张海东， 多点生活（成都）云原生开发工程师。
Istio 作为目前 Servic Mesh 方案中的翘楚，吸引着越来越多的企业及开发者。越来越多的团队想将其应用于微服务的治理，但在实际落地时却因为不了解 Istio 黑盒中的运行机制而左右为难，本文将基于 1.7 的源码讲解 Istio 的核心组件 Pilot 的结构及运行流程，希望对读者应用 Istio 有所助益。
注：本文基于 istio release-1.7 分支分析，其他版本的代码结构会有所不同。
背景
随着 Istio 1.7 的发布，内部组件精简后的 istiod 日趋稳定，越来越多的公司将其应用到自身微服务的流量治理、安全通信及监测中。多点也不例外，应用 Istio 来落地业务系统所有 Dubbo 服务的网格化，下沉 SDK 逻辑，解决基础中间件与业务系统过于耦合等痛点。目前，我们是通过自己开发的 Controller 组件对接 Zookeeper 等注册中心，将注册到 Zookeeper 的节点实时转化为 ServiceEntry 及 WorkloadEntry 等 Istio 配置类型写入 kube-apiserver，再由 Pilot 转化为 xDS 协议下发至数据面，同时对集群、虚拟机中的服务进行治理。随着公司服务网格化的逐步落地，对 Istio 及数据面组件源码级掌握的诉求越来越高，没有足够的深度及广度很难解决开发过程中遇到的难题，让我们一起揭开 Istio 神秘的面纱，看看黑箱内部是如何运作的。
本文作为 Istio 控制面组件 Pilot 的源码分析系列，主要面向刚接触 Istio 或仅停留在使用 Istio 基本配置类型（如 VirtualService、DestinationRule 等）的同学，需要熟悉 Istio 的一些 基础概念及名词[1] 。文章会涉及较多的代码细节，我们会以不同的篇幅分别介绍以下内容：
1.pilot-discovery 宏观架构及启动流程梳理2.pilot-discovery 接口设计及关键接口分析3.pilot-discovery xDS 生成及下发流程梳理4.pilot-agent 流程梳理5.pilot 中的身份认证及安全通信解析
相信通过源码一步一步分析，能消除读者对 Pilot 的陌生感，在基于 Pilot 做适配开发时会更加清楚的了解其底层运行逻辑，碰到问题时也能更好的定位。
Pilot 的代码主要分为两部分:
•pilot-discovery•pilot-agent
其中 pilot-agent 负责数据面 Sidecar 实例的生命周期管理，而 pilot-discovery 负责控制面流量管理配置及路由规则的生成和下发。
宏观架构
pilot-discovery 的核心组件如图：
其中 Server 为 pilot-discovery 的主服务，包含了三个比较重要的组件：
•Config Controller：从不同来源接收流量控制和路由规则等 Istio 的配置，并响应各类事件。•Service Controller：从不同注册中心同步服务及实例，并响应各类事件。•EnvoyXdsServer：核心的 xDS 协议推送服务，根据上面组件的数据生成 xDS 协议并下发。
Config Controller 比较核心的就是对接 Kubernetes，从 kube-apiserver 中 Watch 集群中的 VirtualService、ServiceEntry、DestinationRules 等配置信息，有变化则生成 PushRequest 推送至 EnvoyXdsServer 中的推送队列。除此之外，还支持对接 MCP(Mesh Configuration Protocol) 协议的 gRPC Server，如 Nacos 的 MCP 服务等，只需要在 meshconfig 中配置 configSources 即可。最后一种是基于内存的 Config Controller 实现，通过 Watch 一个文件目录，加载目录中的 yaml 文件生成配置数据，主要用来测试。
Service Controller 目前原生支持 Kubernetes 和 Consul，注册在这些注册中心中的服务可以无痛接入 Mesh，另外一种比较特殊，就是 ServiceEntryStore，它本质是储存在 Config Controller 中的 Istio 配置数据，但它描述的却是集群外部的服务信息，详情可阅读文档 ServiceEntry[2]，Istio 通过它将集群外部，如部署在虚拟机中的服务、非 Kubernetes 的原生服务同步到 Istio 中，纳入网格统一进行流量控制和路由，所以 ServiceEntryStore 也可以视为一种注册中心。还有一种就是 Mock Service Registry，主要用来测试。
ServiceEntryStore 从 Config Controller 到 Service Controller 的转化流程大致如图（后续会做详细的代码分析，这里简单了解一下即可）：
ConfigStores 是一个列表，里面存储了各类 Istio 配置文件，包括 ServiceEntry 、WorkloadEntry 等服务数据，也包括 VirtualService、DestinationRules、Sidecar 等流量控制、路由规则的配置数据，pilot-discovery 将这些 ConfigStores 聚合成一个 configController 统一进行管理，之后再从其中衍生出 IstioConfigStore，将其作为 serviceEntryStore 的配置源。serviceEntryStore 其实就是 ServiceEntry Controller，响应 ServiceEntry 和 WorkloadEntry 这类服务信息的变化。
EnvoyXdsServer 比较核心，一切与 xDS 协议相关的接收、转换、下发操作都由它完成。EnvoyXdsServer 对接所有集群中的边车代理，如 Envoy、MOSN 等，当配置或服务发生变化时主动推送，也会响应代理发送的请求，依据请求的信息下发相应的 xDS 配置。
理解了这三个核心组件的定义，就能比较好的理解下面分析的各类流程了。
pilot-discovery 的整个业务流程梳理如下，可以先大概浏览一遍，之后我们逐一进行分析:
启动流程梳理
首先详细看一下 pilot-discovery 的启动流程。pilot-discovery 组件的入口代码在 istio/pilot/cmd/pilot-discovery 中。该目录中包含两个文件: main.go 和 request.go。main.go 中定义了 pilot-discovery 根命令及 discovery 命令，是启动服务发现及配置下发的主流程; 另一个文件 request.go 中定义了 request 命令，用来请求 Pilot 中的 metrics/debug 接口，多用来调试。
main.go 中 discoveryCmd的 RunE 函数定义了启动过程，代码如下：
// 创建一个接收空结构的 stop channel 用来停止所有 servers
stop := make(chan struct{})
// 创建服务发现的 Server
discoveryServer, err := bootstrap.NewServer(serverArgs)
if err != nil {return fmt.Errorf("failed to create discovery service: %v", err)
}
// 运行 Server 中注册的所有服务
if err := discoveryServer.Start(stop); err != nil {return fmt.Errorf("failed to start discovery service: %v", err)
}
// 等待 SIGINT 和 SIGTERM 信号并关闭 stop channel
cmd.WaitSignal(stop)
启动流程如图所示：
初始化流程
接下来介绍 discoveryServer ，即 pilot-discovery 组件的核心。在这之前先看下 Server 的结构，代码位于 istio/pilot/pkg/bootstrap/server.go 文件中。
Server 的关键字段如下：
type Server struct {XDSServer *xds.DiscoveryServer // Xds 服务environment *model.Environment // Pilot 环境所需的 API 集合kubeRegistry *kubecontroller.Controller // 处理 Kubernetes 主集群的注册中心multicluster *kubecontroller.Multicluster // 处理 Kubernetes 多个集群的注册中心configController model.ConfigStoreCache // 统一处理配置数据（如 VirtualService 等) 的 ControllerConfigStores []model.ConfigStoreCache // 不同配置信息的缓存器，提供 Get、List、Create 等方法serviceEntryStore *serviceentry.ServiceEntryStore // 单独处理 ServiceEntry 的 ControllerfileWatcher filewatcher.FileWatcher // 文件监听器，主要 watch meshconfig 和 networks 配置文件等startFuncs []startFunc // 保存了上述所有服务的启动函数，便于在 Start() 方法中批量启动及管理
}
再看 NewServer() 方法中的内容，有以下几个关键步骤：
我们对每个步骤逐一进行分析:
初始化 Environment
什么是 Environment 呢？根据定义 Environment 为 Pilot 提供了一个汇总的、运行中所需的 API 集合。 Environment 中字段（接口）如下：
type Environment struct {ServiceDiscovery // 服务发现的接口模型，主要列出 services 和 instancesIstioConfigStore // Istio 配置文件的存储器，主要列出 ServiceEntry 等配置mesh.Watcher // mesh config 文件的监听器mesh.NetworksWatcher // mesh network config 文件的监听器PushContext *PushContext // 在推送（下发 xDS）生成期间保存信息的上下文DomainSuffix string // istio server 默认的后缀域名
}
其中 PushContext 是 Pilot 在推送 xDS 前，生成配置期间保存相关信息的上下文的地方，在全量推送配置和配置发生改变时重置。它会保存所有的错误和统计信息，并缓存一些配置的计算信息。 ServiceDiscovery 提供了枚举 Istio 中服务和实例的方法。 mesh.Watcher 和 mesh.NetworksWatcher 负责监听 istiod 启动时挂载的两个配置文件，这两个配置文件是通过 configmap 映射到 Pod 的文件系统中的，监听器将在监听到配置文件变化时运行预先注册的 Handler 。文件挂载参考 istiod 的配置文件：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: istiod-56c488887d-z9k5cnamespace: istio-system
spec:containers:volumeMounts:- mountPath: /etc/istio/configname: config-volumevolumes:- configMap:defaultMode: 420name: istioname: config-volume
相应的配置存储在 istio-system/istio 这个 configmap 中，里面保存了 mesh 和 meshNetworks 两种配置，样例如下:
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:name: istionamespace: istio-system
data:mesh: |-accessLogEncoding: TEXTaccessLogFile: ""accessLogFormat: ""defaultConfig:binaryPath: /usr/local/bin/mosnconcurrency: 2configPath: ./etc/istio/proxy...meshNetworks: 'networks: {}'
再回头看 Environment 的初始化：
e := &model.Environment{PushContext: model.NewPushContext(),DomainSuffix: args.RegistryOptions.KubeOptions.DomainSuffix,
}
ac := aggregate.NewController(aggregate.Options{MeshHolder: e,
})
e.ServiceDiscovery = ac
首先是初始化了一份 PushContext ，创建 PushContext 所需的各种列表和 Map 。其次是初始化了一个聚合所有注册中心的 Controller 作为 Environment 中的 ServiceDiscovery 。该 Controller 提供从所有注册中心（如 Kubernetes, Consul, MCP 等）获取服务和实例列表的方法。这里传入了一个参数 MeshHolder 是想利用 Environment 中的 mesh.Watcher 将 mesh 这个配置同步过去。
初始化 Server
Server 的结构之前分析过，这里将之前初始化的 Environment 传入后，开始初始化 XDSServer 。
s := &Server{clusterID: getClusterID(args),environment: e,XDSServer: xds.NewDiscoveryServer(e, args.Plugins), // 初始化 XDSServerfileWatcher: filewatcher.NewWatcher(),httpMux: http.NewServeMux(),monitoringMux: http.NewServeMux(),readinessProbes: make(map[string]readinessProbe),
}
XDSServer 相关的代码在 istio/pilot/pkg/xds/discovery.go 中，对应为 DiscoveryServer ，该服务为 Envoy xDS APIs的 gRPC 实现。 DiscoveryServer 关键定义如下：
type DiscoveryServer struct {Env *model.Environment // 即上述 pilot server 中的 EnvironmentConfigGenerator core.ConfigGenerator // 控制面 Istio 配置的生成器，如 VirtualService 等Generators map[string]model.XdsResourceGenerator // 针对不同配置类型的定制化生成器concurrentPushLimit chan struct{}// 不同服务所有实例的集合，增量更新，key 为 service 和 namespace// EndpointShards 中是以不同的注册中心名为 key 分组保存实例EndpointShardsByService map[string]map[string]*EndpointShards pushChannel chan *model.PushRequest // 接收 push 请求的 channelpushQueue *PushQueue // 防抖之后，真正 Push xDS 之前所用的缓冲队列adsClients map[string]*Connection // ADS 和 EDS 的 gRPC 连接StatusReporter DistributionStatusCache // 监听 xDS ACK 和连接断开// xDS 状态更新的生成器（更新 connect, disconnect, nacks, acks）// 状态更新后向所有 connection 推送 DiscoveryResponseInternalGen *InternalGen serverReady bool // 表示缓存已同步，server 可以接受请求debounceOptions debounceOptions // 防抖设置cache Cache // xDS 资源的缓存，目前仅适用于 EDS，线程安全
}
初始化 MeshConfig 、 KubeClient 、 MeshNetworks 和 MeshHandlers
s.initMeshConfiguration(args, s.fileWatcher)
if err := s.initKubeClient(args); err != nil {return nil, fmt.Errorf("error initializing kube client: %v", err)
}
s.initMeshNetworks(args, s.fileWatcher)
s.initMeshHandlers()
这几个初始化函数比较好理解， initMeshConfiguration 和 initMeshNetworks 都是通过 fileWatcher 对 istiod 从 configmap 中挂载的两个配置文件 mesh 和 meshNetworks 进行监听。当配置文件发生变化时重载配置并触发相应的 Handlers 。
filewatcher 的代码在另一个管理通用工具包的项目里： github.com/istio/pkg/filewatcher ，感兴趣的同学可以再详细研究下，底层使用到了 fsnotify[3] 这个库来推送文件变化事件。
initMeshHandlers 为上述两个配置文件注册了两个 Handler ，当配置文件发生变化时触发全量 xDS 下发。
初始化 Controllers
这部分比较核心，初始化了三种控制器分别处理证书、配置信息和注册信息，证书及安全相关的内容本篇先暂不讨论。主要来看 initConfigController 和 initServiceControllers 。
func (s *Server) initControllers(args *PilotArgs) error {log.Info("initializing controllers")if err := s.initCertController(args); err != nil {return fmt.Errorf("error initializing certificate controller: %v", err)}if err := s.initConfigController(args); err != nil {return fmt.Errorf("error initializing config controller: %v", err)}if err := s.initServiceControllers(args); err != nil {return fmt.Errorf("error initializing service controllers: %v", err)}return nil
}
配置信息大都是 Istio 定义的一系列 CRD（如 VirtualService 、 DestinationRules 等），一个控制面可以通过 MCP 同时接入多个 Kubernetes 之外的配置数据源，也可通过文件目录（主要用来调试）挂载，默认是读取 Kubernetes 中的配置数据：
func (s *Server) initK8SConfigStore(args *PilotArgs) error {configController, err := s.makeKubeConfigController(args)...s.initStatusController(args, features.EnableStatus) // 初始化上面提到的 StatusReporterreturn nil
}
配置数据包括以下类型，具体每个类型的含义 Istio 官网都有介绍及用例，这里不再赘述：
// PilotServiceApi contains only collections used by Pilot, including experimental Service Api.
PilotServiceApi = collection.NewSchemasBuilder().MustAdd(IstioNetworkingV1Alpha3Destinationrules).MustAdd(IstioNetworkingV1Alpha3Envoyfilters).MustAdd(IstioNetworkingV1Alpha3Gateways).MustAdd(IstioNetworkingV1Alpha3Serviceentries).MustAdd(IstioNetworkingV1Alpha3Sidecars).MustAdd(IstioNetworkingV1Alpha3Virtualservices).MustAdd(IstioNetworkingV1Alpha3Workloadentries).MustAdd(IstioNetworkingV1Alpha3Workloadgroups).MustAdd(IstioSecurityV1Beta1Authorizationpolicies).MustAdd(IstioSecurityV1Beta1Peerauthentications).MustAdd(IstioSecurityV1Beta1Requestauthentications).MustAdd(K8SServiceApisV1Alpha1Gatewayclasses).MustAdd(K8SServiceApisV1Alpha1Gateways).MustAdd(K8SServiceApisV1Alpha1Httproutes).MustAdd(K8SServiceApisV1Alpha1Tcproutes).Build()
详细看下 initK8SConfigStore 中的 makeKubeConfigController 方法，这里初始化了一个处理 Istio CRDs 的 Client ，实现 ConfigStoreCache 这个接口中增删改查等方法。
func (s *Server) makeKubeConfigController(args *PilotArgs) (model.ConfigStoreCache, error) {c, err := crdclient.New(s.kubeClient, buildLedger(args.RegistryOptions), args.Revision, args.RegistryOptions.KubeOptions)if err != nil {return nil, err}return c, nil
}
Client 定义如下：
type Client struct {schemas collection.Schemas // Istio CRDs shemasdomainSuffix stringconfigLedger ledger.Ledgerrevision stringkinds map[resource.GroupVersionKind]*cacheHandler // 跟踪已知类型的所有缓存 handlerqueue queue.InstanceistioClient istioclient.InterfaceserviceApisClient serviceapisclient.Interface
}
再依次对这些类型创建 Informer 开启监听。回到 initConfigController ，创建好 ConfigStore 之后，再对其进一步包装：
// 将所有 ConfigStore 聚合并缓存
aggregateConfigController, err := configaggregate.MakeCache(s.ConfigStores)
// 通过 s.configController 统一操作上面聚合的 ConfigStores
s.configController = aggregateConfigController
// 将其包装为 IstioConfigStore 传入 environment，便于操作 ServiceEntry/Gateway 等资源
// IstioConfigStore 会在之后的 ServiceEntryStore 中用到
s.environment.IstioConfigStore = model.MakeIstioStore(s.configController)
最后将该 Controller 的启动函数注册到 startFuncs 中：
s.addStartFunc(func(stop <-chan struct{}) error {go s.configController.Run(stop)return nil
})
再来看 initServiceControllers 处理服务发现的 Controller 初始化:
func (s *Server) initServiceControllers(args *PilotArgs) error {serviceControllers := s.ServiceController()for _, r := range args.RegistryOptions.Registries {// ...switch serviceRegistry {case serviceregistry.Kubernetes:if err := s.initKubeRegistry(serviceControllers, args); err != nil {return err}// ...}// ...
}
从之前初始化的 environment.ServiceDiscovery 中获取已注册的服务中心，如果是 Kubernetes 则执行 initKubeRegistry:
// initKubeRegistry creates all the k8s service controllers under this pilot
func (s *Server) initKubeRegistry(serviceControllers *aggregate.Controller, args *PilotArgs) (err error) {// ...log.Infof("Initializing Kubernetes service registry %q", args.RegistryOptions.KubeOptions.ClusterID)kubeRegistry := kubecontroller.NewController(s.kubeClient, args.RegistryOptions.KubeOptions)s.kubeRegistry = kubeRegistryserviceControllers.AddRegistry(kubeRegistry)return
}
进一步初始化 Kubernetes 注册中心，方法为 NewController ，先看一下这个 Controller 的结构：
type Controller struct {client kubernetes.Interfacequeue queue.InstanceserviceInformer cache.SharedIndexInformerserviceLister listerv1.ServiceListerendpoints kubeEndpointsControllernodeInformer cache.SharedIndexInformernodeLister listerv1.NodeListerpods *PodCachemetrics model.MetricsnetworksWatcher mesh.NetworksWatcherxdsUpdater model.XDSUpdaterdomainSuffix stringclusterID stringserviceHandlers []func(*model.Service, model.Event)instanceHandlers []func(*model.ServiceInstance, model.Event)workloadHandlers []func(*model.WorkloadInstance, model.Event)sync.RWMutexservicesMap map[host.Name]*model.ServicenodeSelectorsForServices map[host.Name]labels.InstancenodeInfoMap map[string]kubernetesNodeexternalNameSvcInstanceMap map[host.Name][]*model.ServiceInstanceworkloadInstancesByIP map[string]*model.WorkloadInstanceranger cidranger.RangernetworkForRegistry stringonce sync.Once
}
可以看到 Controller 对 Services 、 Nodes 、 Pods 等资源各自初始化了 Informer 、 Lister 以及对应的 Map，各类 Handlers 在 Informer 监听到增删改查时推送相应的事件到 queue ，再由 onServiceEvent 、 onNodeEvent 、 c.pods.onEvent 中更新对应的 Map 。
回到 initServiceControllers ，初始化完 Kubernetes 注册中心之后，还需要关注 Kubernetes 集群之外的服务，这些服务基本都是通过 ServiceEntry 注册到控制面的，所有 ServiceEntry 配置数据目前还都在之前初始化的 configController 配置中心控制器中，这里将 ServiceEntry 数据单独拎出来初始化一个 ServicEntry 注册中心，加入到 serviceControllers 中：
s.serviceEntryStore = serviceentry.NewServiceDiscovery(s.configController, s.environment.IstioConfigStore, s.XDSServer)
serviceControllers.AddRegistry(s.serviceEntryStore)
serviceEntryStore 相关的逻辑会在后续 xDS 下发流程的分析中再阐述。
最后将 serviceControllers 中所有的服务注册中心的 Controller 的启动函数都注册到 startFuncs 中:
s.addStartFunc(func(stop <-chan struct{}) error {go serviceControllers.Run(stop)return nil
})
// Run starts all the controllers
func (c *Controller) Run(stop <-chan struct{}) {for _, r := range c.GetRegistries() {go r.Run(stop)}<-stoplog.Info("Registry Aggregator terminated")
}
初始化 RegistryEventHandlers
initRegistryEventHandlers 设置了三个事件处理器 serviceHandler 、 instanceHandler 和 configHandler 分别响应服务、实例和配置数据的更新事件。
serviceHandler 如下：
serviceHandler := func(svc *model.Service, _ model.Event) {pushReq := &model.PushRequest{Full: true,ConfigsUpdated: map[model.ConfigKey]struct{}{{Kind: gvk.ServiceEntry,Name: string(svc.Hostname),Namespace: svc.Attributes.Namespace,}: {}},Reason: []model.TriggerReason{model.ServiceUpdate},}s.XDSServer.ConfigUpdate(pushReq)
}
if err := s.ServiceController().AppendServiceHandler(serviceHandler); err != nil {return fmt.Errorf("append service handler failed: %v", err)
}
可以看到当服务本身发生变化时，会触发 xDS 的全量下发，所有与该服务相关的代理都会收到推送。
实例的变动也会触发 xDS 的全量下发，不过仅在连接 Consul 时生效。Kubernetes 和 MCP 这两种服务发现的场景下，更新事件的 Handler 是在别的地方注册的。
instanceHandler := func(si *model.ServiceInstance, _ model.Event) {// TODO: This is an incomplete code. This code path is called for consul, etc.// In all cases, this is simply an instance update and not a config update. So, we need to update// EDS in all proxies, and do a full config push for the instance that just changed (add/update only).s.EnvoyXdsServer.ConfigUpdate(&model.PushRequest{Full: true,ConfigsUpdated: map[model.ConfigKey]struct{}{{Kind: gvk.ServiceEntry,Name: string(si.Service.Hostname),Namespace: si.Service.Attributes.Namespace,}: {}},Reason: []model.TriggerReason{model.ServiceUpdate},})
}
// 跳过 Kubernetes 和 MCP
for _, registry := range s.ServiceController().GetRegistries() {// Skip kubernetes and external registries as they are handled separatelyif registry.Provider() == serviceregistry.Kubernetes ||registry.Provider() == serviceregistry.External {continue}if err := registry.AppendInstanceHandler(instanceHandler); err != nil {return fmt.Errorf("append instance handler to registry %s failed: %v", registry.Provider(), err)}
}
上一步初始化了 configController ，它操作的对象主要是像 VirtualService 、 DestinationRules 这些 Istio 定义的配置，这些配置的变化也会触发 xDS 的全量下发，所有与该配置相关的代理都会收到推送。不过 ServiceEntry 和 WorkloadEntry 除外，这两个资源的配置下发是由 ServiceEntryStore 管理的，之前在初始化 ServiceController 时定义的 s.serviceEntryStore 会处理，之后的篇幅再做详细介绍。
configHandler := func(_, curr model.Config, event model.Event) {pushReq := &model.PushRequest{Full: true,ConfigsUpdated: map[model.ConfigKey]struct{}{{Kind: curr.GroupVersionKind,Name: curr.Name,Namespace: curr.Namespace,}: {}},Reason: []model.TriggerReason{model.ConfigUpdate},}s.EnvoyXdsServer.ConfigUpdate(pushReq)
}
下面是跳过 ServiceEntry 和 WorkloadEntry 的代码：
for _, schema := range schemas {// This resource type was handled in external/servicediscovery.go, no need to rehandle here.if schema.Resource().GroupVersionKind() == collections.IstioNetworkingV1Alpha3Serviceentries.Resource().GroupVersionKind() {continue}if schema.Resource().GroupVersionKind() == collections.IstioNetworkingV1Alpha3Workloadentries.Resource().GroupVersionKind() {continue}s.configController.RegisterEventHandler(schema.Resource().GroupVersionKind(), configHandler)
}
初始化 DiscoveryService
func (s *Server) initDiscoveryService(args *PilotArgs) error {log.Infof("starting discovery service")// Implement EnvoyXdsServer grace shutdowns.addStartFunc(func(stop <-chan struct{}) error {s.EnvoyXdsServer.Start(stop)return nil})s.initGrpcServer(args.KeepaliveOptions)grpcListener, err := net.Listen("tcp", args.ServerOptions.GRPCAddr)if err != nil {return err}s.GRPCListener = grpcListenerreturn nil
}
这里将 EnvoyXdsServer 的启动添加至 startFuncs 中，便于后续统一启动。并初始化 gRPC 服务器，监听对应的端口。
初始化 gRPC 服务器，并注册 xDS V2 和 xDS V3 的 ADS 服务到 gRPC 服务器上:
func (s *Server) initGrpcServer(options *istiokeepalive.Options) {grpcOptions := s.grpcServerOptions(options)s.grpcServer = grpc.NewServer(grpcOptions...)s.EnvoyXdsServer.Register(s.grpcServer)reflection.Register(s.grpcServer)
}
func (s *DiscoveryServer) Register(rpcs *grpc.Server) {// Register v2 and v3 serversdiscovery.RegisterAggregatedDiscoveryServiceServer(rpcs, s)discoveryv2.RegisterAggregatedDiscoveryServiceServer(rpcs, s.createV2Adapter())
}
可以看到 ADS 的 gRPC 服务包含两个流式方法，一个是全量推送，一个是增量推送。
var _AggregatedDiscoveryService_serviceDesc = grpc.ServiceDesc{ServiceName: "envoy.service.discovery.v3.AggregatedDiscoveryService",HandlerType: (*AggregatedDiscoveryServiceServer)(nil),Methods: []grpc.MethodDesc{},Streams: []grpc.StreamDesc{{StreamName: "StreamAggregatedResources",Handler: _AggregatedDiscoveryService_StreamAggregatedResources_Handler,ServerStreams: true,ClientStreams: true,},{StreamName: "DeltaAggregatedResources",Handler: _AggregatedDiscoveryService_DeltaAggregatedResources_Handler,ServerStreams: true,ClientStreams: true,},},Metadata: "envoy/service/discovery/v3/ads.proto",
}
注册 kubeClient.RunAndWait
将 kubeClient.RunAndWait 方法注册至 startFuncs 中， RunAndWait 启动后所有 Informer 将开始缓存，并等待它们同步完成。之所以在最后运行，可以保证所有的 Informer 都已经注册。
if s.kubeClient != nil {s.addStartFunc(func(stop <-chan struct{}) error {s.kubeClient.RunAndWait(stop)return nil})
}
启动过程
启动流程比较简单，核心是依次启动初始化过程中注册到 startFuncs 中的启动函数：
for _, fn := range s.startFuncs {if err := fn(stop); err != nil {return err}
}
然后调用 waitForCache 等待需要监听资源的 Informer 缓存完毕，完成后开启 HTTP 服务响应 readiness 事件。
至此 pilot-discovery 的启动流程就结束了，有了大概了解后，可以大致归纳出整个 Pilot 的接口架构。
接口设计
在接口设计方面，Pilot 主要有两类接口：一种是 Store 类接口，定义对资源的增删改查等方法；另一种是 Controller 类接口，定义了 RegisterEventHandler 和 Run 方法。
Store 类接口主要指 ConfigStore 接口，以及它衍生出的 IstioConfigStore，后者操作的对象为 Istio 定义的配置类型，如 VirtualService、ServiceEntry 等。
而 Controller 类接口指基于 ConfigStore 定义的 ConfigStoreCache 接口，这个接口在哪里用到了呢？之前讨论初始化流程的时候，分析过 Pilot 的 Server 的结构，其中用到该接口的有如下几个字段：
type Server struct {configController model.ConfigStoreCacheConfigStores []model.ConfigStoreCacheserviceEntryStore *serviceentry.ServiceEntryStore
}
type ServiceEntryStore struct {store model.IstioConfigStore
}
可以看到 ConfigStores 是存储所有配置类数据的 Controller 的地方，ConfigStores 都是在哪里添加的呢？之前分析 initConfigController 方法中提到过，可以再对照代码看一下调用的地方：
都添加完毕后，会把这些 ConfigStoreCache 都聚合到 Server.configController 中统一处理。
// Wrap the config controller with a cache.aggregateConfigController, err := configaggregate.MakeCache(s.ConfigStores)if err != nil {return err}s.configController = aggregateConfigController
而 ServiceEntryStore 中用到的 IstioConfigStore 也是在这里得到的：
s.environment.IstioConfigStore = model.MakeIstioStore(s.configController)
以上，当服务启动后，会逐个调用这些 ConfigStoreCache 中的 Run 方法处理资源的增删改事件。
总结
pilot-discovery 的启动流程初看是比较复杂，但理清楚中间核心的步骤后结构也比较清晰。有了本篇的介绍，之后再走读几遍代码，相信就能很好的掌握 pilot-discovery 初始化的流程。
Pilot 源码分析的第一部分就到这里，后续会针对重要的组件和接口做更细致的分析，如 EnvoyXdsServer 、ServiceEntryStore 等，以及梳理 xDS 协议的生成和下发流程，会比 pilot-discovery 的启动流程复杂的多，敬请期待。
参考
•Istio Pilot 代码深度解析 - 赵化冰[4]
引用链接
[1] 基础概念及名词: https://istio.io/latest/zh/docs/concepts/traffic-management/[2] ServiceEntry: https://istio.io/latest/docs/reference/config/networking/service-entry/[3] fsnotify: https://github.com/fsnotify/fsnotify[4] Istio Pilot 代码深度解析 - 赵化冰: https://zhaohuabing.com/post/2019-10-21-pilot-discovery-code-analysis/
