服务迁移之路 | Spring Cloud向Service Mesh转变

Service Mesh，这里以Istio（目前Service Mesh具体落地实现的一种，且呼声最高）为例简要说明其功能。 Istio 有助于降低这些部署的复杂性，并减轻开发团队的压力。它是一个完全开源的服务网格，可以透明地分层到现有的分布式应用程序上。它也是一个平台，包括允许它集成到任何日志记录平台、遥测或策略系统的 API。Istio的多样化功能集使你能够成功高效地运行分布式微服务架构，并提供保护、连接和监控微服务的统一方法。

从上面的简单介绍中，我们可以看出为什么会存在要把Spring Cloud体系的应用迁移到Service Mesh这样的需求，总结下来，有四方面的原因：

1. 功能重叠

来简单看一下他们的功能对比：

从上面表格中可以看到，如果从功能层面考虑，Spring Cloud与Service Mesh在服务治理场景下，有相当大量的重叠功能，从这个层面而言，为Spring Cloud向Service Mesh迁移提供了一种潜在的可能性。

2. 服务容器化

在行业当前环境下，还有一个趋势，或者说是现状。越来越多的应用走在了通往应用容器化的道路上，或者在未来，容器化会成为应用部署的标准形态。而且无论哪种容器化运行环境，都天然支撑服务注册发现这一基本要求，这就导致Spring Cloud体系应用上容器的过程中，存在一定的功能重叠，有可能为后期的应用运维带来一定的影响，而Service Mesh恰恰需要依赖容器运行环境，同时弥补了容器环境所欠缺的内容（后续会具体分析）。

3. 术业有专攻

从软件设计角度出发，我们一直在追求松耦合的架构，也希望做到领域专攻。例如业务开发人员希望我只要关心业务逻辑即可，不需要关心链路跟踪，熔断，服务注册发现等支撑工具的服务；而平台支撑开发人员，则希望我的代码中不要包含任何业务相关的内容。而Service Mesh的出现，让这种情况成为可能。

4. 语言壁垒

目前而言Spring Cloud虽然提供了对众多协议的支持，但是受限于Java技术体系。这就要求应用需要在同一种语言下进行开发（这不一定是坏事儿），在某种情况下，不一定适用于一些工作场景。而从微服务设计考虑，不应该受限于某种语言，各个服务应该能够相互独立，大家需要的是遵循通信规范即可。而Service Mesh恰好可以消除服务间的语言壁垒，同时实现服务治理的能力。

基于以上四点原因，当下环境，除了部分大多已经提前走在了Service Mesh实践的道路上互联网大厂以外（例如蚂蚁金服的SOFASTACK），也有大部分企业已经开始接触Service Mesh，并且尝试把Spring Cloud构建的应用，迁移到Service Mesh中。

Spring Cloud向Service Mesh的迁移方案

1. Spring Cloud架构解析

Spring Cloud架构解析的目的在于确定需要从当前的服务中去除与Service Mesh重叠的功能，为后续服务替换做准备。我们来看一个典型的Spring Cloud架构体系，如图所示：

从图中我们可以简要的分析出，一个基于Spring Cloud的微服务架构，主要包括四部分内容：服务网关，应用服务，外围支撑组件，服务管理控制台。

• 服务网关

  服务网关涵盖的功能包括路由，鉴权，限流，熔断，降级等对入站请求的统一拦截处理。具体可以进一步划分为外部网关（面向互联网）和内部网关（面向服务内部管理）。
  

• 应用服务

  应用服务是企业业务核心。应用服务内部由三部分内容构成：业务逻辑实现，外部组件交互SDK集成，服务内部运行监控集成。
  

• 外围支撑组件
  外围支撑组件，涵盖了应用服务依赖的工具，包括注册中心，配置中心，消息中心，安全中心，日志中心等。
  

• 服务管理控制台
  服务管理控制台面向服务运维或者运营人员，实现对应用服务运行状态的实时监控，以及根据情况需要能够动态玩成在线服务的管理和配置。
  

这里面哪些内容是我们可以拿掉或者说基于Service Mesh（以Istio为例）能力去做的？分析下来，可以替换的组件包括网关（gateway或者Zuul，由Ingress gateway或者egress替换），熔断器（hystrix，由SideCar替换），注册中心（Eureka及Eureka client，由Polit，SideCar替换），负责均衡（Ribbon，由SideCar替换），链路跟踪及其客户端（Pinpoint及Pinpoint client，由SideCar及Mixer替换）。这是我们在Spring Cloud解析中需要完成的目标：即确定需要删除或者替换的支撑模块。

2. 服务改造

服务单元改造的目的在于基于第一步的解析结果，完成依赖去除或者依赖替换。根据第一步的分析结果服务单元改造分为三步：

1. 删除组件，包括网关，熔断器，注册中心，负载均衡，链路跟踪组件，同时删除对应client的SDK；

2. 替换组件，采用httpClient 的SDK支持http协议的远程调用（原来在Ribbon中），由原来基于注册中心的调用，转变成http直接调用；

3. 配置信息变更，修改与删除组件管理的配置信息以及必要的组件交互代码（根据实际应用情况操作）；
   
   

当然服务单元改造过程中，还会涉及到很多的细节问题，都需要根据应用特点进行处理，这里不做深入分析。

3. 服务容器化

服务容器化是目前应用部署的趋势所在。服务容器化本身有很多不同的方式，例如基于Jenkins的pipeline实现，基于docker-maven-plugin + dockerfile实现，当然还有很多不同的方式。这里以Spring Cloud一个demo服务通过docker-maven-plugin+dockerfile实现说明为例：

简易的一个服务的Dockerfile如下所示：

ROM openjdk:8-jre-alpine
ENV TZ=Asia/Shanghai 
SPRING_OUTPUT_ANSI_ENABLED=ALWAYS 
JAVA_OPTS="" 
JHIPSTER_SLEEP=0
RUN ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime && echo $TZ > /etc/timezone
CMD echo "The application will start in ${JHIPSTER_SLEEP}s..." && 
sleep ${JHIPSTER_SLEEP} && 
java ${JAVA_OPTS} -Djava.security.egd=file:/dev/./urandom -jar /app.jar
# java ${JAVA_OPTS} -Djava.security.egd=environment:/dev/./urandom -jar /app.@project.packaging@
EXPOSE 8080
ADD microservice-demo.jar /app.jar复制代码

文件中定义了服务端口以及运行命令。

Maven-docker-plugin的插件配置如下所示：

<build>
<finalName>microservice-demo</finalName>
<plugins>
......
<plugin>
<groupId>com.spotify</groupId>
<artifactId>docker-maven-plugin</artifactId>
<version>1.2.0</version>
<executions>
<execution>
<id>build-image</id>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>build</goal>
</goals>
</execution>
<execution>
<id>tag-image</id>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>tag</goal>
</goals>
<configuration>
<image>${project.build.finalName}:${project.version}</image>
<newName>${docker.registry.name}/${project.build.finalName}:${project.version}</newName>
</configuration>
</execution>
<!--暂时不添加推送仓库的配置-->
</executions>
<configuration>
<dockerDirectory>${project.basedir}/src/main/docker</dockerDirectory>
<imageName>${project.build.finalName}:${project.version}</imageName>
<resources>
<resource>
<targetPath>/</targetPath>
<directory>${project.build.directory}</directory>
<include>${project.build.finalName}.${project.packaging}</include>
</resource>
</resources>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>复制代码

通过增加docker-maven-plugin，在执行mvn package的时候可以加载Dockerfile，自动构建服务的容器镜像（需要说明的前提是本地安装docker运行环境，或者通过环境变量在开发工具中配置Docker的远程连接环境），从而完成服务容器化改造。

4. 容器环境构建

容器环境决定这Service Mesh的部署形态，这里不详细描述容器环境的部署过程。感兴趣的朋友，可以参考https://github.com/easzlab/kubeasz 开源项目，提供了Kubernetes基于ansible的自动化部署脚本。我们也建议选择Kubernetes来构建容器环境。这里说明容器环境构建的考虑因素：

• 集群部署方案
  

• 集群规模
  

基于以上两点来考虑容器化环境的部署方案，关键是合理规划，避免资源浪费。

5. Service Mesh环境构建

由于Service Mesh目前而言，多是基于声明式的配置文件，达到服务治理的效果，因此无法实时传递执行结果。基于这种原因，需要一个独立的Service Mesh的管理控制台，一方面能够查看各个服务的运行状态以及策略执行情况，另外一方面能够支持服务运行过程中策略的动态配置管理。目前而言，可以在Isito安装过程中选择kiali作为一个控制台实现，当然未来也会有大量的企业提供专门的服务。

通过以上七个步骤，能够在一定程度上帮助企业应用，从Spring Cloud迁移到Service Mesh上，但迁移过程中必然存在不断踩坑的过程，需要根据应用特点，事前做好评估规划。

其次，就目前Service Mesh的落地实现而言，对于一些特定需求的监测粒度有所欠缺，例如调用线程栈的监测（当然，从网络层考虑，或者不在Service Mesh的考虑范围之内），但是恰恰在很多服务治理场景的要求范围之中。我们也需要针对这种情况，考虑实现方案。

最后，大家一直诟病的性能和安全问题。目前已经有所加强，但是依然被吐槽。

整体而言，Spring Cloud是微服务实现服务治理平台的现状，而Service Mesh却是未来，当然也不能完全取而代之，毕竟设计思路和侧重点不同，是否迁移需要根据业务场景而定。