

首先,我们来看下右边这个架构图,整个 APM 方案,分为控制流和数据流;先来看下控制流,图上的实线:

  1. 首先是控制台向后端 APM 发送日志设置(如日志确立、调换)、日志检索、挪用链检索、服务依赖拓扑等请求;
  2. 若是是日志设置,对于虚机平台,APM 向虚机管控中央服务(图中的 TSF Master 模块)下发日志设置信息,TSF Master 再下发设置至详细实例的 Agent 上,Agent 组织 Filebeat 设置并启动 Filebeat 历程;
  3. 对于容器平台,APM 向资源治理模块(图中的 TSF Resource 模块)下发日志设置信息;
  4. TSF Resource 再凭据日志设置组织 Filebeat 设置并以环境变量方式注入 Filebeat 容器,并拉起 Filebeat 容器;
  5. 同时,APM 会凭据日志设置,请求 ES,构建对应的预处置器和权限;若是是日志检索、挪用链检索的请求,APM 组织一个查询请求并发送到 ES 集群;
  6. 而对于日志监控告警指标的设置请求,是通过图中的 TSF Monitor 模块来处置,组织一个告警指标的查询请求并发送给 ES 集群。

再来看下数据流,图上的虚线:

  1. 首先是虚拟机或者容器中,应用历程发生营业和挪用链日志,并写入到内陆日志文件;
  2. 然后,Filebeat 历程采集指定路径下的日志文件数据,并举行多行合预处置;再将日志数据以批量方式发送至 ES 集群;
  3. 这里,Pipeline 先做数据预处置,剖析日志数据、处置时间戳和索引名再举行存储;
  4. 对于控制台的查询请求如日志检索,ES 处置查询请求并返回匹配的原始文档数据;APM 收到原始文档数据后,举行建模、合并等处置后再返回给前端展示;
  5. 而对于日志监控告警,TSF Monitor 将请求返回的数据推送至 Barad 事宜中央和告警平台;
  6. Barad 平台和告警平台再向【前端页面】提供监控图表数据;
  7. 上面就是我们自研 APM 的大要方案,Spring Cloud 应用和 Service Mesh 应用都统一接纳了这样的监控方案。

到这里,我们只是讲了 APM 平台的统一。若是要做到指标数据的买通,好比图中 Service Mesh 应用挪用 Spring Cloud 应用的场景,若何在挪用链层买通呢?

这里我们也做了些手艺选型和革新:

  1. 首先,我们需要一个统一 Tracing 数据模子,这里选择了 OpenTracing 的开源尺度模子;
  2. 对于 Spring Cloud,我们的接纳的是 Sleuth 实现,由于 Sleuth 自己能对照完善的支持 OpenTracing,不外我们也做了些简朴扩展,好比支持 Trace 日志内陆落盘、以及挪用链和日志的联动;
  3. 对于 Service Mesh,Trace 由 Envoy 输出,Envoy 原生是支持 Open Tracing 的,但后端需要接 Zipin 或者 Jeager 这样的 Trace 服务,我们这里也做了些扩展,在原生 envoy.zikin 实现的基础了扩展了 envoy.local,使其支持 Trace 日志内陆落盘

这里 Trace 日志输出都接纳的是内陆落盘的方式,主要思量到几个缘故原由:首先,可以和后端的 Trace 服务解藕,不一定需要对接像 Zipin 或者 Jeager 后端服务其次,就是可以异步采集,先落盘再采集,同时保证了 Trace 日志的不丢失另有就是可以利便对接其它 Trace 服务,好比客户想对接自己已有的挪用链平台

应用迁徙:Spring Cloud 应用逐步向 Service Mesh 迁徙

到这里,我们已经完成了 Mesh 微服务平台的搭建;那在这样的平台上我们若何做架构迁徙呢?

先看一个的漫画,上面勾画了通往云原生的三条路:

  1. 最上面那条路,Go Native 迁徙,平台架构、微服务架构直接重构只云原生形态,迁徙思绪异常直接,但门路曲折,革新量大,且风险极高,很容易掉沟里;
  2. 中心那条路,Evolve 迁徙,先平台迁徙容器化革新,再做微服务架构迁徙,方案相对对照稳妥,迁徙门路较平展,但迁徙周期可能会对照长;
  3. 最下面那条路,Lift & Shift 迁徙,思量到物理机的运行场景,先物理机上云,再做容器化革新,最后 Mesh 化革新,方案异常稳妥,但迁徙周期可能异常长。

这三条路我们应该若何选择呢?

而在我们搭建好上面的 Mesh 微服务平台后,实在我们可以更平稳、更快速的通达 Service Mesh 云原生:

  1. 我们可以根据传统较稳妥的 Evolve 或者 Lift & Shift 方式迁徙,图中最上面的迁徙门路,先容器化再 Mesh 化,这里就不多说了;
  2. 也可以接纳激进点的 Go Native 方式,图中最下面的迁徙门路,直接 Mesh 化,由于我们的微服务框架已经完全和 K8s 平台解藕,可以完善运行在虚拟机或物理机上;
  3. 在 Go Native 的迁徙方案上我们还可以再激进点,就是图中中心的迁徙门路,一部门营业先做全形态迁徙,一部门营业只做 Mesh 迁徙,但新老应用要保持营业上的互通,正如开篇先容的,实在这种更符合现实营业迁徙场景;

之以是能够实现这样的迁徙,是由于我们前面构建的微服务平台是支持多框架的,框架间的治理能力、监控运营也都一 一买通了。

聊到这儿,是不是像 Go Native 这种对照激进的迁徙方式也可以云云简朴平安呢!

固然,除了知足客户架构迁徙的场景,对于不少公司现在多语言多手艺栈的营业场景也是可以知足的,好比:

Java 应用依然跑在 Spring Cloud 上,其它语言由于没有太多统一的服务治理框架,其服务治理 完全可以通过 Service Mesh 来接受,

这样,Java 应用和非 Java 应用不仅可以统一举行服务治理,营业上的互通也完全不受影响。

固然,除了上面先容的几个迁徙场景,我们还可以应对更多的迁徙场景,好比单体架构的迁徙、传统 SOA 架构的迁徙等等。

总结:

这次分享主要以腾讯云 TSF Mesh 为例,先容了若何一步步构建一个跨平台多框架的基于 Service Mesh 微服务平台,

来帮客户解决现实迁徙历程的痛点问题,希望能辅助人人在做架构演进或迁徙时带来一些 思索和启发。

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