再见，微服务！

传统的微服务即将过时，这并不是一个唬人的标题。3 年前 Kubernetes 刚兴起的时候，我觉得这东西差不多 3 年能够普及，毕竟他是实打实的谷歌十多年容器编排的精华。

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而今天我想安利的是网格化服务这东西，如下图：

服务架构的演进

微服务初期

产生了：Spring Cloud，Dubbo 等微服务框架，大部分的服务治理(熔断，限流，服务编排，服务链路跟踪)功能与框架甚至业务代码强依赖。

Kubernetes

Kubernetes 是一个很杰出的软件产品，在一定程度上解决了微服务所需的应用编排，伸缩等问题，但是在流量治理，日志，监控，指标度量，等场景能力有限。

网格化服务

可以理解它是 Kubernetes 中期的产物(也许你还没摸过 Kubernetes 初期的产物他就即将逝去)，网格化服务可以弥补 Kubernetes 的不足，提供更为丰富的服务治理方案。

回首我们曾在微服务那个青葱岁月犯过的傻!

①项目开始

老板：说我们要跟上时代，要用微服务。

开发：没啥问题。服务开始拆分，引入 Spring Cloud 或者 Dubbo 等框架，完工。(就是这么简单，没有谁比我更懂微服务了!)

②上线运行

老板：微服务上了，我们现在是不是可以像大公司那样无停机发布了?

开发：我们只是拆分了服务，并没有做其他的，这块目前做不了。

开发：微服务太难搞了，日志，监控，异常排查，服务部署，成本是之前的好几倍。

③填坑之路

引入大量中间件，代码配合植入辅助功能，来实现日志采集，服务链路监控，智能网关，熔断。

多语言异构系统：中间件难以兼容，Spring Cloud 支持的大部分微服务功能都只适用 Java 而已。and so on (等等，太痛苦了)

初见 Kubernetes ，曾以为它能拯救全世界。

Kubernetes 提供服务发现、配置管理、负载均衡和网关。既然这样，那么是否就可以不再需要注册中心和服务治理框架，只基于 Kubernetes 构建微服务系统呢?

很多公司进行了这方面的尝试，尝试后发现从治理功能丰富度、大规模集群效率等方面，还是有不太满意的地方：

• 流量治理能力不足：缺乏熔断能力，没有灰度控制能力;
• 大规模使用时的性能问题：基于 Kubernetes Service 的服务发现过程需要经过 Iptables 或 IPVS 的查找过程，集群规模大时性能影响会比较明显。
• 日志，链路监控，指标度量等，依旧需要额外的组件以及业务代码中需要加入辅助的代码。

目前较为成熟的方案：使用 Kubernetes 部署+Spring Cloud(或 Dubbo 等)，该方案在语言和框架依赖比较局限。

豪门出身，不但有颜值还是个实力派(扎心了)。

以 Istio 为代表的网格化服务横空出世，彻底战胜了传统微服务在服务数量多，多语言的，在安全性、网络流量控制、可观察性等方面的挑战：

• 彻底把业务和服务治理逻辑切分开(没有语言和框架依赖)。
• 更灵活，更细粒度的流量管理。
• 监控，日志，链路跟踪提供编辑、统一的规范。

官网定义的四大功能

偷偷告诉你：在服务网格化的江湖里，消费者和生产者直接不需要额外引入一个注册中心，服务直接部署通信。

这在网格化服务里本是一个不值得一提的点，就是为了让没见过世面的你开开眼，免得其他太深奥没听明白失敬了。

没有繁琐的服务搭建/框架图，直接上部分案例：

案例的服务架构图

这个示例部署了一个用于演示多种 Istio 特性的应用，该应用由四个单独的微服务构成。这个应用模仿在线书店的一个分类，显示一本书的信息。

页面上会显示一本书的描述，书籍的细节(ISBN、页数等)，以及关于这本书的一些评论：

• productpage：这个微服务会调用 details 和 reviews 两个微服务，用来生成页面。
• details：这个微服务中包含了书籍的信息。
• reviews：这个微服务中包含了书籍相关的评论。它还会调用 ratings 微服务。(有 3 个版本)
• ratings：这个微服务中包含了由书籍评价组成的评级信息。

以下是浏览器效果图。

案例 1：流量 A/B 测试

A/B 流量测试案例 1

A/B 流量测试 2

同一系统，jackson 登陆的跟没有登陆的看到的界面效果是不同的。这一切的功劳都归于 Istio，而不用你的代码设置。(想想这么香的功能，自己是不是曾经反反复复在自己代码里面插入了很多埋点/配置)。

案例 2：服务链路跟踪

productpage 访问 detail，review，rating 的链路一目了然。

这种链路跟踪不需要你代码或者框架额外植入代码。

案例 3：监控

虽然很常见，但是你没用过都不知道他有多便利，多香。

部署脚本演示

灵活的流量设置

轻轻松松实现故障植入的功能

作者：RJ不止于编程

编辑：陶家龙

出处：toutiao.com/i6903536074665034243/

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