微服务13:云基础场景下流量策略实现原理
★微服务系列
微服务1:微服务及其演进史
微服务2:微服务全景架构
微服务3:微服务拆分策略
微服务4:服务注册与发现
微服务5:服务注册与发现(实践篇)
微服务6:通信之网关
微服务7:通信之RPC
微服务8:通信之RPC实践篇(附源码)
微服务9:服务治理来保证高可用
微服务10:系统服务熔断、限流
微服务11:熔断、降级的Hystrix实现(附源码)
微服务12:流量策略
1 微服务的基本流量策略
微服务提供了一些技术来实现对微服务的流量的管理,其中最典型的就是对流量进行拆分和转发。
具体体现在金丝雀发布(灰度发布)、ABTesting 以及流量染色 等策略方案上。
2 流量策略实现流控的本质
云原生基础场景下,如果想要实现流控和调度,需要具备以下几个条件:
- 请求的流量中,需要附带某些特征,如流量的请求的Header、Cookies、queryParams等 中带有某些信息。
- 部署在kubernetes上的服务(svc)的实例(pod),打上版本标签,如 label: default、label: version1、label:version2 等。
- 在云原生基础组件(如 Service-Mesh平台)上对相关的服务配上策略:当请求的流量带有某些特征(如header中带有Dep=SO)时,流量路由到对应标签(如 version = version1 )的服务实例Pod上。
- 不符合条件的路由则默认走到默认版本中(如 version = default)。
所以,流控调度的本质上是通过在流量中携带一些特征(如流量的请求的Header、Cookies、queryParams等),而Mesh会根据这些请求的特征进行路由匹配,转发到对应的带有某些特征的服务实例上。
未匹配成功的流量则走到默认版本或者给定的具体版本中,从而实现多个版本和跟默认版本的业务隔离的目标。这种模式下,实现 灰度发布、ABTesting 以及流量染色 都是很方便的。
3 流量染色流转的原理
这边以Istio 实现的 Service-Mesh为案例
3.1 Istio支持的策略模型
基于上述的策略模型,如果你想配置如下:请求的header 带有 username = brand 或者 departname = hr 的时候,将流量转发到服务的v1版本,否着转发到default版本。
则策略代码如下:
# 说明:VirtualService 流量染色,根据不同的条件将流量发往不同特征的版本中,假设这边有default、v1、v2 版本
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
name: test-service1-vs
spec:
hosts:
- test-service1 # 治理发往test-service1服务的流量
exportTo:
- "."
http: # 加各种路由条件,比如匹配人员、部门进行路由
- match # 用户匹配 brand,部门匹配 hr 部门时
- headers:
username:
exact: brand
- headers:
departname:
exact: hr
route:
destination:
# todo 匹配条件的流量路由到对应的服务上......
- route:
- destination:
# todo 不匹配条件的流量路由到对应的服务上......
3.2 Kubernetes中服务的部署模式
云原生基础平台上的服务遵循如下层级结构,namespace对标应用,svc对标服务。
假设你给你的服务配置了多个版本,比如你发布了default(默认版本)、v1版本。
检查kubernetes的信息会发现,service保持不变,这个命名为testsvc-admin-default的服务下,对应两个deployment,两个pod。
root@xxxxxxxxxxxxxx:~# kubectl -n testsvc-debug get deployments
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
testsvc-admin-429mvh 1/1 1 1 18m
testsvc-admin-default 1/1 1 1 142m
root@xxxxxxxxxxxxxx:~# kubectl -n testsvc-debug get services
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
testsvc-admin-default ClusterIP 172.100.110.220 <none> 80/TCP 142m
root@xxxxxxxxxxxxxx:~# kubectl -n testsvc-debug get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
testsvc-admin-429mvh-5b567969b4-nq4zp 2/2 Running 0 17m
testsvc-admin-default-85467f8f79-xzfgz 2/2 Running 0 23m
看看两个deployment的信息对比,labels中的app属性一致,version属性不一致。所以,服务按照同一个app寻址,不同的version进行流量shift的方式进行。
root@xxxxxxxxxxxxxx:~# kubectl -n testsvc-debug get deployment testsvc-admin-default -o yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
annotations:
deployment.kubernetes.io/revision: "2"
creationTimestamp: "2022-01-14T06:40:22Z"
generation: 2
labels:
app: testsvc-admin-default
appName: testsvc-admin
appType: java
projectName: testsvc-debug
version: default
workspaceName: SPACE_BASIC_SERVE
name: testsvc-admin-default
namespace: testsvc-debug
resourceVersion: "335716111"
uid: 7531a9b3-53eb-475d-ae0b-75df957badb9
root@xxxxxxxxxxxxxx:~# kubectl -n testsvc-debug get deployment testsvc-admin-429mvh -o yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
annotations:
deployment.kubernetes.io/revision: "1"
creationTimestamp: "2022-01-14T08:45:03Z"
generation: 1
labels:
app: testsvc-admin-default
appName: testsvc-admin
appType: java
projectName: testsvc-debug
version: 429mvh
workspaceName: SPACE_BASIC_SERVE
name: testsvc-admin-429mvh
namespace: testsvc-debug
resourceVersion: "335719639"
uid: 85c0e1f2-b56d-4afc-8c51-ccb887e420b6
现在,envoy的流转规则有了,服务的特征也有了,完整策略匹配代码如下:
# 说明:VirtualService 流量染色,根据不同的条件将流量发往不同特征的版本中,假设这边有default、v1、v2 版本
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
name: test-svc-vs
spec:
hosts:
- test-svc # 治理发往test-svc服务的流量
exportTo:
- "."
http: # 加各种路由条件,比如匹配人员、部门进行路由
- match # 用户匹配 brand,部门匹配 hr 人事部时
- headers:
username:
exact: brand
- headers:
departname:
exact: hr
route:
destination:
host: test-svc
subset: v1 # 匹配条件的流量路由到对应的服务的v1版本上
- route:
- destination:
host: test-svc # 剩余的流量走到default版本上
subset: default
3.3 流量的解析和流转
规则下发之后,envoy存储在本地,当流量出去的时候,outbound 那边会做一个判断。
如果是header中带上 username = brand 或者 departname = hr ,流量转发到带有v1 标签的pod中,
否则流量转发到带有default标签的pod中。
4 总结
丰富的流量管理策略为我们系统的稳定性,以及流量的多样化(金丝雀发布、ABTesting、分级扩散流量、流量染色)使用提供了保证。