Istio服务网格逻辑上分为数据面板和控制面板。

当前流行的两款开源的服务网格 Istio 和 Linkerd 实际上都是这种构造，只不过 Istio 的划分更清晰，而且部署更零散，很多组件都被拆分，控制平面中包括 Mixer、Pilot、Auth，数据平面默认是用Envoy；而 Linkerd 中只分为 Linkerd 做数据平面，namerd 作为控制平面。

数据面板由一组智能代理（Envoy）组成，代理部署为边车，调解和控制微服务之间所有的网络通信。

控制面板负责管理和配置代理来路由流量，以及在运行时执行策略。

Istio中Envoy (或者说数据面板)扮演的角色是底层干活的民工，而该让这些民工如何工作，由包工头控制面板来负责完成。

控制平面的特点：

不直接解析数据包
与控制平面中的代理通信，下发策略和配置
负责网络行为的可视化
通常提供API或者命令行工具可用于配置版本化管理，便于持续集成和部署
 

数据平面的特点：

通常是按照无状态目标设计的，但实际上为了提高流量转发性能，需要缓存一些数据，因此无状态也是有争议的
直接处理入站和出站数据包，转发、路由、健康检查、负载均衡、认证、鉴权、产生监控数据等
对应用来说透明，即可以做到无感知部署
 

Istio的这个架构设计，将底层Service Mesh的具体实现，和Istio核心的控制面板拆分开。从而使得Istio可以借助成熟的Envoy快速推出产品，未来如果有更好的Service Mesh方案也方便集成。

Pilot负责收集和验证配置并将其传播到各种Istio组件。

它从Mixer和Envoy中抽取环境特定的实现细节，为他们提供独立于底层平台的用户服务的抽象表示。此外，流量管理规则（即通用4层规则和7层HTTP/gRPC路由规则）可以在运行时通过Pilot进行编程。

Istio的工作机制和架构，分为控制面和数据面两部分。可以看到，控制面主要包括Pilot、Mixer、Citadel等服务组件；数据面由伴随每个应用程序部署的代理程序Envoy组成，执行针对应用程序的治理逻辑。带圆圈的数字代表在数据面上执行的若干重要动作。虽然从时序上来讲，控制面的配置在前，数据面执行在后。

（1）自动注入：指在创建应用程序时自动注入 Sidecar代理。在 Kubernetes场景下创建 Pod时，Kube-apiserver调用管理面组件的 Sidecar-Injector服务，自动修改应用程序的描述信息并注入Sidecar。在真正创建Pod时，在创建业务容器的同时在Pod中创建Sidecar容器。

（2）流量拦截：在 Pod 初始化时设置 iptables 规则，当有流量到来时，基于配置的iptables规则拦截业务容器的Inbound流量和Outbound流量到Sidecar上。应用程序感知不到Sidecar的存在，还以原本的方式进行互相访问。在图2-1中，流出frontend服务的流量会被 frontend服务侧的 Envoy拦截，而当流量到达forecast容器时，Inbound流量被forecast服务侧的Envoy拦截。
 

3）服务发现：服务发起方的 Envoy 调用管理面组件 Pilot 的服务发现接口获取目标服务的实例列表。在图 2-1 中，frontend 服务侧的 Envoy 通过 Pilot 的服务发现接口得到forecast服务各个实例的地址，为访问做准备。

（4）负载均衡：服务发起方的Envoy根据配置的负载均衡策略选择服务实例，并连接对应的实例地址。在图2-1中，数据面的各个Envoy从Pilot中获取forecast服务的负载均衡配置，并执行负载均衡动作。

（5）流量治理：Envoy 从 Pilot 中获取配置的流量规则，在拦截到 Inbound 流量和Outbound 流量时执行治理逻辑。在图 2-1 中，frontend 服务侧的 Envoy 从 Pilot 中获取流量治理规则，并根据该流量治理规则将不同特征的流量分发到forecast服务的v1或v2版本。当然，这只是Istio流量治理的一个场景，更丰富的流量治理能力后续讲解。

（6）访问安全：在服务间访问时通过双方的Envoy进行双向认证和通道加密，并基于服务的身份进行授权管理。在图2-1中，Pilot下发安全相关配置，在frontend服务和forecast服务的Envoy上自动加载证书和密钥来实现双向认证，其中的证书和密钥由另一个管理面组件Citadel维护。

（7）服务遥测：在服务间通信时，通信双方的Envoy都会连接管理面组件Mixer上报访问数据，并通过Mixer将数据转发给对应的监控后端。在图2-1中，frontend服务对forecast服务的访问监控指标、日志和调用链都可以通过这种方式收集到对应的监控后端。

（8）策略执行：在进行服务访问时，通过Mixer连接后端服务来控制服务间的访问，判断对访问是放行还是拒绝。在图2-1中，Mixer后端可以对接一个限流服务对从frontend服务到forecast服务的访问进行速率控制。

（9）外部访问：在网格的入口处有一个Envoy扮演入口网关的角色。在图2-1中，外部服务通过Gateway访问入口服务 frontend，对 frontend服务的负载均衡和一些流量治理策略都在这个Gateway上执行。

这里总结在以上过程中涉及的动作和动作主体，可以将其中的每个过程都抽象成一句话：服务调用双方的Envoy代理拦截流量，并根据管理面的相关配置执行相应的治理动作，这也是Istio的数据面和控制面的配合方式。
 

Pilot负责在Istio服务网格中部署的Envoy实例的生命周期。

Envoy API负责和Envoy的通讯, 主要是发送服务发现信息和流量控制规则给Envoy

Envoy提供服务发现，负载均衡池和路由表的动态更新的API。这些API将Istio和Envoy的实现解耦。

Polit定了一个抽象模型，以从特定平台细节中解耦，为跨平台提供基础

Platform Adapter则是这个抽象模型的现实实现版本, 用于对接外部的不同平台

最后是 Rules API，提供接口给外部调用以管理Pilot，包括命令行工具Istioctl以及未来可能出现的第三方管理界面

服务规范和实现

Pilot架构中, 最重要的是Abstract Model和Platform Adapter，我们详细介绍。

Abstract Model：是对服务网格中“服务”的规范表示，即定义在istio中什么是服务，这个规范独立于底层平台。。

Platform Adapter：这里有各种平台的实现，目前主要是Kubernetes，另外最新的0.2版本的代码中出现了Consul和Eureka。

暂时而言(当前版本是0.1.6, 0.2版本尚未正式发布)，目前 Istio 只支持K8s一种服务发现机制。

Mixer的功能

Mixer 提供三个核心功能：

前提条件检查。允许服务在响应来自服务消费者的传入请求之前验证一些前提条件。前提条件包括认证，黑白名单，ACL检查等等。

配额管理。使服务能够在多个维度上分配和释放配额。典型例子如限速。

遥测报告。使服务能够上报日志和监控。

在Istio内，Envoy重度依赖Mixer。

数据平面-Envoy

Istio 作为控制平面，在每个服务中注入一个 Envoy 代理以 Sidecar 形式运行来拦截所有进出服务的流量，同时对流量加以控制。所以我们需要关心的是istio是如何进行Sidecar 注入到应用pod中的。下面我们就来了解一下

Sidecar 模式

将应用程序的功能划分为单独的进程可以被视为 Sidecar 模式。Sidecar 设计模式允许你为应用程序添加许多功能，而无需额外第三方组件的配置和代码。

就如 Sidecar 连接着摩托车一样，类似地在软件架构中， Sidecar 应用是连接到父应用并且为其扩展或者增强功能。Sidecar 应用与主应用程序松散耦合。

让我用一个例子解释一下。想象一下假如你有6个微服务相互通信以确定一个包裹的成本。

每个微服务都需要具有可观察性、监控、日志记录、配置、断路器等功能。所有这些功能都是根据一些行业标准的第三方库在每个微服务中实现的。

但再想一想，这不是多余吗？它不会增加应用程序的整体复杂性吗？

Sidecar模式是一种设计模式，它将应用程序的一部分功能从主应用程序中剥离出来，作为单独的进程运行。这个被剥离出来的部分被称为Sidecar。Sidecar与主应用程序运行在同一个主机上，并通过本地网络进行通信。这种模式的出现，主要是为了解决微服务架构中的一些问题。

在微服务架构中，服务间的通信是一个重要的问题。由于服务数量众多，且每个服务都可能有多个实例，因此服务间的通信复杂度很高。Sidecar模式通过将一部分功能剥离出来，作为独立的进程运行，可以简化服务间的通信。同时，由于Sidecar与主应用程序运行在同一个主机上，因此它们之间的通信效率也很高。

Sidecar模式的一个典型应用场景是在云原生环境中。在云原生环境中，每个应用程序都被打包成一个独立的容器，并运行在Kubernetes等容器编排平台上。通过Sidecar模式，可以在每个应用程序的容器中运行一个独立的Sidecar容器，用于实现一些通用的功能，如日志收集、监控、服务注册与发现等。这样，每个应用程序就只需要关注自己的业务逻辑，而不需要关心这些通用功能的实现。

总的来说，Sidecar模式是一种很有用的设计模式，它可以简化微服务架构中的服务间通信，提高通信效率，同时也可以简化应用程序的开发和运维工作。

使用 Sidecar 模式的优势

• 通过抽象出与功能相关的共同基础设施到一个不同层降低了微服务代码的复杂度。
• 因为你不再需要编写相同的第三方组件配置文件和代码，所以能够降低微服务架构中的代码重复度。
• 降低应用程序代码和底层平台的耦合度。

Sidecar 模式如何工作

使用 Sidecar 模式部署服务网格时，无需在节点上运行代理（因此您不需要基础结构的协作），但是集群中将运行多个相同的 Sidecar 副本。从另一个角度看：我可以将一组微服务部署到一个服务网格中，你也可以部署一个有特定实现的服务网格。在 Sidecar 部署方式中，你会为每个应用的容器部署一个伴生容器。Sidecar 接管进出应用容器的所有流量。在 Kubernetes 的 Pod 中，在原有的应用容器旁边运行一个 Sidecar 容器，可以理解为两个容器共享存储、网络等资源，可以广义的将这个注入了 Sidecar 容器的 Pod 理解为一台主机，两个容器共享主机资源。

Sidecar 注入详解

在讲解 Istio 如何将 Envoy 代理注入到应用程序 Pod 中之前，我们需要先了解以下几个概念：

• Sidecar 模式：容器应用模式之一，Service Mesh 架构的一种实现方式。
• Init 容器：Pod 中的一种专用的容器，在应用程序容器启动之前运行，用来包含一些应用镜像中不存在的实用工具或安装脚本。
• iptables：流量劫持是通过 iptables 转发实现的。

Sidecar 注入详解

在讲解 Istio 如何将 Envoy 代理注入到应用程序 Pod 中之前，我们需要先了解以下几个概念：

• Sidecar 模式：容器应用模式之一，Service Mesh 架构的一种实现方式。
• Init 容器：Pod 中的一种专用的容器，在应用程序容器启动之前运行，用来包含一些应用镜像中不存在的实用工具或安装脚本。
• iptables：流量劫持是通过 iptables 转发实现的。

Init 容器

Init 容器是一种专用容器，它在应用程序容器启动之前运行，用来包含一些应用镜像中不存在的实用工具或安装脚本。

一个 Pod 中可以指定多个 Init 容器，如果指定了多个，那么 Init 容器将会按顺序依次运行。只有当前面的 Init 容器必须运行成功后，才可以运行下一个 Init 容器。当所有的 Init 容器运行完成后，Kubernetes 才初始化 Pod 和运行应用容器。

Init 容器使用 Linux Namespace，所以相对应用程序容器来说具有不同的文件系统视图。因此，它们能够具有访问 Secret 的权限，而应用程序容器则不能。

在 Pod 启动过程中，Init 容器会按顺序在网络和数据卷初始化之后启动。每个容器必须在下一个容器启动之前成功退出。如果由于运行时或失败退出，将导致容器启动失败，它会根据 Pod 的 restartPolicy 指定的策略进行重试。然而，如果 Pod 的 restartPolicy 设置为 Always，Init 容器失败时会使用 RestartPolicy 策略。

在所有的 Init 容器没有成功之前，Pod 将不会变成 Ready 状态。Init 容器的端口将不会在 Service 中进行聚集。 正在初始化中的 Pod 处于 Pending 状态，但应该会将 Initializing 状态设置为 true。Init 容器运行完成以后就会自动终止。

这里举一个简单的例子

我们部署一个简单的容器，在其中添加了两个init容器，这两个容器init1-container解析myservice域名（服务），如果不能解析（也就是服务没有部署），则会循环打印，不结束。这样后面的init容器和应用容器也就不会部署。

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参考：Istio原理及介绍 - 简书 (jianshu.com)

连接、安全加固、控制和观察服务的开放平台, 开放平台就是指它本身是开源的，服务对应的是微服务，也可以粗略地理解为单个应用。

中间的四个动词就是 Istio 的主要功能，官方也各有一句话的说明。这里再阐释一下：

• 连接（Connect）：智能控制服务之间的调用流量，能够实现灰度升级、AB 测试和红黑部署等功能
• 安全加固（Secure）：自动为服务之间的调用提供认证、授权和加密。
• 控制（Control）：应用用户定义的 policy，保证资源在消费者中公平分配。
• 观察（Observe）：查看服务运行期间的各种数据，比如日志、监控和 tracing，了解服务的运行情况。

什么是 Service Mesh

简单来说，网络代理可以简单类比成现实生活中的中介，本来需要通信的双方因为各种原因在中间再加上一道关卡。本来双方就能完成的通信，为何非要多此一举呢？

那是因为代理可以为整个通信带来更多的功能，比如：

• 拦截：代理可以选择性拦截传输的网络流量，比如一些公司限制员工在上班的时候不能访问某些游戏或者电商网站，再比如把我们和世界隔离开来的 GFW，还有在数据中心中拒绝恶意访问的网关。
• 统计：既然所有的流量都经过代理，那么代理也可以用来统计网络中的数据信息，比如了解哪些人在访问哪些网站，通信的应答延迟等。
• 缓存：如果通信双方比较”远“，访问比较慢，那么代理可以把最近访问的数据缓存在本地，后面的访问不用访问后端来做到加速。CDN 就是这个功能的典型场景。
• 分发：如果某个通信方有多个服务器后端，代理可以根据某些规则来选择如何把流量发送给多个服务器，也就是我们常说的负载均衡功能，比如著名的 Nginx 软件。
• 跳板：如果 A、B 双方因为某些原因不能直接访问，而代理可以和双方通信，那么通过代理，双方可以绕过原来的限制进行通信。这应该是广大中国网民比较熟悉的场景。
• 注入：既然代理可以看到流量，那么它也可以修改网络流量，可以自动在收到的流量中添加一些数据，比如有些宽带提供商的弹窗广告。

Service Mesh 可以看做是传统代理的升级版，用来解决现在微服务框架中出现的问题，可以把 Service Mesh 看做是分布式的微服务代理。

在传统模式下，代理一般是集中式的单独的服务器，所有的请求都要先通过代理，然后再流入转发到实际的后端。

而在 Service Mesh 中，代理变成了分布式的，它常驻在了应用的身边（最常见的就是 Kubernetes Sidecar 模式，每一个应用的 Pod 中都运行着一个代理，负责流量相关的事情）。

这样的话，应用所有的流量都被代理接管，那么这个代理就能做到上面提到的所有可能的事情，从而带来无限的想象力。

Service Mesh 中，代理会知道整个集群的所有应用信息，并且额外添加了热更新、注入服务发现、降级熔断、认证授权、超时重试、日志监控等功能，让这些通用的功能不必每个应用都自己实现，放在代理中即可。

换句话说，Service Mesh 中的代理对微服务中的应用做了定制化的改进！

借着微服务和容器化的东风，传统的代理摇身一变，成了如今炙手可热的 Service Mesh

应用微服务之后，每个单独的微服务都会有很多副本，而且可能会有多个版本，这么多微服务之间的相互调用和管理非常复杂，但是有了 Service Mesh，我们可以把这块内容统一在代理层。

有了看起来四通八达的分布式代理，我们还需要对这些代理进行统一的管理。

手动更新每个代理的配置，对代理进行升级或者维护是个不可持续的事情，在前面的基础上，在加上一个控制中心，一个完整的 Service Mesh 就成了。

管理员只需要根据控制中心的 API 来配置整个集群的应用流量、安全规则即可，代理会自动和控制中心打交道根据用户的期望改变自己的行为。

NOTE：所以你也可以理解 Service Mesh 中的代理会抢了 Nginx 的生意，这也是为了 Nginx 也要开始做 NginMesh 的原因。

Istio 官方给出的架构图：

Istio 就是我们上述提到的 Service Mesh 架构的一种实现，服务之间的通信（比如这里的 Service A 访问 Service B）会通过代理（默认是 Envoy）来进行。而且中间的网络协议支持 HTTP/1.1，HTTP/2，gRPC 或者 TCP，可以说覆盖了主流的通信协议。

控制中心做了进一步的细分，分成了 Pilot、Mixer 和 Citadel，它们的各自功能如下：

• Pilot：为 Envoy 提供了服务发现，流量管理和智能路由（AB 测试、金丝雀发布等），以及错误处理（超时、重试、熔断）功能。 用户通过 Pilot 的 API 管理网络相关的资源对象，Pilot 会根据用户的配置和服务的信息把网络流量管理变成 Envoy 能识别的格式分发到各个 Sidecar 代理中。
• Mixer：为整个集群执行访问控制（哪些用户可以访问哪些服务）和 Policy 管理（Rate Limit，Quota 等），并且收集代理观察到的服务之间的流量统计数据。
• Citadel：为服务之间提供认证和证书管理，可以让服务自动升级成 TLS 协议。

代理会和控制中心通信，一方面可以获取需要的服务之间的信息，另一方面也可以汇报服务调用的 Metrics 数据。

知道了 Istio 的核心架构，再来看看它的功能描述就非常容易理解了：

• 连接：控制中心可以从集群中获取所有服务的信息，并分发给代理，这样代理就能根据用户的期望来完成服务之间的通信（自动地服务发现、负载均衡、流量控制等）。
• 安全加固：因为所有的流量都是通过代理的，那么代理接收到不加密的网络流量之后，可以自动做一次封装，把它升级成安全的加密流量。
• 控制：用户可以配置各种规则（比如 RBAC 授权、白名单、Rate Limit 或者 Quota 等），当代理发现服务之间的访问不符合这些规则，就直接拒绝掉。
• 观察：所有的流量都经过代理，因此代理对整个集群的访问情况知道得一清二楚，它把这些数据上报到控制中心，那么管理员就能观察到整个集群的流量情况了

Istio 解决什么问题

首先，原来的单个应用拆分成了许多分散的微服务，它们之间相互调用才能完成一个任务，而一旦某个过程出错（组件越多，出错的概率也就越大），就非常难以排查。

用户请求出现问题无外乎两个问题：错误和响应慢。如果请求错误，那么我们需要知道那个步骤出错了，这么多的微服务之间的调用怎么确定哪个有调用成功？哪个没有调用成功呢？

如果是请求响应太慢，我们就需要知道到底哪些地方比较慢？整个链路的调用各阶段耗时是多少？哪些调用是并发执行的，哪些是串行的？这些问题需要我们能非常清楚整个集群的调用以及流量情况。

此外，微服务拆分成这么多组件，如果单个组件出错的概率不变，那么整体有地方出错的概率就会增大。服务调用的时候如果没有错误处理机制，那么会导致非常多的问题。

比如如果应用没有配置超时参数，或者配置的超时参数不对，则会导致请求的调用链超时叠加，对于用户来说就是请求卡住了。
如果没有重试机制，那么因为各种原因导致的偶发故障也会导致直接返回错误给用户，造成不好的用户体验。
此外，如果某些节点异常（比如网络中断，或者负载很高），也会导致应用整体的响应时间变长，集群服务应该能自动避开这些节点上的应用。
最后，应用也是会出现 Bug 的，各种 Bug 会导致某些应用不可访问。这些问题需要每个应用能及时发现问题，并做好对应的处理措施。

应用数量的增多，对于日常的应用发布来说也是个难题。应用的发布需要非常谨慎，如果应用都是一次性升级的，出现错误会导致整个线上应用不可用，影响范围太大。

而且，很多情况我们需要同时存在不同的版本，使用 AB 测试验证哪个版本更好。

如果版本升级改动了 API，并且互相有依赖，那么我们还希望能自动地控制发布期间不同版本访问不同的地址。这些问题都需要智能的流量控制机制。

为了保证整个系统的安全性，每个应用都需要实现一套相似的认证、授权、HTTPS、限流等功能。这个问题需要一个能自动管理安全相关内容的系统。

用什么姿势接入 Istio？

一般情况下，集群管理团队需要对 Kubernetes 非常熟悉，了解常用的使用模式，然后采用逐步演进的方式把 Istio 的功能分批掌控下来。

第一步，自然是在测试环境搭建一套 Istio 的集群，理解所有的核心概念和组件。

了解 Istio 提供的接口和资源，知道它们的用处，思考如何应用到自己的场景中，然后是熟悉 Istio 的源代码，跟进社区的 Issues，了解目前还存在的 Issues 和 Bug，思考如何规避或者修复。

第二步，可以考虑接入 Istio 的观察性功能，包括 Logging、Tracing、Metrics 数据。

应用部署到集群中，选择性地（一般是流量比较小，影响范围不大的应用）为一些应用开启 Istio 自动注入功能，接管应用的流量，并安装 Prometheus 和 Zipkin 等监控组件，收集系统所有的监控数据。

这一步可以试探性地了解 Istio 对应用的性能影响，同时建立服务的性能测试基准，发现服务的性能瓶颈，帮助快速定位应用可能出现的问题。

第三步，为应用配置 Time Out 超时参数、自动重试、熔断和降级等功能，增加服务的容错性。

第四步，和 Ingress、Helm、应用上架等相关组件和流程对接，使用 Istio 接管应用的升级发布流程。

让开发者可以配置应用灰度发布升级的策略，支持应用的蓝绿发布、金丝雀发布以及 AB 测试。

第五步，接入安全功能。配置应用的 TLS 互信，添加 RBAC 授权，设置应用的流量限制，提升整个集群的安全性。

总结

Istio 的架构在数据中心和集群管理中非常常见，每个 Agent 分布在各个节点上（可以是服务器、虚拟机、Pod、容器）负责接收指令并执行，以及汇报信息。

控制中心负责汇聚整个集群的信息，并提供 API 让用户对集群进行管理。

Istio 的出现为负责的微服务架构减轻了很多的负担，开发者不用关心服务调用的超时、重试、Rate Limit 的实现，服务之间的安全、授权也自动得到了保证。

集群管理员也能够很方便地发布应用（AB 测试和灰度发布），并且能清楚看到整个集群的运行情况。

但是这并不表明有了 Istio 就可以高枕无忧了，Istio 只是把原来分散在应用内部的复杂性统一抽象出来放到了统一的地方，并没有让原来的复杂消失不见。

因此我们需要维护 Istio 整个集群，而 Istio 的架构比较复杂，尤其是它一般还需要架在 Kubernetes 之上，这两个系统都比较复杂，而且它们的稳定性和性能会影响到整个集群。

因此再采用 Isito 之前，必须做好清楚的规划，权衡它带来的好处是否远大于额外维护它的花费，需要有相关的人才对整个网络、Kubernetes 和 Istio 都比较了解才行。