Service Mesh
Service Mesh 又译作 “服务网格”，作为服务间通信的基础设施层。
服务网格（Service Mesh）是处理服务间通信的基础设施层。它负责构成现代云原生应用程序的复杂服务拓扑来可靠地交付请求。在实践中，Service Mesh 通常以轻量级网络代理阵列的形式实现，这些代理与应用程序代码部署在一起，对应用程序来说无需感知代理的存在。
Service Mesh的特点
Service Mesh 有如下几个特点：
- 应用程序间通信的中间层
- 轻量级网络代理
- 应用程序无感知
- 解耦应用程序的重试/超时、监控、追踪和服务发现
目前两款流行的 Service Mesh 开源软件 Istio 和 Linkerd 都可以直接在 Kubernetes 中集成，其中 Linkerd 已经成为 CNCF 成员。
理解Service Mesh
如果用一句话来解释什么是 Service Mesh，可以将它比作是应用程序或者说微服务间的 TCP/IP，负责服务之间的网络调用、限流、熔断和监控。对于编写应用程序来说一般无须关心 TCP/IP 这一层（比如通过 HTTP 协议的 RESTful 应用），同样使用 Service Mesh 也就无须关心服务之间的那些原本通过服务框架实现的事情，比如 Spring Cloud、Netflix OSS 和其他中间件，现在只要交给 Service Mesh 就可以了。
Phil Calçado 在他的这篇博客 Pattern: Service Mesh 中详细解释了 Service Mesh 的来龙去脉：
- 从最原始的主机之间直接使用网线相连
- 网络层的出现
- 集成到应用程序内部的控制流
- 分解到应用程序外部的控制流
- 应用程序的中集成服务发现和断路器
- 出现了专门用于服务发现和断路器的软件包/库，如 Twitter 的 Finagle 和 Facebook 的 Proxygen，这时候还是集成在应用程序内部
- 出现了专门用于服务发现和断路器的开源软件，如 Netflix OSS、Airbnb 的 synapse 和 nerve
- 最后作为微服务的中间层 Service Mesh 出现
Service Mesh 的架构如下图所示：
Service Mesh 作为 sidecar 运行，对应用程序来说是透明，所有应用程序间的流量都会通过它，所以对应用程序流量的控制都可以在 serivce mesh 中实现。
Service Mesh如何工作
下面以 Linkerd 为例讲解 Service Mesh 如何工作，Istio 作为 Service Mesh 的另一种实现原理与 linkerd 基本类似。
- Linkerd 将服务请求路由到目的地址，根据中的参数判断是到生产环境、测试环境还是 staging 环境中的服务（服务可能同时部署在这三个环境中），是路由到本地环境还是公有云环境？所有的这些路由信息可以动态配置，可以是全局配置也可以为某些服务单独配置。
- 当 Linkerd 确认了目的地址后，将流量发送到相应服务发现端点，在 kubernetes 中是 service，然后 service 会将服务转发给后端的实例。
- Linkerd 根据它观测到最近请求的延迟时间，选择出所有应用程序的实例中响应最快的实例。
- Linkerd 将请求发送给该实例，同时记录响应类型和延迟数据。
- 如果该实例挂了、不响应了或者进程不工作了，Linkerd 将把请求发送到其他实例上重试。
- 如果该实例持续返回 error，Linkerd 会将该实例从负载均衡池中移除，稍后再周期性得重试。
- 如果请求的截止时间已过，Linkerd 主动失败该请求，而不是再次尝试添加负载。
- Linkerd 以 metric 和分布式追踪的形式捕获上述行为的各个方面，这些追踪信息将发送到集中 metric 系统。
为何使用Service Mesh？
Service Mesh 并没有给我们带来新功能，它是用于解决其他工具已经解决过的问题，只不过这次是在以 Kubernetes 为基础的云原生生态环境下的实现。
在传统的 MVC 三层 Web 应用程序架构下，服务之间的通讯并不复杂，在应用程序内部自己管理即可，但是在现今的复杂的大型网站情况下，单体应用被分解为众多的微服务，服务之间的依赖和通讯十分复杂，出现了 twitter 开发的 Finagle、Netflix 开发的 Hystrix 和 Google 的 Stubby 这样的 “胖客户端” 库，这些就是早期的 Service Mesh，但是它们都近适用于特定的环境和特定的开发语言，并不能作为平台级的 Service Mesh 支持。
在 Cloud Native 架构下，容器的使用赋予了异构应用程序更多的可能性，Kubernetes 增强的应用的横向扩容能力，用户可以快速的编排出复杂环境、复杂依赖关系的应用程序，同时开发者又无须过分关心应用程序的监控、扩展性、服务发现和分布式追踪这些繁琐的事情，进而专注于程序开发，赋予开发者更多的创造性。
