23最佳实践：为什么要从SDK演进到ServiceMeh？

上一讲我们提到了微服务和 Service Mesh 架构在落地中的遇到的问题和困难，也讲解了 Service Mesh 相较于传统微服务架构的优势，以及在落地过程中业务方对 Service Mesh 架构可能提出的一些疑问和处理办法。这一讲我们从实践角度出发，继续分析 Service Mesh 架构到底解决了哪些线上问题。

线上故障梳理

服务治理解决的是一些线上故障导致的微服务集群雪崩问题，为了更好地理解服务治理，我们来梳理一下有哪些常见的线上故障，以及如何通过服务治理的手段解决这些故障，看看这些故障能否通过 Service Mesh 架构得到很好的解决。

服务变更故障

线上故障中，出现概率最大的就是服务变更故障，一般指的是业务迭代进行版本更新，在更新过程中遇到的故障，也包括项目配置变更，数据变更等。

一般来说，这种问题只要及时回滚就可以解决，所以最大的难点在于如何用最快的速度发现故障 。这个时候就需要通过 Metrics 进行故障报警，在 Service Mesh 架构中，可以不依赖于框架或者业务注入 Metrics，通过收集 Sidecar 中的 Metrics ，达到监控报警的目的。

突发流量导致的故障

除去服务变更故障，突发流量是另外一个高频发生的故障类型。比如突发热点，或者运营活动，都可能导致这种故障。

突发热点 比较好理解，比如某个明星的突发新闻，在微博平台就经常会出现突发流量。这种热点问题往往具备不可预测性，指望提前扩容机器不太现实，最好的方式就是通过 Service Mesh 服务治理的手段之一------限流，在突发时减少影响，防止整个微服务集群雪崩。虽然会有一定的流量损失，但可以保证平稳地度过热点突发。

另外一种就是运营活动 ，一般可以通过提前扩容机器解决 。但我们平时也要做好限流手段，防止流量预估错误或者运营活动没有提前通知到开发人员。

依赖故障

依赖故障，主要指的是 upstream 上游服务出现故障时，导致的级联故障，如果没有相应的服务治理手段，将会导致整条微服务链路被拖慢，最终导致集群雪崩。

应对这种问题的办法，就是通过 Service Mesh 服务治理的手段之一------熔断，在上游服务出现故障的时候，直接熔断，对上游服务的请求直接返回错误 ，这样就减少了服务链路的耗时，从而避免微服务集群雪崩。另外熔断也可以配合降级使用，在一些场景下，比如 Feed 流，如果上游服务故障触发熔断时，返回默认数据或者调用降级服务，从而避免"开天窗"。

网络引起的故障

这种故障往往发生在服务新加节点的情况，因为网络配置问题，这些节点可能在某些网段不通，但是和注册中心是相通的，这就导致注册中心的健康检查可以通过，但是服务调用的时候却无法联通。

此时就需要 Service Mesh 中的负载均衡器有节点摘除的功能，在发生网络故障的时候将失败的节点摘除掉。当然，我们平时也需要做好网络分区的规划，确保服务部署在多个分区，以避免某个网络分区故障引起整个网络瘫痪。

机器引起的故障

机器引起的故障主要是指机器 hang 住，或者机器 down 机重启的情况。机器故障问题可以通过注册中心的健康检查解决 。如果是在 Kubernetes 环境中，则需要注意，不要将一个服务的 Pod 都调度在同一台机器上，否则机器故障会导致整个服务不可用。

如何提升研发效率

讲完了线上故障，下面我们再从研发效率的角度出发，看一看 Service Mesh 架构如何提升开发的研发效率。Service Mesh 架构层面的优势，让业务方尽可能地少感知基础设施，更关注业务本身，当然以下这些提升点也都是我在实践落地过程中不断总结得出的。

代理注册

如果没有使用 Kubernetes 内置的注册发现体系，就需要通过框架来注册。但是框架注册免不了业务配置一些参数，比如服务名、运行环境等。一旦这些参数配置错误会引发线上故障，所以通过 Sidecar 代理注册是最好的解决方案。通过控制面下发注册信息，避免了业务方手动设置注册参数的过程，减少故障发生的概率。

安全通信

在内网环境中，内网安全往往没有外网安全那么受重视。云原生的环境，提出了零信任的概念，这个时候在业务代码中加入 TLS 认证或者 Token 认证，都存在不好控制和维护的问题。直接在 Service Mesh 中，集成安全相关的功能，将是最合适的选择，服务间通过双向 TLS 认证的方式进行安全通信。

平滑重启

在传统的虚拟机环境下，服务想要做到平滑重启，除了自身用代码实现相对复杂的平滑重启外，还有一种方式就是通过关闭前反注册摘除流量，启动后再注册的方式实现平滑重启。当然，我们也可以借助 Sidecar 的能力，通过和 Sidecar 的控制接口通信，调用接口控制注册/反注册的方式，实现平滑重启。这个功能可以集成在 CD 平台中，从而实现和业务代码的解耦，业务无须关心注册/反注册的过程。

平滑放量

在一些场景中，比如 Java 语言，启动相对比较慢。如果节点刚启动就放大量流量进入，一些线程池还没来得及预热，就接管流量，会导致大量的错误。此时我们可以利用 Sidecar 实现平滑放量的功能，新加入的节点先将权重设置为 1，然后缓慢增加到 100，可以预热 Java 的线程池，达到平滑放量的目的。

染色

通过染色的功能，可以很好地进行流量区分，达到线上真实流量测试的目的，甚至可以配合故障演练使用。将某些符合条件的流量打上特定的标记，通过 header 在微服务之间传递，进而达到流量染色的目的。

至此，如何利用 Service Mesh 架构提高研发效率的相关内容我们就讲完了。下面我们来看一个在 Service Mesh 实践过程中很容易遇到的场景：如何从虚拟机环境迁移到 Kubernetes 环境。

如何从虚拟机环境迁移到 Kubernetes 环境

服务发现问题

在虚拟机迁移 Kubernetes 的过程中，第一个面临的问题就是服务发现 。首先是方案选型，在虚拟机环境中，往往使用独立的注册中心，而 Kubernetes 中也提供了注册发现的功能。这里我比较建议沿用独立注册中心的方案。

在灰度过程中，往往会面临两个环境同时注册的问题。为了稳定性和排查问题方便，一般会将环境隔离，两个环境分别使用不同的注册中心集群。这样也导致了相互发现的问题，这里我们可以通过控制面聚合多个注册中心数据的方式解决，发现方式则统一到 Envoy EDS 协议（节点发现服务）。

负载均衡问题

虚拟机迁移到容器环境后，传统的负载均衡算法会因为 Pod 宿主机机器配置的问题，导致流量均衡，而 CPU 负载不均衡的问题。这个时候我们可以通过 P2C（Pick of 2 choices）的算法解决。

限流设置问题

虚拟机迁移容器环境后，因为容器环境常常会配置 HPA（自动扩缩容），HPA 会根据 CPU 的水位对 Pod 的数量进行调整，在流量上涨的情况，会进行扩容操作。此时如果限流值配置不合理，会影响扩容操作，导致不必要的流量损失。这个时候需要引入自适应限流的算法，根据延时、CPU 水位等信息，自动调整限流值，避免手动配置引起的故障。

灰度流量问题

在虚拟机向容器迁移的过程中，不可避免会涉及如何灰度流量的问题。在传统的 SDK 模式中，需要业务反复发版或者配置中心修改才能调整服务节点的权重。但是在两种环境下，配置中心针对两种环境设置不同的配置才可以做到，服务代码发版也需要在两个环境发版，因为同一个服务代码配置不同，很容易在生产环境产生人为故障。

上述问题都可以通过 Service Mesh 控制面解决，控制面支持两种环境不同的权重配置，结合服务治理平台提供的 Web UI，可以让运维非常方便地操作，而不需要业务方修改代码或者配置中心。

至此，如何利用 Service Mesh 的能力，平滑地从虚拟机环境迁移到 Kubernetes 环境的内容就讲完了。下面我们对今天的内容做一个简单的总结。

总结

这一讲我介绍了在实践中 Service Mesh 主要解决了哪些业务痛点。相信通过今天的内容，你能够学习到如何利用 Service Mesh 的强大能力，解决研发痛点、提高微服务的健壮性，以及利用 Service Mesh 的能力让架构平滑地从虚拟机环境迁移到 Kubernetes 环境。

本讲内容总结如下：

结合今天的内容，你能谈一谈在现实的工作场景中，还有哪些问题可以用 Service Mesh 的架构解决吗？欢迎在留言区和我分享你的想法。

今天内容到这里就结束了，下一讲我们将迎来专栏的最后内容《未来展望：中间件 Mesh 化的可行性》。此外，在下一讲中我还会讲解 FaaS 和 Service Mesh 的结合。请你继续阅读。