Istio作为当前服务网格(Service Mesh)领域的事实标准,流量治理(Traffic Management)是其最为基础也最为重要的功能.本文将结合源码对Istio流量治理的实现主体——组件Pilot进行深入地分析.(本文参考的代码为位于Istio repo的master分支,commit为b8e30e0) 1. 架构分析 在应用从单体架构向微服务架构演进的过程中,微服务之间的服务发现.负载均衡.熔断.限流等流量治理需求是无法回避的问题.在Service Mesh出现之前,通常的做法是

https://zhaohuabing.com/post/2018-09-25-istio-traffic-management-impl-intro/TOC 前言 Pilot高层架构 统一的服务模型 标准数据面 API 业务DSL语言 Istio流量管理相关组件 控制面组件 Discovery Services K8S API Server 数据面组件 Pilot-agent Envoy 命令行工具 数据面标准API 基本概念和术语 XDS服务接口 XDS服务接口的最终一致性考虑 ADS聚合发

1      Istio是什么? Istio 1.0版本于8月1号凌晨准点发布,核心特性已支持上生产环境,各大微信公众号.博客纷纷发文转载.那么Istio到底是什么?能解决问题什么? 1. Istio是Google继Kubernetes之后的又一开源力作,主要参与的公司包括Google,IBM,Lyft等,它提供了完整的非侵入式的微服务治理解决方案,解决微服务的管理.网络连接以及安全管理等应用网络治理问题 2. 它无需修改任何代码就能够实现微服务的负载均衡,服务与服务之间的认证授权以及流量监控和

Istio是Google继Kubernetes之后的又一开源力作,主要参与的公司包括Google,IBM,Lyft等,它提供了完整的非侵入式的微服务治理解决方案,解决微服务的管理.网络连接以及安全管理等应用网络治理问题 它无需修改任何代码就能够实现微服务的负载均衡,服务与服务之间的认证授权以及流量监控和治理.从整个基础设施角度上看,可以将它理解为PaaS平台上的一个面向微服务管理平台的补充. Istio与Kubernetes Kubernetes提供了部署.升级和有限的运行流量管理能力,利用se

作者:justmine 头条号:大数据与云原生 微信公众号:大数据与云原生 创作不易,在满足创作共用版权协议的基础上可以转载,但请以超链接形式注明出处. 为了方便阅读,微信公众号已按分类排版,后续的文章将在移动端首发,想学习云原生相关知识,请关注我. 一.回顾 云原生 - 体验Istio的完美入门之旅(一) 云原生 - Why is istio(二) 云原生 - Istio可观察性之分布式跟踪(三) [请持续关注...] 如前所述,业务微服务化后,每个单独的微服务可能会有很多副本,多个版本,这么

流量治理是一个非常宽泛的话题,例如: ● 动态修改服务间访问的负载均衡策略,比如根据某个请求特征做会话保持: ● 同一个服务有两个版本在线,将一部分流量切到某个版本上: ● 对服务进行保护,例如限制并发连接数.限制请求数.隔离故障服务实例等: ● 动态修改服务中的内容,或者模拟一个服务运行故障等. 在Istio中实现这些服务治理功能时无须修改任何应用的代码.较之微服务的SDK方式,Istio以一种更轻便.透明的方式向用户提供了这些功能.用户可以用自己喜欢的任意语言和框架进行开发,专注于自己的业务

转载请声明出处哦~,本篇文章发布于luozhiyun的博客:https://www.luozhiyun.com 本文使用的Istio源码是 release 1.5. 这篇文章打算讲一下sidecar,我在刚学习Istio的时候会有一些疑惑,sidecar是如何做到无感知的注入的,很多学习资料都没有详细去讲这部分的内容,下面打算解析一下. Sidecar 介绍 在Sidecar部署方式中会为每个应用的容器部署一个伴生容器.对于Istio,Sidecar接管进出应用程序容器的所有网络流量. 使用 S

软件总会有缺陷的,解决问题的同时往往会引入新的问题,关键是看这些问题是否在我们的控制范围内,“灰度发布”就是让问题受控的方法之一. 前言 我们的 CTO 经常说:“研发团队最首要的任务是提供稳定的服务,然后才是提供符合客户需求的.易用和低成本的产品”.但事实是,在提供稳定云服务的同时,面对快速发展的客户业务场景,我们还需要不断 “拥抱变化”. Max Kanat-Alexander 在<简约之美:软件设计之道>(Code Simplicity)中提出的软件设计的 6 条法则恰到好处的描述了这一

服务模型 首先,Istio作为一个(微)服务治理的平台,和其他的微服务模型一样也提供了Service,ServiceInstance这样抽象服务模型.如Service的定义中所表达的,一个服务有一个全域名,可以有一个或多个侦听端口. type Service struct {     // Hostname of the service, e.g. "catalog.mystore.com"     Hostname Hostname `json:"hostname"

转载请声明出处哦~,本篇文章发布于luozhiyun的博客:https://www.luozhiyun.com 本文使用的Istio源码是 release 1.5. Config Controller用于管理各种配置数据,包括用户创建的流量管理规则和策略.Istio目前支持三种类型的Config Controller: MCP:是一种网络配置协议,用于隔离Pilot和底层平台(文件系统.K8s),使得Pilot无须感知底层平台的差异,从而达到解耦的目的. File:通过监视器周期性地读取本地配置

转载请声明出处哦~,本篇文章发布于luozhiyun的博客:https://www.luozhiyun.com 本文使用的Istio源码是 release 1.5. 介绍 Discovery Service主要为数据面(运行在 sidecar 中的 Envoy 等 proxy 组件)提供控制信息服务.Discovery Service为数据面提供的信息叫做xds ,这里的 x 是一个代词,在 Istio 中,xds 包括 cds(cluster discovery service).lds(li

随着社会的进步与技术的发展,人们对资源的高效利用有了更为迫切的需求.近年来,互联网.移动互联网的高速发展与成熟,大应用的微服务化也引起了企业的热情关注,而基于Kubernetes+Docker的容器云方案也随之进入了大众的视野.开普勒云是一个基于Kubernetes+Docker+Istio的微服务治理解决方案. 一.Microservices 1.1 解决大应用微服务化后的问题 现在各大企业都在谈论微服务,在微服务的大趋势之下技术圈里逢人必谈微服务,及微服务化后的各种解决方案. 1.2 当我们

Istio从逻辑上可以分为数据平面和控制平面: 数据平面主要由一系列的智能代理(Envoy)组成,管理微服务之间的网络通信 控制平面负责管理和配置这些智能代理,并动态执行策略 主要由以下组件构成 Envoy:Lyft开源的高性能代理总线,支持动态服务发现.负载均衡.TLS终止.HTTP/2和gPRC代理.健康检查.性能测量等功能.Envoy以sidecar的方式部署在相关的服务的Pod中. Mixer:负责访问控制.执行策略并从Envoy代理中收集遥测数据.Mixer支持灵活的插件模型,方便扩展

什么是Istio Istio是Service Mesh(服务网格)的主流实现方案.该方案降低了与微服务架构相关的复杂性,并提供了负载均衡.服务发现.流量管理.断路器.监控.故障注入和智能路由等功能特性. 其中,Sidecar模式是一种将应用功能从应用本身剥离出来作为单独进程的方式.该模式允许我们向应用无侵入添加多种功能,避免了为满足第三方组件需求而向应用添加额外的配置代码.从某种意义上来说,服务对于网络是无感知的,只知道所附加的sidecar代理,它将网络依赖抽象成了Sidecar. 在Serv

首先需要搭建docker+k8s环境,如何搭建这里就不再赘述,可以自行搜索. 打开命令行,运行命令: curl -L https://git.io/getLatestIstio | ISTIO_VERSION=1.1.3 sh - 获取最新版本istio并解压, 接着进入istio目录: cd istio- 该目录下包含: 在 install/ 目录中包含了 Kubernetes 安装所需的 .yaml 文件 samples/ 目录中是示例应用 istioctl 客户端文件保存在 bin/ 目录

使用云平台可以为组织提供丰富的好处.然而,不可否认的是,采用云可能会给 DevOps 团队带来压力.开发人员必须使用微服务以满足应用的可移植性,同时运营商管理了极其庞大的混合和多云部署.Istio 允许您连接.保护.控制和观测服务. 在较高的层次上,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 的多样化功能集使您能够成功高效地

本文将介绍如何使用Docker Compose搭建Istio.Istio号称支持多种平台(不仅仅Kubernetes).然而,官网上非基于Kubernetes的教程仿佛不是亲儿子,写得非常随便,不仅缺了一些内容,而且还有坑.本文希望能补实这些内容.我认为在学习Istio的过程中,相比于Kubernetes,使用Docker Compose部署更能深刻地理解Istio各个组件的用处以及他们的交互关系.在理解了这些后,可以在其他环境,甚至直接在虚拟机上部署Istio.当然,生产环境建议使用Kuber

目录 istio sidecar自动注入过程分析 sidecar自动注入检查 检查kube-apiserver 检查sidecar-injector的configmap 检查namespace标签 sidecar自动注入过程 webhook过程 proxy_init proxyv2 istio sidecar自动注入过程分析 istio通过mutating webhook admission controller机制实现sidecar的自动注入.istio sidecard在每个服务创建pod时

一.概述 测试环境已经跑了很长时间的istio了,也更新到了最新的istio-1.1.性能相较之前提升很大,官方给出的测试数据说是延迟降低到了8ms,但是实际测试确实访问速度有很大的提升,但是确实还是比直接访问pod速度差异很明显,sidecar的引入使数据流向变得层数更多,导致访问性能上的一些损耗.总结下来的使用建议就是不要盲目的使用service-mesh,服务网格是解决了很多问题,但同时也带来很多新的问题.但是istio的pilot和mixer还是可以用的.具体详细的istio介绍直接参考

  创建 istio 目录 [root@centos-110 ~]# mkdir istio [root@centos-110 ~]# cd istio   方案一: # 去下面的地址下载压缩包  # https://github.com/istio/istio/releases $ wget https://github.com/istio/istio/releases/download/1.0.0/istio-1.0.0-linux.tar.gz $ tar -zvxf istio-1.0.