作者 | 步尔斯特
来源 | 步尔斯特
刚刚看到一个话题：==Java大军，真的开始把目光从Spring Cloud转向云原生系的k8s + Istio了么？==
乍一看，有一丝不解，Java大军？Spring Cloud？Kubernetes？Service Mesh？这四个技术栈放在一起，真的能擦出火花？
此时，一束余辉射在旁边老奶奶那粉嘟嘟的小脸上，我顿悟了，也许提出这个问题的人，本意并不是这样。
他或许是在问“微服务的最佳落地方案？”，亦或是“以Kubernetes为核心的云原生发展趋势？”...
这篇文章就像高考一样，它并不会直接带给你具体的技术知识，但是可能会改变你，成为你的灯塔。
也许你看完没有一丝收获，会骂骂咧咧的走开，但是你不得不承认，当你看到这里的时候，你会有一种想要读完这篇文章的冲动，所以，我尽可能写的简短，不必浪费你太多时间。
不论是云原生还是上述的话题，不得不说到微服务。什么是微服务？把大服务拆成小服务，不就是微服务喽！
微服务肯定是大趋所向了，小而专一，松耦合，语言无关。可问题随之而来，服务治理是个难点：系统复杂性增加、分布式一致性问题、数据一致性问题、服务通信成本增加、服务依赖、性能监控...
本手
所谓本手，便是掌握了事物的发展规律，要顺势而为，要懂规则，且大可不必明理。
以Spring Cloud系列为代表的侵入式微服务解决方案，应该是Java开发者广为熟知的。
从上图就可以看出Spring Cloud项目是完全可以部署在Kubernetes上的。
侵入式框架是从开发者的角度来衡量的，所以同时会增加开发者的学习成本。
Java web开发从Servlet、SSM、SpringBoot，再到Spring Cloud Netflix和现在的Spring Cloud Alibaba，还有后续的Spring Cloud Kubernetes等，这种变化是与时俱进的。
Spring Cloud 系列和Kubernetes虽然在各自的领域处理的问题不一样，但是他们无疑都是伟大的技术。
云原生时代的这个风口，他们完全可以手牵手乘浪而行。
妙手
何为妙手？妙手便是在正确掌握了规律的基础上充分发挥自己的主观能动性，一鼓作气，再而衰，三而竭，彼竭我盈，故克之。
Service Mesh作为微服务的另一种架构哲学，以Istio作为代表的非侵入式微服务解决方案，目前为止用的企业还蛮多的。
这一类的框架都是基于边车的设计思想（Sidecar），完全松耦合。
Spring Cloud系列提供了一整套微服务的解决方案，但是Kubernetes都有相对应的替代者，而且是从更高的维度来解决问题，可以说是降维打击。
服务注册与发现
Spring Cloud系列主流的解决方案是Nacos + Spring Cloud Loadbalancer
Kubernetes提供了Service
API网关
Spring Cloud系列主流的解决方案是Spring Cloud Gateway
Kubernetes提供了Ingress
配置中心
Spring Cloud系列主流的解决方案是Nacos
Kubernetes提供了ConfigMaps
熔断限流
Spring Cloud系列主流的解决方案是Sentinel
Kubernetes可以结合ServiceMesh来做
再来看看Istio的亮眼之处
便于流量控制和监测及安全机制
与 K8s 完美兼容
使用高性能的 Go 语言开发
支持多种高级快速的网络协议
Sidecar 默认 Envoy 并自动注入
容错机制完善
集成了用于监测的可视化界面
Jaeger 作为跟踪机制集成
具备权限认证功能
Sidecar 代理具有缓存功能
完全免费
由此看来，在云原生的体系中，相对于Kubernetes + Spring Cloud，Kubernetes + Istio的微服务解决方案代表着未来。
俗手
说完了本手和妙手，让我们来说说俗手，俗手乃是忽视了规律，胡乱地发挥主观能动性。
一个月前，我的好朋友狗蛋和我诉苦，说他的领导执意要将微服务架构从Spring Cloud转为Istio，连一个过渡期都没有。
真是绝绝子啊，盲目跟风，难道不考虑一下成本问题？
上述提到的SideCar容器，随着业务越来越复杂，所消耗的资源也越来越大，甚至会超过业务容器。
看过一份数据，对比Spring Cloud，基本每个Pod增加3GB内存，每秒RT增加0.8，CPU增加50%到80%。姑且不说Service Mesh带来的技术复杂度，这数据如果被中小企业的技术总监看了，不得虎躯一震？
非侵入式框架所带来的最大问题就是性能问题，内存、CPU的损耗都是值得深入思考的，盲目的跟随主流，最终只会让自己受苦。
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