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阿里巴巴 Service Mesh 落地的架构与挑战 阿里巴巴groovy 

程序员文章站 2022-04-29 19:29:42
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部署架构
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切入主题前,需要交代一下在 双11 核心应用上落地的部署架构,如下图所示。在这篇文章中,我们主要聚焦于 Service A 和 Service B 之间 RPC 协议的 Mesh 化。

![1.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/5bbe845150c44b79b012ac31c3989208.png)

图中示例说明了 Service Mesh 所包含的三大平面:即数据平面(Data Plane)、控制平面(Control Plane)和运维平面(Operation Plane)。数据平面我们采用的是开源的 Envoy(上图中的 Sidecar,请读者注意这两个词在本文中可以互换使用),控制平面采用的是开源的 Istio(目前只使用了其中的 Pilot 组件),运维平面则完全自研。

与半年前落地时不同,这次 双11 核心应用上落地我们采用了 Pilot 集群化部署的模式,即 Pilot 不再与 Envoy 一起部署到业务容器中,而是搭建了一个独立的集群。这一变化使得控制平面的部署方式演进到了 Service Mesh 应有的终态。

挑战
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落地所选择的 双11 核心应用都是采用 Java 编程语言实现的,在落地的过程中我们面临了以下挑战。

1\. 在 SDK 无法升级的情形下如何实现应用的 Mesh 化
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在决定要在 双11 的核心应用上落地 Mesh 时,Java 应用依赖的 RPC SDK 版本已经定稿,为了 Mesh 化完全没有时间去开发一个适用于 Mesh 的 RPC SDK 并做升级。那时,摆在团队面前的技术问题是:如何在不升级 SDK 的情形下,实现 RPC 协议的 Mesh 化?

熟悉 Istio 的读者想必清楚,Istio 是通过 iptables 的 NAT 表去做流量透明拦截的,通过流量透明拦截可在应用无感的情形下将流量劫持到 Envoy 中从而实现 Mesh 化。但很不幸,NAT 表所使用到的 nf\_contrack 内核模块因为效率很低,在阿里巴巴的线上生产机器中被去除了,因此无法直接使用社区的方案。好在年初开始不久我们与阿里巴巴 OS 团队达成了合作共建,由他们负责承担 Service Mesh 所需的流量透明拦截和网络加速这两块基础能力的建设。经过两个团队的紧密合作,OS 团队探索了通过基于 userid 和 mark 标识流量的透明拦截方案,基于 iptables 的 mangle 表实现了一个全新的透明拦截组件。

下图示例说明了存在透明拦截组件的情形下,RPC 服务调用的流量走向。其中,Inbound 流量是指调进来的流量(流量的接受者是 Provider 角色),而 Outbound 是指调出去的流量(流量的发出者是 Consumer 角色)。通常一个应用会同时承担两个角色,所以有 Inbound 和 Outbound 两股流量并存。

![2.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/8d898ceb32c44a0788189e682699ed67.png)

有了透明拦截组件之后,应用的 Mesh 化完全能做到无感,这将极大地改善 Mesh 落地的便利性。当然,由于 RPC 的 SDK 仍存在以前的服务发现和路由逻辑,而该流量被劫持到 Envoy 之后又会再做一次,这将导致 Outbound 的流量会因为存在两次服务发现和路由而增加 RT,这在后面的数据部分也将有所体现。显然,以终态落地 Service Mesh 时,需要去除 RPC SDK 中的服务发现与路由逻辑,将相应的 CPU 和内存开销给节约下来。

2.短时间内支持电商业务复杂的服务治理功能
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### 路由

在阿里巴巴电商业务场景下的路由特性丰富多样,除了要支持单元化、环境隔离等路由策略,还得根据 RPC 请求的方法名、调用参数、应用名等完成服务路由。阿里巴巴内部的 Java RPC 框架是通过嵌入 Groovy 脚本来支持这些路由策略的,业务方在运维控制台上配置 Groovy 路由模板,SDK 发起调用时会执行该脚本完成路由策略的运用。

未来的 Service Mesh 并不打算提供 Groovy 脚本那么灵活的路由策略定制方案,避免因为过于灵活而给 Service Mesh 自身的演进带去掣肘。因此,我们决定借 Mesh 化的机会去除 Groovy 脚本。通过落地应用所使用 Groovy 脚本的场景分析,我们抽象出了一套符合云原生的解决方案:扩展 Istio 原生的 CRD 中的 VirtualService 和 DestinationRule,增加 RPC 协议所需的路由配置段去表达路由策略。

![3.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/7619d4851aea4dbfb31e7af070458bd0.png)

目前阿里巴巴环境下的单元化、环境隔离等策略都是在 Istio/Envoy 的标准路由模块内做了定制开发,不可避免地存在一些 hack 逻辑。未来计划在 Istio/Envoy 的标准路由策略之外,设计一套基于 Wasm 的路由插件方案,让那些简单的路由策略以插件的形式存在。如此一来,既减少了对标准路由模块的侵入,也在一定程度上满足了业务方对服务路由定制的需要。设想的架构如下图所示:

![4.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/1df681b70ad047f7b96d8465e1a9811b.png)

### 限流

出于性能考虑,阿里巴巴内部落地的 Service Mesh 方案并没有采用 Istio 中的 Mixer 组件,限流这块功能借助阿里巴巴内部广泛使用的 [Sentinel 组件](https://yq.aliyun.com/go/articleRenderRedirect?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Falibaba%2FSentinel)来实现,不仅可以与已经开源的 Sentinel 形成合力,还可以减少阿里巴巴内部用户的迁移成本(直接兼容业务的现有配置来限流)。为了方便 Mesh 集成,内部多个团队合作开发了 Sentinel 的 [C++版本](https://yq.aliyun.com/go/articleRenderRedirect?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Falibaba%2Fsentinel-cpp),整个限流的功能是通过 Envoy 的 Filter 机制来实现的,我们在 Dubbo 协议之上构建了相应的 Filter(Envoy 中的术语,代表处理请求的一个独立功能模块),每个请求都会经过 Sentinel Filter 做处理。限流所需的配置信息则是通过 Pilot 从 Nacos 中获取,并通过 xDS 协议下发到 Envoy 中。

![5.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/357bf171168045199e3f72f67dfa0d12.png)

3\. Envoy 的资源开销过大
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Envoy 诞生之初要解决的一个核心问题就是服务的可观测性,因此 Envoy 一开始就内置了大量的 stats(即统计信息),以便更好地对服务进行观测。

Envoy 的 stats 粒度很细,甚至细到整个集群的 IP 级别,在阿里巴巴环境下,某些电商应用的 Consumer 和 Provider 服务加起来达到了几十万之多的 IP(每个 IP 在不同的服务下携带的元信息不同,所以不同的服务下的相同 IP 是各自独立的)。如此一来,Envoy 在这块的内存开销甚是巨大。为此,我们给 Envoy 增加了 stats 开关,用于关闭或打开 IP 级别的 stats,关闭 IP 级别的 stats 直接带来了内存节约 30% 成果。下一步我们将跟进社区的 stats symbol table 的方案来解决 stats 指标字符串重复的问题,那时的内存开销将进一步减少。

4\. 解耦业务与基础设施,实现基础设施升级对业务无感
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Service Mesh 落地的一项核心价值就是让基础设施与业务逻辑完全解耦,两者可以独立演进。为了实现这个核心价值,Sidecar 需要具备热升级能力,以便升级时不会造成业务流量中断,这对方案设计和技术实现的挑战还是蛮大的。

我们的热升级采用双进程方案,先拉起新的 Sidecar 容器,由它与旧的 Sidecar 进行运行时数据交接,在新的 Sidecar 准备发接管流量后,让旧的 Sidecar 等待一定时间后退出,最终实现业务流量无损。核心技术主要是运用了 [Unix Domain Socket](https://yq.aliyun.com/go/articleRenderRedirect?url=https%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FUnix_domain_socket) 和 RPC 的节点优雅下线功能。下图大致示例了关键过程。

![6.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/b928c3118ecd46f88b1c6af7e4d5d3f4.png)

数据表现
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公布性能数据一不小心就会引发争议和误解,因为性能数据的场景存在很多变量。比如,并发度、QPS、payload 大小等对最终的数据表现将产生关键影响。也正因如此,Envoy 官方从来没有提供过本文所列出的这些数据,背后的原因正是其作者 Matt Klein 担心引发误解。值得强调的是,在时间非常紧迫的情形下,我们所落地的 Service Mesh 并非处于最优状态,甚至不是最终方案(比如 Consumer 侧存在两次路由的问题)。我们之所以选择分享出来,是希望让更多的同行了解我们的进展和状态。

本文只列出了 双11 所上线核心应用中某一个的数据。从单机 RT 抽样的角度,部署了 Service Mesh 的某台机器,其 Provider 侧的 RT 均值是 5.6ms,Consumer 侧的是 10.36ms。该机器在 双11 零点附近的 RT 表现如下图所示:

![7.jpeg](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/4047cce1b7584faeb8b000193b09447b.jpeg)

没有部署 Service Mesh 的某台机器,Provider 侧的均值为 5.34ms,Consumer 侧的则是 9.31ms。下图示例了该机器在 双11 零点附件的 RT 表现。

![8.jpeg](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/029b3548339149bb85deb30ea38f8b85.jpeg)

相比之下,Provider 侧的 RT 在 Mesh 化前后增加了 0.26ms,Consumer 侧则增加了 1.05ms。注意,这个 RT 差是包含了业务应用到 Sidecar,以及 Sidecar 处理的所有时间在内的,下图示例说明了带来时延增加的链路。

![9.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/bef1c0e7a0d547639f90547f63205404.png)

整体上,该核心应用所有上线了 Service Mesh 的机器和没有上线 Service Mesh 的机器在某个时间段的整体均值数据做了对比。Provider 侧 Mesh 化后的 RT 增加了 0.52ms,而 Consumer 侧增加了 1.63ms。

在 CPU 和内存开销方面,Mesh 化之后,Envoy 所消耗的 CPU 在所有核心应用上都维持在 0.1 核左右,会随着 Pilot 推送数据而产生毛刺。未来需要借助 Pilot 和 Envoy 之间的增量推送去对毛刺做优化。内存的开销随着应用的服务和集群规模不同而存在巨大差异,目前看来 Envoy 在内存的使用上仍存在很大的优化空间。

从所有双11 上线的核心应用的数据表现来看,Service Mesh 的引入对于 RT 的影响和带来的 CPU 开销是基本一样的,而内存开销则因为依赖服务和集群规模的不同而有相当大的差异。

展望
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在云原生的浪潮下,阿里巴巴借这波技术浪潮致力于打造面向未来的技术基础设施。在发展的道路上将贯彻“借力开源,反哺开源”的发展思路,通过开源实现技术普惠,为未来的云原生技术在更大范围的普及做出自己的贡献。

接下来,我们的整体技术着力点在于:

*   与 Istio 开源社区共同增强 Pilot 的数据推送能力。在阿里巴巴具备 双11 这种超大规模的应用场景下,我们对于Pilot 的数据推送能力有着极致的要求,相信在追求极致的过程中,能与开源社区一道加速全球事实标准的共建。从阿里巴巴内部来看,我们目前拉通了与 Nacos 团队的共建,将通过社区的 MCP 协议与 Nacos 对接,让阿里巴巴所开源的各种技术组件能体系化地协同工作;
*   以 Istio 和 Envoy 为一体,进一步优化两者的协议以及各自的管理数据结构,通过更加精炼、更加合理的数据结构去减少各自的内存开销;
*   着力解决大规模 Sidecar 的运维能力建设。让 Sidecar 的升级做到可灰度、可监控和可回滚;
*   兑现 Service Mesh 的价值,让业务与技术设施能以更高的效率彼此独立演进。

 

 

 

 

[原文链接](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//yq.aliyun.com/articles/730349%3Futm_content%3Dg_1000090543)

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