简介：Proxyless Service Mesh 能力将跟随 Dubbo-go 下一版本发布，稳定的性能需要社区成员们共同的关注与建设。在此基础之上，我们还会进一步探索轻量级 sdk + sidecar的模型；探索基于第三方流量治理组件的金丝雀发布能力；探索基于 dubbo 服务框架的多语言 sevice mesh、与更丰富的 mesh 生态组件兼容。
作者 | 李志信
来源 | 阿里开发者公众号
一 什么是 Proxyless Service-Mesh (无代理服务网格) ?
1 Service Mesh 简析
Istio 是当今最流行的开源服务网格。它由控制平面和数据平面构成，其架构如下（图片摘自 Istio官网）。
位于图中下半部分的控制平面负责配置、服务信息、证书等资源的下发。位于上半部分的数据平面关注业务之间的通信流量；传统服务网格通过代理的方式拦截所有的业务网络流量，代理需要感知到控制平面下发的配置资源，从而按照要求控制网络流量的走向。
在 Istio 环境中，其控制平面是一个名为 istiod 的进程，网络代理是 envoy 。istiod 通过监听 K8S 资源 例如Service、Endpoint 等，获取服务信息，并将这些资源统一通过 XDS 协议下发给位于数据平面的网络代理。envoy 是一个独立的进程，以 sidecar（边车）的形式伴随业务应用 Pod 运行，他与应用进程共用同一个主机网络，并通过修改路由表的方式，劫持业务应用的网络流量。
Service Mesh 可以解决微服务场景下的众多问题，随着集群规模的扩大与业务复杂度的增长，基于原生 k8s 的容器编排方案将会难以应付，开发人员不得不面对巨大的服务治理挑战。而 Service Mesh 很好地解决了这一问题，它将服务治理需求封装在了控制平面与代理中，业务开发人员只需要关注于业务逻辑。在应用部署之后，只需要运维人员通过修改配置，即可实现例如故障恢复、负载均衡、灰度发布等功能，这极大地提高了研发和迭代效率。
Istio 的 sidecar 通过容器注入的形式伴随业务应用进程的整个生命周期，对于业务应用是毫无侵入的，这解决了业务应用可迁移、多语言、基础架构耦合等问题。但这也带来了高资源消耗、请求时延增长的问题。
Service 为服务治理提供了一个很好的思路，将基础架构与业务逻辑解耦，让应用开发人员只需关注业务。另一方面，由于 sidecar 的弊端，我们可以考虑使用 sdk 的形式，来替代 sidecar 支撑起数据平面。
2 Proxyless Service-Mesh
无代理服务网格，是2018年谷歌提出的一个新的概念，Isito、gRPC、brpc 等开源社区都在这一方向进行了探索和实践。无代理服务网格框架以 SDK 的形式被业务应用引入，负责服务之间的通信、治理。来自控制平面的配置直接下发至服务框架，由服务框架代替上述 sidecar 的功能。
在无代理服务网格场景下，服务框架（SDK）的主要能力可以概括为以下三点：
- 对接控制平面，监听配置资源。
- 对接应用，为开发者提供方便的接口。
- 对接网络，根据资源变动，响应流量规则。
3 Proxyless 的优缺点
我认为优点如下：
- 性能：无代理模式的网络调用为点对点的直接通信，网络时延会比代理模式小很多。
- 稳定性：proxyless 的模式是单进程，拓扑简单，便于调试，稳定性高。
- 框架集成：市面上已有众多 sdk 模式的服务框架，切换至 mesh 后便于复用框架已有能力
- 资源消耗：没有 sidecar，资源消耗低。
当然，缺点也有很多：
- 语言绑定：需要开发多种语言的 sdk
- 可迁移性低：无法通过切换 sidecar 的形式来无侵入地升级基础设施。
总体来讲，我认为 Proxyless 架构以其高性能、高稳定性的特点，更适合与生产环境使用。
二 Dubbo-go 与 Proxyless Service-Mesh
1 Dubbo-go 的能力
Apache/Dubbo-go (github.com/apache/dubbo-go)，是一款分布式 RPC 框架，是 Apache/Dubbo 的 Go 语言实现。旨在为开发者提供便利的微服务应用开发体验。Dubbo-go 生态为 Go 开发者提供了敏捷的微服务编程接口、配置管理方案、服务治理方案、以及一系列工具与脚手架，开发人员可以使用框架提供的能力快速开发自己的微服务应用。
2 Dubbo-go 在 Proxyless Service-Mesh 场景的设计
服务注册发现
Dubbo-go 本身拥有可扩展的服务注册发现能力，我们为 service mesh 场景适配了注册中心的实现。开发人员可以将 dubbo-go 应用的信息注册在 istiod 控制平面上。客户端应用可以查询已经注册的接口数据，完成服务发现过程。
归因于 Java 的编程习惯，Dubbo-go 生态框架的服务注册方式都是接口级别的。即客户端只需要引入接口，即可发起调用，而无需关心下游的应用名、主机名、IP 地址等信息。与之相对的是应用级别的服务注册发现，主流微服务框架更多这种形式的服务调用方式，例如 gRPC、K8S、Istio，应用级服务发现对应到 mesh 场景下，我认为叫 “主机级别服务发现”更合适，这种调用方式需要客户端在引入接口的同时，还需引入下游的主机名和端口号。熟悉 gRPC-go 的同学一定很清楚，除了引入 pb 接口，还需要在创建客户端时调用 gRPC.Dial("xxx") 建立网络连接。而这里的 xxx 就是下游的主机名和端口号，这种服务发现的类型和用户编程习惯，导致了 gRPC 较为轻松地实践了 Proxyless Service Mesh。
关于应用级服务发现与接口级服务发现的区别和 dubbo 生态的解决方案，本文中不多赘述，可以参考刘军前辈写的文章文章《Dubbo 迈出云原生重要一步 应用级服务发现解析》
简单来说，应用级服务发现需要开发者关心接口之外还要关心应用名，注册中心的冗余信息较少；接口级服务发现开发者只需要引入接口名，但注册中心的冗余信息较多。
熟悉 Dubbo-go、Dubbo 生态的用户，不习惯于在编程的过程中指定下游主机名，更希望以接口引入的方式，直接发起 RPC 调用，而不需关心究竟这个接口被哪个应用实现，运行在哪台主机、哪个虚拟集群上。
Dubbo-go 为了融入 Istio 体系，将扩展出来的注册发现流程进行了特殊改造。在复用 Istio 提供的 EDS、CDS 主机发现的能力之外，增加了接口名到主机名的映射，作为源数据注册在了控制平面上。客户端在发起调用前持有接口名，通过查询istiod 上的元数据信息，拿到接口名到主机名到映射，转换为主机名；再通过EDS、CDS和路由，完成主机名到下游端点实例的转换。完成服务发现流程。
下面用一个更详细的例子来说明服务发现过程：
- 开发人员使用 dubbogo-cli 工具创建应用模板，发布 Deployment / Service pair 到集群中。
- 服务端拉取全量 CDS 和 EDS 数据，比对本机 IP，拿到当前应用的的主机名。并将本应用的所有接口名到主机名的映射，注册在 Istiod 上面。
- 客户端从 istiod 拉取全量接口名到主机名的映射，缓存在本地。当需要发起调用时，查询本地缓存，将接口名转换为主机名，再通过CDS 和 EDS 拉取到当前 cluster 所对应的全量端点。
- 全量端点经过 Dubbo-go 内置的 Mesh Router，筛选出最终的端点子集，并按照配置的负载均衡策略进行请求。
- 开发人员或者第三方组件，通过操作 K8S 资源，控制 Dubbo-go 流量。
纵观这一过程，开发人员全程只需要关注接口即可，完全无需关心主机名和端口信息。即服务端开发者只需要实现pb接口，使用框架暴露出来；客户端开发者只需要引入pb接口，直接发起调用即可，可以跟随本文第四部分的教程来动手实验一下。
流量治理
Dubbo-go 拥有路由能力，通过 xds 协议客户端从 istiod 订阅路由配置，并实时更新至本地路由规则，从而实现服务的管理。Dubbo-go 兼容 Istio 生态的流量治理规则，可以通过配置 Virtual Service 和 Destination Rule，将打标的流量路由至指定子集，也可以在灰度发布、切流等场景进行更深入地使用。
云原生脚手架
dubbogo-cli 是 Apach/dubbo-go 生态的子项目，为开发者提供便利的应用模板创建、工具安装、接口调试等功能，以提高用户的研发效率。
可以执行以下指令安装dubbogo-cli 至 $GOPATH/bin
go install github.com/dubbogo/dubbogo-cli@latest
dubbogo-cli 支持以下能力
- 应用模板创建
- Demo 创建
- 编译、调试工具安装
- 查看 dubbo-go 应用注册信息
- 调试 dubbo-go 应用接口
使用应用模板的开发流程
- 通过 dubbogo-cli 生成模板
- 修改api/api.proto
- make proto-gen
- 开发接口
- 修改 makefile 内镜像名和发布名
- 打镜像并推送
- 修改chart/app/values 内与部署相关的value配置
- make deploy, 使用 helm 发布应用。
详情可以参阅 dubbogo-cli 文档[1]。
三 Dubbo-go-Mesh 的优势
1 接口级服务发现
前文介绍到了通过接口级服务注册发现的优势，即开发人员无需关心下游主机名和端口号，只需要引入接口存根，或实现接口，通过框架启动即可。
2 高性能
我们在 k8s 集群内部署 Istio 环境，分别测试了 sidecar 模式的 gRPC 服务调用和 Proxyless 模式的 dubbo-go 应用服务调用。发现 proxyless 在请求耗时方面比 sidecar 模式少一个数量级，即性能提升十倍左右。
3 跨生态
Dubbo-go 是一个横跨多个生态的服务框架。
-
mesh 生态
- 开发人员可以使用 Dubbo-go 进行应用开发的同时，使用 Istio 生态所提供的强大能力。
-
gRPC 生态
- Dubbo-go 支持与 gRPC 服务互通，HTTP2 协议栈。
- Dubbo-go 默认使用 pb 序列化方式，高性能。
-
Dubbo 生态
- 多语言优势，可以实现 go-java 应用互通。
- 兼容 pixiu 网关，方便地进行服务的暴露和协议转换。
- 使用 Dubbo-go 生态组件。
四 动手体验 Dubbo-go-Mesh
Dubbo-go 目前已支持兼容 Istio 的服务治理能力。支持基于 Istio 的接口级服务发现能力，兼容 Istio 生态的流量控制和管理能力，并且提供了脚手架和应用模板以提高 Go 应用开发效率。
您可参考文档 【Dubbo-go 文档 - Mesh 任务】[2]，动手搭建一组 Dubbo-go Mesh 应用。
在这组任务中，开发者会从部署 Istio 环境开始，到创建应用模板、构建应用、发布应用、实现服务发现和 RPC、到最终完成流量规则动态配置，观察流量切换。对框架用户有较高的参考意义。
五 展望
Proxyless Service Mesh 能力将跟随 Dubbo-go 下一版本发布，稳定的性能需要社区成员们共同的关注与建设。在此基础之上，我们还会进一步探索轻量级 sdk + sidecar的模型；探索基于第三方流量治理组件的金丝雀发布能力；探索基于 dubbo 服务框架的多语言 sevice mesh、与更丰富的 mesh 生态组件兼容。
Dubbo-go 也将继续在云原生的方向前进，继续发掘云计算时代技术红利，与开发者同在。原文链接
本文为阿里云原创内容，未经允许不得转载。
