使用Istio打造微服务(第1部分)

作者:Rinor Maloku

译者:殷龙飞 

审校:孙海洲 

原文:https://medium.com/google-cloud/back-to-microservices-with-istio-p1-827c872daa53

使用Istio打造微服务(第1部分)

Istio 是一个由GoogleIBM和Lyft团队合作开发开源项目,它提供了基于微服务的应用程序复杂性的解决方案,仅举几例:

  • 流量管理 :超时,重试,负载均衡

  • 安全性: 最终用户身份验证和授权,

  • 可观察性: 跟踪,监控和记录。

所有这些都可以在应用程序层中解决,但是您的服务不再是“微型”,相对于提供业务价值的资源,实现这些的所有额外工作都是公司资源的压力。我们来举个例子:

PM:添加反馈功能需要多长时间

开发:两个冲刺(敏捷开发中的术语,一般一个冲刺周期30天)。

PM:什么……? 那只是一个CRUD!

开发:创建CRUD很容易,但我们需要对用户和服务进行身份验证和授权。而且由于网络不可靠,我们需要在客户端实施重试和熔断器,并确保我们不会占用整个系统,我们需要Timeout和Bulkheads,另外还要检测我们需要监控的问题,跟踪[… ]

PM:那么我们就把它放在产品服务中吧。哎呀!

你明白了,必须满足所有形式才可以为我们添加一项巨大的服务(有很多不是业务功能的代码)。在本文中,我们将展示Istio如何从我们的服务中删除所有上述交叉问题。

使用Istio打造微服务(第1部分)

注意 : 本文假设您具有Kubernetes的知识。如果不是这种情况,我建议您阅读我对Kubernetes的介绍,然后继续阅读本文。

关于Istio

在没有Istio的世界中,一个服务向另一个服务直接发出请求,并且在发生故障的情况下,服务需要通过重试,超时,打开熔断器等来处理它。

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为了解决这个问题,Istio通过与服务完全分离,并通过拦截所有网络通信来提供一种巧妙的解决方案。这样做可以实现:

  • Fault Tolerance – 使用响应状态代码,它可以在请求失败并重试时理解。

  • Canary Rollouts – 仅将指定百分比的请求转发到新版本的服务。

  • 监控和指标 – 服务响应所花费的时间。

  • 跟踪和可观察性 – 它在每个请求中添加特殊header,并在集群中跟踪它们。

  • 安全性 – 提取JWT令牌并对用户进行身份验证和授权。

仅举几例(仅举几例),让您感兴趣! 我们来看一些技术细节吧!

Istio的架构

Istio拦截所有网络流量,并通过在每个pod中注入智能代理作为sidecar来应用一组规则。启用所有功能的代理包括 数据平面 , 并且这些代理可由 控制平面 动态配置

数据平面

注入的代理使Istio能够轻松满足我们的要求。举个例子,我们来看看重试和熔断器功能。

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总结一下:

  1. Envoy将请求发送到服务B的第一个实例,但它失败了。

  2. Envoy sidecar重试。(1)

  3. 返回对调用代理的失败请求。

  4. 这将打开熔断器并在后续请求中调用下一个服务。(2)

这意味着您不必使用另一个重试库,您不必在编程语言X,Y或Z中开发自己的Circuit Breaking和Service Discovery实现。所有这些都是开箱即用的。这些功能都是通过Istio来实现,你不需要更改代码。

很好! 现在你想加入Istio的航行,但你仍然有一些疑虑,一些悬而未决的问题。这是一个一刀切的方案,你对它持怀疑态度,因为它总是最终成为一刀切的无解方案!

你最终低声说了这个问题:“这是可配置的吗?”

欢迎我的朋友来巡航,我们将为大家介绍一下控制平面。

控制平面

由三个组件组成: PilotMixerCitadel ,它们组合使用Envoys来路由流量,实施策略和收集遥测数据。如下图所示。

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Envoy(即数据平面)使用由Istio定义的 Kubernetes自定义资源定义 进行配置。这意味着对你而言,它只是另一个具有熟悉语法的Kubernetes资源。创建后将由 控制平面 获取,并将其应用于Envoy。

服务与Istio的关系

我们描述了Istio与我们服务的关系,但我们反过来思考一下,我们的服务与Istio的关系是什么?

坦率地说,我们的服务对Istio的存在有着尽可能多的了解,就像鱼对水一样,他们会问自己“这到底是什么水?”。

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这意味着您可以选择一个工作集群,在部署了Istio的组件后,其中的服务将继续工作,并且以相同的方式,您可以删除组件,一切都会很好。可以理解的是,您将失去Istio提供的功能。

我们已经有足够的理论,下面让我们把这些理论付诸实践!

Istio实践

Istio至少需要一个具有4个vCPU和8 GB RAM的Kubernetes集群。要快速设置集群并跟进本文,我建议使用Google端平台,它为新用户提供300美元的免费试用版 。

使用Kubernetes命令行工具创建集群并配置访问后,我们已准备好使用Helm Package管理器安装Istio。

安装Helm

按照官方文档中的说明在您的计算机上安装Helm客户端 。我们将在下一节中使用它来生成Istio安装模板。

安装Istio

从 最新版本 下载Istio的资源,将内容提取到一个我们将称之为的目录[istio-resources]

要轻松识别Istio资源 istio-system ,请在Kubernetes集群中创建命名空间

$ kubectl create namespace istio-system复制代码

然后进入到 [istio-resources] 目录并执行以下命令来完成安装 :

$ helm template install/kubernetes/helm/istio /  --set global.mtls.enabled = false /  --set tracing.enabled = true /  --set kiali.enabled = true /  --set grafana.enabled = true /  --namespace istio-system > istio.yaml复制代码

上面的命令将Istio的核心组件输出到文件 istio.yaml 中。我们使用以下参数自定义模板:

  • global.mtls.enabled 设置为false以保持引入的重点。

  • tracing.enabled 允许使用jaeger跟踪请求。

  • kiali.enabled 在我们的集群中安装Kiali以实现服务和流量的可视化

  • grafana.enabled 安装Grafana,为了收集指标的可视化。

通过执行以下命令应用生成的资源

$ kubectl apply -f istio.yaml复制代码

这标志着我们集群中Istio安装的完成!等到 istio-system 命名空间中的所有pod都处于Running或Completed状态,执行以下命令:

$ kubectl get pods -n istio-system复制代码

现在我们已准备好继续下一部分,我们将在其中启动并运行示例应用程序。

Sentiment Analysis应用架构

我们将使用Kubernetes简介文章中使用的相同微服务应用程序,它足以在实践中展示Istio的功能。

该应用程序由四个微服务组成:

  • SA-Frontend服务 :提供前端Reactjs应用程序。

  • SA-WebApp服务 :处理对Sentiment Analysis的请求。

  • SA-Logic服务 :执行sentiment Analysis。

  • SA反馈服务 :接收用户关于分析准确性的反馈。

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在图6中,除了服务之外,我们还看到Ingress Controller在Kubernetes中将传入的请求路由到适当的服务,Istio使用了一个名为Ingress Gateway的类似概念,将在本文的后续部分中介绍。

使用Istio Proxies运行应用程序

要跟进本文,请克隆存储库istio-mastery( github.com/rinormaloku… ),其中包含Kubernetes和Istio的应用程序和清单。

Sidecar Injection

注入是 自动手动 完成的 。要启用自动sidecar注入,我们需要 istio-injection=enabled 通过执行以下命令 来标记命名空间 :

$ kubectl label namespace default istio-injection=enabled namespace/default labeled复制代码

从现在开始,部署到默认命名空间的每个pod都将获得注入的sidecar。为了验证这一点,我们通过进入到 [istio-mastery] 存储库的根文件夹 并执行以下命令 来部署示例应用程序 :

$ kubectl apply -f resource-manifests/kube persistentvolumeclaim/sqlite-pvc created deployment.extensions/sa-feedback created service/sa-feedback created deployment.extensions/sa-frontend created service/sa-frontend created deployment.extensions/sa-logic created service/sa-logic created deployment.extensions/sa-web-app created service/sa-web-app created复制代码

在部署的服务中,通过执行以下命令 kubectl get pods 验证pod有两个容器(service和sidecar), 并确保准备好后,我们看到值“ 2/2 ”表示两个容器都在运行。如下所示:

$ kubectl get pods NAME                           READY     STATUS    RESTARTS   AGE sa-feedback-55f5dc4d9c-c9wfv   2/2       Running   0          12m sa-frontend-558f8986-hhkj9     2/2       Running   0          12m sa-logic-568498cb4d-2sjwj      2/2       Running   0          12m sa-logic-568498cb4d-p4f8c      2/2       Running   0          12m sa-web-app-599cf47c7c-s7cvd    2/2       Running   0          12m复制代码

视觉呈现在图7中。

使用Istio打造微服务(第1部分)

现在,应用程序启动并运行,我们需要允许传入流量到达我们的应用程序。

入口网关

允许流量进入集群的最佳做法是通过Istio的 入口网关 将其自身置于集群的边缘,并在传入流量上实现Istio的功能,如路由,负载均衡,安全性和监控。

在Istio的安装过程中, Ingress Gateway 组件和在外部公开它的服务已安装到集群中。要获取服务外部IP,请执行以下命令:

$ kubectl get svc -n istio-system -l istio=ingressgateway NAME                   TYPE           CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP istio-ingressgateway   LoadBalancer   10.0.132.127   13.93.30.120复制代码

在本文的后续部分中,我们将访问此IP上的应用程序(称为EXTERNAL-IP),为方便起见,通过执行以下命令将其保存在变量中:

$ EXTERNAL_IP=$(kubectl get svc -n istio-system /
  -l app=istio-ingressgateway /
  -o jsonpath='{.items[0].status.loadBalancer.ingress[0].ip}')
复制代码

如果您在浏览器中访问此IP并且您将收到服务不可用错误,则 默认情况下Istio将阻止任何传入流量 , 直到我们定义网关。

网关资源

网关是在我们的集群中安装Istio时定义的Kubernetes自定义资源定义,使我们能够指定我们希望允许传入流量的端口协议主机

在我们的场景中,我们希望允许所有主机在端口80上使用HTTP流量。达到以下定义:

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: Gateway
metadata:
  name: http-gateway
spec:
  selector:
    istio: ingressgateway
  servers:
  - port:
      number: 80
      name: http
      protocol: HTTP
    hosts:
    - "*"
复制代码

除了选择器 istio:ingressgateway 之外,所有配置都是不需要说明的。使用此选择器,我们可以指定应用配置的Ingress Gateway,在我们的示例中,它是安装在Istio设置上的默认入口网关控制器。

通过执行以下命令应用配置:

$ kubectl apply -f resource-manifests/istio/http-gateway.yaml
gateway.networking.istio.io/http-gateway created
复制代码

网关现在允许在端口80中进行访问,但它不知道在何处路由请求。这需要使用 Virtual Service 来实现。

VirtualService资源

VirtualService指示Ingress Gateway如何路由允许进入集群的请求。

对于我们度过即将到来的应用程序请求 HTTP网关 必须被路由到 sa-frontendsa-web-appsa-feedback 服务(出了如图8)。

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让我们分解以下路由到SA-Frontend的请求:

  • **/** 应将 精确路径 路由到SA-Frontend以获取Index.html

  • **/static/*** 应将 前缀路径 路由到SA-Frontend以获取前端所需的任何静态文件,如Css和JavaScript文件。

  • 匹配正则表达式的路径 '^.*/.(ico|png|jpg)$' 应该路由到SA-Frontend,我们应该把图像资源路由到前端。

这是通过以下配置实现的:

kind: VirtualService
metadata:
  name: sa-external-services
spec:
  hosts:
  - "*"
  gateways:
  - http-gateway                      # 1
  http:
  - match:
    - uri:
        exact: /
    - uri:
        exact: /callback
    - uri:
        prefix: /static
    - uri:
        regex: '^.*/.(ico|png|jpg)$'
    route:
    - destination:
        host: sa-frontend             # 2
        port:
          number: 80
复制代码

这里的重点是:

  1. 此VirtualService适用于通过 http网关 发出的请求

  2. Destination定义请求路由到的服务。

注意 : 上面的配置位于文件中 sa-virtualservice-external.yaml ,它还包含用于路由到SA-WebApp和SA-Feedback的配置,但为简洁起见,已缩短。

通过执行以下命令应用VirtualService:

$ kubectl apply -f resource-manifests/istio/sa-virtualservice-external.yaml
virtualservice.networking.istio.io/sa-external-services created
复制代码

注意 : 当我们应用Istio资源时,Kubernetes API服务器会创建一个由Istio控制平面接收的事件,然后将新配置应用于每个pod的Envoy代理。Ingress Gateway控制器是另一个由控制平面配置的Envoy,如图9所示。

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现在可以访问Sentiment Analysis应用程序了 http://{EXTERNAL-IP}/ 。如果您获得Not Found状态,请不要担心

有时需要配置生效才能更新envoy的缓存

在转到下一部分之前,请使用该应用程序生成一些流量。

Kiali – 可观察性

要访问Kiali的Admin UI,请执行以下命令:

$ kubectl port-forward /
    $(kubectl get pod -n istio-system -l app=kiali /
    -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}') /
    -n istio-system 20001
复制代码

并 http://localhost:20001/ 使用“admin”(不含引号)为用户和密码打开登录。有很多有用的功能,例如检查Istio组件的配置,根据拦截网络请求和回答收集的信息可视化服务,“谁在调用谁?”,“哪个版本的服务有故障?”等等,花一些时间检验Kiali的功能,然后再转到下一节,用Grafana可视化指标!

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Grafana – 度量可视化

使用Grafana将Istio收集的指标划分为Prometheus和Visualized。要访问Grafana的Admin UI,请执行以下命令并打开 http://localhost:3000 。

$ kubectl -n istio-system port-forward /
    $(kubectl -n istio-system get pod -l app=grafana /
    -o jsonpath={.items[0].metadata.name}) 3000
复制代码

在左上角单击菜单 Home 并选择 Istio Service Dashboard 并在左上角选择以 sa-web-app 开头的服务,您将看到收集的指标,如下图所示:

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我的妈呀,这是一个没有任何数据的视图,管理层永远不会赞同这一点。让我们通过执行以下命令生成一些负载:

$ while true; do /
    curl -i http://$EXTERNAL_IP/sentiment /
    -H “Content-type: application/json” /
    -d ‘{“sentence”: “I love yogobella”}’; /
    sleep .8; done
复制代码

现在我们拥有更漂亮的图表,此外,我们拥有Prometheus用于监控和Grafana用于可视化指标这些令人惊讶的工具,使我们能够随时了解服务的性能,健康状况,升级或降级!

最后,我们将研究整个服务中的跟踪请求。

Jaeger – 追踪

我们需要跟踪,因为我们所拥有的服务越多,就越难找出失败的原因。我们来看下面图片中的简单案例:

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请求进入,失败,

原因是什么

第一次服务

还是第二个

?两者都有例外情况,让我们来看看每个日志。你发现自己这么做了多少次? 我们的工作更像是软件侦探而不是开发人员。

这是微服务中的一个普遍问题,它使用分布式跟踪系统解决,其中服务将唯一的header相互传递,然后将此信息转发到请求跟踪放在一起的分布式跟踪系统。一个例子如图13所示。

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Istio使用Jaeger Tracer实现OpenTracing API,这是一个独立于供应商的框架。要访问Jaegers UI,请执行以下命令:

$ kubectl port-forward -n istio-system /
    $(kubectl get pod -n istio-system -l app=jaeger /
    -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}') 16686
复制代码

然后在 http://localhost:16686 中打开UI,选择 sa-web-app 服务,

如果下拉列表中未显示该

服务,

则在页面上生成一些活动并点击刷新

。随后单击该按钮 查找痕迹 , 这显示最近的痕迹,选择任何和所有的痕迹的详细分类将会显示 ,如图14所示。

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跟踪显示:

  1. 请求来到 istio-ingressgateway (它是第一次与其中一个服务联系,因此对于生成跟踪ID的请求)然后网关将请求转发给 sa-web-app 服务。

  2. sa-web-app 服务中,请求由Envoysidecar拾取并创建一个span(这就是我们在跟踪中看到它的原因)并转发到 sa-web-app 容器实例。

  3. 这里方法 sentimentAnalysis 处理请求。这些跟踪由应用程序生成,这意味着需要更改代码)。

  4. 从POST请求 sa-logic 开始的位置。跟踪ID需要 sa-web-app 传递 。

5. …

注意 :在第4点,我们的应用程序需要获取Istio生成的header,并在下一个请求时将其传递下来,如下图所示。

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Istio做主要的繁重工作,因为它在传入的请求上生成header,在每个sidecar上创建新的span,传递它们,但是如果没有我们的服务传递header,我们将失去请求的完整跟踪。

要传递的header是:

x-request-id
x-b3-traceid
x-b3-spanid
x-b3-parentspanid
x-b3-sampled
x-b3-flags
x-ot-span-context
复制代码

尽管这是一项简单的任务,但已经有 许多库 可以简化这一过程,例如在 sa-web-app 服务中, RestTemplate 客户端通过简单地 依赖项中 添加Jaeger和OpenTracing库来传递header 。

注意:Sentiment Analysis应用程序展示了Flask,Spring和ASP.NET Core的实现。

现在,在调查我们开箱即用(或部分开箱即用)之后,让我们来看看这里的主题,细粒度路由,管理网络流量,安全性等等!

流量管理

使用Envoy的Istio为您的集群提供了许多新功能,从而实现:

  • 动态请求路由 :Canary部署,A/B测试

  • 负载均衡: 简单和一致的哈希平衡,

  • 故障恢复 :超时,重试,熔断器,

  • 故障注入 :延迟,中止请求等

在本文的序列中,我们将在我们的应用程序中展示这些功能,并在此过程中介绍一些新概念。我们将研究的第一个概念是DestinationRules,并使用那些我们将启用A/B测试的概念。

A/B测试 – 实践中的目的地规则

当我们有两个版本的应用程序(通常版本视觉上有所不同)时使用A/B测试,并且我们不是100%肯定会增加用户交互,因此我们同时尝试两个版本并收集指标。

执行以下命令以部署演示A/B测试所需的前端的第二个版本:

$ kubectl apply -f resource-manifests/kube/ab-testing/sa-frontend-green-deployment.yaml
deployment.extensions/sa-frontend-green created
复制代码

绿色版本的部署清单有两点不同:

istio-green
version: green

而作为双方部署在标签 app: sa-frontend 通过虚拟服务路由的请求 sa-external-services 的服务 sa-frontend 会被转发到所有的实例,并将于负载采用循环算法,这将导致在图16中提出的负载均衡问题。

使用Istio打造微服务(第1部分)

找不到这些文件,因为它们在应用程序的不同版本中的命名方式不同。让我们验证一下:

$ curl --silent http://$EXTERNAL_IP/ | tr '"' '/n' | grep main
/static/css/main.c7071b22.css
/static/js/main.059f8e9c.js
$ curl --silent http://$EXTERNAL_IP/ | tr '"' '/n' | grep main
/static/css/main.f87cd8c9.css
/static/js/main.f7659dbb.js
复制代码

这意味着请求一个版本的静态文件的 index.html 可以被负载均衡到提供另一个版本的pod,其中可以理解的是其他文件不存在。

这意味着,为了让我们的应用程序正常工作,我们需要引入限制“为index.html服务的应用程序的版本,必须为后续请求提供服务”。

我们将使用Consistent Hash Loadbalancing来实现这一点,这 使用预定义属性(例如HTTP header) 将来自同一客户端的请求转发到同一后端实例的过程 。由 DestionatioRules提供。

DestinationRules

VirtualService 将请求路由到正确的服务之后,然后使用 DestinationRules , 我们可以指定适用于此服务实例的流量的策略,如图17所示。

使用Istio打造微服务(第1部分)

注意 : 图17以易于理解的方式可视化Istio资源如何影响网络流量。但是,准确地说,决定将请求转发到哪个实例是由CRD配置的Ingress Gateway的Envoy做出的。

使用目标规则,我们可以将负载均衡配置为具有一致性哈希,并确保同一用户由同一服务实例响应。通过以下配置实现:

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: DestinationRule
metadata:
  name: sa-frontend
spec:
  host: sa-frontend
  trafficPolicy:
    loadBalancer:
      consistentHash:
        httpHeaderName: version   # 1
复制代码
  1. 根据“version”标头的内容生成一致的哈希。

通过执行以下命令应用配置并尝试一下!

$ kubectl apply -f resource-manifests/istio/ab-testing/destinationrule-sa-frontend.yaml
destinationrule.networking.istio.io/sa-frontend created
复制代码

执行以下命令并验证在指定版本header时是否获得相同的文件:

$ curl --silent -H "version: yogo" http://$EXTERNAL_IP/ | tr '"' '/n' | grep main
复制代码

注意 : 为了方便在浏览器中进行测试,您可以使用此Chrome扩展程序 向版本header添加不同的值,。

DestinationRules具有更多LoadBalancing功能,所有详细信息都可以查看官方文档 。

在继续更详细地探索VirtualService之前,请执行以下命令,删除应用程序的绿色版本和目标规则:

$ kubectl delete -f resource-manifests/kube/ab-testing/sa-frontend-green-deployment.yaml
deployment.extensions “sa-frontend-green” deleted
$ kubectl delete -f resource-manifests/istio/ab-testing/destinationrule-sa-frontend.yaml
destinationrule.networking.istio.io “sa-frontend” deleted
复制代码

镜像服务 – 实践中的虚拟服务

当我们想要测试生产中的更改但不影响最终用户时,会使用影子或镜像,因此我们将请求镜像到具有更改并评估它的第二个实例中。

更简单的是,当你的一个同事选择最关键的问题并制作一个超大的合并请求,并且没人能真正审查。

要测试此功能,可以 通过执行以下命令 创建SA-Logic的第二个实例(

这是buggy的

):

$ kubectl apply -f resource-manifests/kube/shadowing/sa-logic-service-buggy.yaml
deployment.extensions/sa-logic-buggy created
复制代码

执行以下命令并验证所有实例都标有相应的版本,另外还有 app=sa-logic 标记:

$ kubectl get pods -l app=sa-logic --show-labels
NAME                              READY   LABELS
sa-logic-568498cb4d-2sjwj         2/2     app=sa-logic,version=v1
sa-logic-568498cb4d-p4f8c         2/2     app=sa-logic,version=v1
sa-logic-buggy-76dff55847-2fl66   2/2     app=sa-logic,version=v2
sa-logic-buggy-76dff55847-kx8zz   2/2     app=sa-logic,version=v2
复制代码

sa-logic 服务目标pod标记为 app=sa-logic 时,任何传入请求将在所有实例之间进行负载均衡,如图18所示。

使用Istio打造微服务(第1部分)

但我们希望将请求路由到版本为v1的实例,并镜像到版本为v2的实例,如图19所示。

使用Istio打造微服务(第1部分)

这是使用VirtualService与DestinationRule结合实现的,其中目标规则指定到特定子集的子集和VirtualService路由。

使用目标规则指定子集

我们使用以下配置定义子集:

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: DestinationRule
metadata:
  name: sa-logic
spec:
  host: sa-logic    # 1
  subsets:
  - name: v1        # 2
    labels:
      version: v1   # 3
  - name: v2
    labels:
      version: v2  
复制代码
  1. 主机定义此规则仅在向 sa-logic 服务发生路由时适用

  2. 路由到子集实例时使用的子集名称。

  3. Label定义了需要匹配的键值对,以使实例成为子集的一部分。

应用执行以下命令的配置:

$ kubectl apply -f resource-manifests/istio/shadowing/sa-logic-subsets-destinationrule.yaml
 destinationrule.networking.istio.io/sa-logic created
复制代码

通过定义子集,我们可以继续并配置VirtualService以应用于请求 sa-logic 所在的请求:

  1. 路由到名为v1的子集,

  2. 镜像到名为v2的子集。

这是通过以下清单实现的:

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: sa-logic
spec:
  hosts:
    - sa-logic          
  http:
  - route:
    - destination:
        host: sa-logic  
        subset: v1      
    mirror:             
      host: sa-logic     
      subset: v2
复制代码

由于一切配置都是不言自明的,让我们看看它的执行:

$ kubectl apply -f resource-manifests/istio/shadowing/sa-logic-subsets-shadowing-vs.yaml
virtualservice.networking.istio.io/sa-logic created
复制代码

通过执行以下命令添加一些负载:

$ while true; do curl -v http://$EXTERNAL_IP/sentiment /
    -H “Content-type: application/json” /
    -d ‘{“sentence”: “I love yogobella”}’; /
    sleep .8; done
复制代码

检查Grafana中的结果,在那里我们可以看到有错误的版本大约有60%的请求失败,但没有一个失败影响最终用户,因为它们被当前活动的服务响应。

使用Istio打造微服务(第1部分)

在本节中,我们第一次看到应用于我们服务的envoy的VirtualService,当对此 sa-web-app 提出请求时, sa-logic 通过sidecar Envoy,通过VirtualService配置为路由到子集v1并镜像到服务的子集v2 sa-logic

我可以看到你在想“Darn man Virtual Services很简单!”,在下一节中,我们将把句子扩展为“Simply Amazing!”。

金丝雀部署

Canary Deployment是向少数用户推出新版本应用程序的过程,作为验证缺少问题的一个步骤,然后向更广泛的受众提供更高质量的发布保证。

我们将继续使用相同的buggy子集 sa-logic 来演示canary部署。

让我们大胆地开始,通过应用下面的VirtualService,将20%的用户发送到有缺陷的版本(这代表金丝雀部署)和80%的健康服务:

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: sa-logic
spec:
  hosts:
    - sa-logic    
  http:
  - route: 
    - destination: 
        host: sa-logic
        subset: v1
      weight: 80         # 1
    - destination: 
        host: sa-logic
        subset: v2
      weight: 20         # 1
复制代码
  1. 权重指定要转发到目标或目标子集的请求的百分比。

sa-logic 使用以下命令 更新以前的 虚拟服务配置:

$ kubectl apply -f resource-manifests/istio/canary/sa-logic-subsets-canary-versusyaml
 virtualservice.networking.istio.io/sa-logic configured
复制代码

我们立即看到我们的一些请求失败了:

$ while true; do /
   curl -i http://$EXTERNAL_IP/sentiment /
   -H “Content-type: application/json” /
   -d ‘{“sentence”: “I love yogobella”}’ /
   --silent -w “Time: %{time_total}s /t Status: %{http_code}/n” /
   -o /dev/null; sleep .1; done
Time: 0.153075s Status: 200
Time: 0.137581s Status: 200
Time: 0.139345s Status: 200
Time: 30.291806s Status: 500
复制代码

VirtualServices启用了Canary Deployments,通过这种方法,我们将潜在的损害减少到了20%的用户群。漂亮! 现在,每当我们对代码不安全时,我们就可以使用Shadowing和Canary Deployments,换句话说,总是如此。:stuck_out_tongue_winking_eye:

超时和重试

代码并不总是错误的。在“分布式计算的8个谬误 ”列表中,第一个谬论是“网络可靠”。网络不可靠,这就是我们需要超时和重试的原因。

出于演示目的,我们将继续使用有缺陷的版本 sa-logic ,其中随机故障模拟网络的不可靠性。

有缺陷的服务有三分之一的机会花费太长时间来响应,三分之一的机会以内部服务器错误结束,其余的成功完成。

为了缓解这些问题并改善用户体验,我们可以:

  1. 如果服务时间超过8秒,则超时

  2. 重试失败的请求。

这是通过以下资源定义实现的:

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: sa-logic
spec:
  hosts:
    - sa-logic
  http:
  - route: 
    - destination: 
        host: sa-logic
        subset: v1
      weight: 50
    - destination: 
        host: sa-logic
        subset: v2
      weight: 50
    timeout: 8s           # 1
    retries:
      attempts: 3         # 2
      perTryTimeout: 3s   # 3
复制代码
  1. 请求的超时时间为8秒,

  2. 它尝试了3次,

  3. 如果尝试时间超过3秒,则尝试将请求标记为失败。

这是一种优化,因为用户不会等待超过8秒,并且我们在发生故障时重试三次,从而增加了导致响应成功的机会。

使用以下命令应用更新的配置:

$ kubectl apply -f resource-manifests/istio/retries/sa-logic-retries-timeouts-vs.yaml
virtualservice.networking.istio.io/sa-logic configured
复制代码

并查看Grafana图表,了解成功率的改善情况(如图21所示)。

使用Istio打造微服务(第1部分)

sa-logic-buggy 通过执行以下命令 进入下一部分delete 和VirtualService 之前 :

$ kubectl delete deployment sa-logic-buggy
deployment.extensions “sa-logic-buggy” deleted
$ kubectl delete virtualservice sa-logic
virtualservice.networking.istio.io “sa-logic” deleted
复制代码

熔断器和隔离模式

微服务架构中的两个重要模式,可以实现服务的自我修复。

熔断器 是用来阻止请求将视为不健康服务的一个实例,并使它能够恢复,在此期间客户端的请求转发到该服务的健康情况(增加成功率)。

隔离模式 整个系统降级来隔离错误,防止错误传播,举一个隔离故障例子,服务B处于损坏状态和其它服务(服务B的客户端)发出请求到服务B,这将导致该客户端将使用了自己的线程池,将无法提供其他请求(即使这些请求与服务B无关)。

我将跳过这些模式的实现,因为您可以查看官方文档中的实现,我很兴奋地展示身份验证和授权,这将是下一篇文章的主题。

第一部分 – 摘要

在本文中,我们在Kubernetes集群中部署了Istio,并使用其自定义资源定义(如 网关VirtualServicesDestinationRules 及其组件)启用了以下功能:

  • 使用 Kiali ,通过查看正在运行的服务,它们如何执行,以及它们关系,来观察我们的服务 。

  • 使用 PrometheusGrafana 进行收集和可视化 。

  • 请求 Jaeger 跟踪 (Hunter的德语)。

  • 对网络流量进行全面细粒度控制,实现 Canary DeploymentsA/B测试和Shadowing

  • 轻松实现 重试,超时和CircuitBreakers

所有这些都可以在没有代码更改或任何其他依赖性的情况下实现,从而使您的服务保持小巧,易于操作和维护

对于您的开发团队来说,消除这些跨领域的问题并将它们集中到Istio的控制平面,意味着新服务很容易引入,它们不会占用大量资源,因为开发人员可以专注于解决业务问题。到目前为止,没有任何开发人员抱怨“必须解决有趣的业务问题!”。

我很乐意在下面的评论中听到您的想法,并随时在Twitter 或我的页面rinormaloku.com 上与我联系,并继续关注下一篇文章,我们将解决最后一层认证和授权问题!

使用Istio打造微服务(第1部分)

原文 

https://juejin.im/post/5c7600aaf265da2d96181d09

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