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Service Mesh Virtual Meetup 是 ServiceMesher 社区和 CNCF 联合主办的线上系列直播。本期为 Service Mesh Virtual Meetup#1 ，邀请了四位来自不同公司的嘉宾，从不同角度展开了 Service Mesh 的应用实践分享，分享涵盖来自陌陌和百度的 Service Mesh 生产实践，Service Mesh 的可观察性和生产实践以及与传统微服务中可观察性的区别，还有如何使用 SkyWalking 来观测 Service Mesh。
本文根据5月6日晚，陌陌中间件架构师高飞航的主题分享《陌陌的 Service Mesh 探索与实践》整理。文末包含本次分享的视频回顾链接以及 PPT 下载地址。
前言
本次演讲为大家分享的是陌陌目前正在进行的 Service Mesh 实践的相关内容。共分为三个部分：
- 第一部分是原有微服务架构的相关背景；
- 第二部分是原有架构遇到的问题以及决定采用 Service Mesh 方案的思考过程；
- 最后的部分对Service Mesh落地实践的方案进行介绍；
陌陌微服务体系演进历程
单体应用到微服务
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各个应用的发展过程，都会经历从单体应用、到应用拆分再到微服务架构这样一个过程。陌陌的这个演进过程，有一点比较特别的是，在应用拆分时加入了由 PHP 开发、与客户端 App 进行对接的 API 层，并采用 Java 开发底层具有复杂运算的业务逻辑，这样能够兼得 PHP 的开发效率与 Java 高性能的优势。
但这个选择的影响也是十分深远的，由于 PHP 在业务中的比重很高，我们在后续进行微服务改造和服务治理时，需要不断地去应对多语言架构带来的挑战。
微服务体系演进
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陌陌的微服务架构改造从 2013 年就开始了，在当时还没有较为完善的服务框架产品的情况下，我们自研了服务框架产品 MOA，支撑了陌陌 IM、附近动态、直播、短视频等核心业务的高速发展历程。
在多年的迭代发展中，我们逐步完善了服务框架产品功能，同时也扩充了其他基础架构产品，最终形成了一个完善的微服务体系。其他基础架构产品也都是采用了自研的方案，因此整体是一个非常定制化的架构。这一点也成为后续 Service Mesh 落地选型时重点要考量的因素。
微服务体系整体架构
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下面对微服务体系的整体架构进行介绍。我们采用了一个 Redis 作为底层存储的注册中心。服务实例的存活检测主要依赖一个中心化的检测应用 MOA Watcher，能够将无法连通的实例从注册中心的在线列表中移除、摘除实例的业务流量。
在多语言支持方面，我们除了支持最核心的 Java 与 PHP 应用之外，后续还支持了 Python、C++、Go、NodeJS 等非常多的语言接入微服务体系。由于陌陌的中间件团队是以 Java 工程师为主导的，服务框架组件的核心产品也是一个 Java 的 SDK。在没有足够的资源投入到其他语言 SDK 开发的情况下，我们采用了很多能够简化多语言开发工作的方案。
例如跨语言调用和 Java 应用内部调用会采用不同的协议，Java 内部是较为传统的自定义二进制传输协议与 Hessian 序列化，跨语言则采用了 Redis 传输协议与 JSON 序列化。Redis 协议分别利用 GET 命令的 key 和 value 的位置传递 Request 和 Response，这样每种语言都可以基于成熟的 Redis 客户端开发 SDK，避免重复编写复杂的网络通信逻辑。此外还增加了一个地址发现服务 Lookup，使其他语言能够像调用普通服务的方式，轮询获取目标服务地址。跨语言场景的这些方案虽然简化了开发工作，但却不是最优方案。这也为整体架构的长期发展埋下了隐患。
微服务体系的其他产品还包括统一的配置中心、监控平台、日志采集平台、分布式跟踪系统等，这些都是为微服务体系保驾护航的重要基础架构能力。
流量代理机制
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在多语言支持的场景中，我们很早就采用了两个和 Service Mesh 非常相近的方案。一个是为了支持多语言发布服务的入流量代理方案，使用 Java 开发的 Proxy 复用了 Java SDK 注册发现与监控等诸多服务治理能力，使得其他语言仅简单处理本地请求后就能实现发布服务。这些 Java Proxy 与多语言的业务进程是 1:1 部署的，但当时的方案是和业务进程放在一个容器里，升级时需要和业务进程一起重新发布。
另外一个方案是为了解决 PHP 并行调用下游服务而实现的出流量代理，但这个方案中代理层的进程是运行在独立的服务器上，没有部署在与调用端相同的服务器。
我们将流量代理机制应用于多语言服务治理的经历，在某种程度上突显了 Service Mesh 的价值，我们可能想到类似的方案去解决问题，但都没有像 Service Mesh 一样系统地给出一种最佳方案。不过这些相近方案的经验是有助于我们后续去推进 Service Mesh 落地的。
微服务体系规模
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随着业务的发展，整个微服务体系也达到了一个很具有挑战的量级。特别是在服务数量大幅增长后，Java 应用的服务治理问题也逐步暴露出来，其中最难以解决的是 SDK 升级的问题，这一点也是进一步推动我们转向 Service Mesh 架构的原因。
借助 Service Mesh 解决现有架构痛点
架构痛点分析
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前面我们提到的各种问题，其实都可以归结为微服务体系中服务治理能力滞后的问题。对于非 Java 的应用，由于没有足够的开发资源，会导致服务框架的 SDK 迭代进度非常缓慢。对于 Java 应用，虽然 SDK 具备最完善的功能，但使全量应用完成升级需要耗费大量人力和时间。根据以往的经验来看，一次推广至少需要一个季度的时间，并且为业务团队带来很多不必要的负担。
两种场景最终的危害是一致的，都会导致架构能力上无法实现统一，先进的功能无法覆盖到全部应用，使应用稳定性受到损失，甚至引发故障。我们在多语言方案中依赖的中心化的 Lookup 服务，曾经就因为一次服务异常导致整个 API 层不可用，原因就是 PHP 的 SDK 采用了一种有缺陷的机制没有升级。在我们设计新方案时，也会因为架构能力无法统一而无法采用最佳的方案。例如我们在设计多机房架构时，由于流量调度机制无法快速覆盖到全部应用，因此只能采用从应用入口整体调度流量的一种粗粒度的方案。
引入 Service Mesh
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Service Mesh 将基础架构逻辑与业务逻辑解耦、并支持独立升级的方式，能够很好地解决前面描述的架构痛点。但引入 Service Mesh 是一项非常重大的架构变更，并且需要多方面的成本投入。因此在实际落地实施前，我们必须思考以下几个问题，并在不同阶段完成对应的工作。
- 第一个是方案是否足够成熟。这里的方案不局限于 Service Mesh 本身，也依赖公司内其他基础设施的演进积累。例如我们在观察阶段实现了应用容化的推广覆盖、日志 Agent 方案的经验积累等。
- 第二个是遇到的问题是否有其他替代方案。例如我们之前急需在多语言场景覆盖的一个能力是流量调度机制，尝试过一个只提供地址路由机制，不代理流量的 Agent 方案。但发现很多逻辑还是要保留在 SDK 中，最终放弃了这个方案。
- 第三点是能否接受方案带来的成本，包括性能损耗、服务器消耗、研发投入等。评估阶段我们在性能损耗方面做了非常详尽的分析，给出采用 Service Mesh 方案后对顶层 API 接口耗时增长的影响。
- 第四点是这项方案带来的价值，是否是当前最迫切需要的？公司或部门在不同阶段会存在不同的目标。只有契合团队的整体目标，相关工作才能得到最大的支持、顺利启动与开展。大家在推广 Service Mesh 方案时，也不妨等待一个最佳的时机。
Service Mesh 架构在陌陌的落地实践
方案选型
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在 Service Mesh 领域当前最热门的开源方案是 Istio，但也有很多像蚂蚁金服、美团等公司采用了自研的方案。在这两个方向的选择上，我觉得最重要的还是要结合公司的实际情况。在陌陌的场景下，我们重点考虑了三方面的问题。
- 第一点是与现有架构的兼容性。我们的首要目标是使存量服务接入 Service Mesh 方案，而不是构建一个全新的应用，并且我们需要对接大量自研的内部系统。这一点上我们倾向使用自研的方案。
- 第二点要考虑现阶段的关键需求。当前最迫切需要解决的是多语言服务治理与 SDK 升级的问题，这两个关键的收益都是由数据平面产出的，暂时并不急需完善的控制平面功能。在这一点上我们倾向于优先实现数据平面方案的落地，并通过自研的方式逐步建设控制平面功能。
- 第三点是技术储备与原则类的因素。目前我们整体架构中没有核心的业务或组件是用 Go 语言来开发的，也无法快速补充人才储备来支持 Go 语言方案快速开发与长期维护。Java 是我们积累最多的服务端开发语言，原有的服务框架产品也能够提供很多直接的实践经验。
综合上述原因，我们最终选择了数据平面与控制平面均自研的方案，并采用 Java 开发数据平面的 Proxy Agent。
MOA Mesh 整体架构
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在我们的 MOA Mesh 整体架构中，数据平面是我们现阶段的重点目标。代理流量的 Agent 需要支持现有服务调用请求的转发，并具备平滑升级机制以实现独立的迭代升级。
控制平面会作为一项长期的规划逐步进行建设，当前的方案中计划增加一层轻量的 Pilot Proxy，以实现数据平面与其他内部系统的解耦。Pilot Proxy 与其他组件、系统的交互协议，将优先采用 Istio 的标准协议，为长期向社区方案靠拢提供可能。
数据平面实现细节
在数据平面的实践细节部分，会重点向大家介绍三个关键环节的设计方案，与三个需要重点关注的问题。
部署方式
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第一项关键的方案是部署方式。Agent 会采用 Sidecar 方式，与业务进程 1:1 部署。在容器化场景，Agent 会运行在与业务进程相同的 Pod、不同的 Container 中。由于陌陌当前微服务的容器化部署比例很高，这种容器化方案已能覆盖大多数的业务场景。少数物理机或虚拟机部署的场景，可以通过一些定制化的方案解决。
业务在接入 Mesh 方案时，目前没有依赖 iptables 机制，而是通过一次 SDK 升级让新版 SDK 将流量发送给本地的 Agent。这一点上我们觉得如此重大的架构升级，让业务升级一次 SDK 是可以接受的。升级步骤中还加入了一个发布项配置，使运维同学能够更灵活地开启或关闭 Service Mesh 运行模式。
升级方式 - 平滑升级机制
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第二项关键的方案是平滑升级，这项方案是能否实现数据平面独立迭代升级的关键机制。我们需要实现升级过程不需要业务团队参与，具体需要做到业务进程不重启、并且使业务进程的流量保持不变。
在实现方案上，我们有过一次比较深入的讨论，是采用类似于 MOSN 的 FD 迁移方案，还是采用将流量临时切换到公共 Agent 集群的方案。最终我们选择了对业务感知更少的 FD 迁移方案，这一点上 MOSN 为我们做了很好的示范、取得了很好的效果。
FD 迁移的原理方面，社区中介绍的文章很多，这里不详细展开讲解了。对我们的一个新挑战是，如何用 Java 来实现 FD 迁移？因为 Java 并不像 Go 语言一样，可以直接调用 send 和 recv 以及其他操作系统底层的接口。对 Java 来说，至少要通过 JNI 调用这些底层接口的方式来实现。幸运的是 Java 的网络库 Netty 已经实现了相关 JNI 调用的封装并提供了 SO 库，我们可以直接基于 Netty 的 Java API 实现 FD 迁移机制。
云原生网络代理 MOSN：https://github.com/mosn/mosn
升级方式 - 发布流程
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FD 迁移只解决了新旧 Agent 平滑替换的问题，Agent 升级还需要一套完整的发布流程来支持。由于 FD 迁移要求升级过程中同时存在新旧两个 Agent，针对这个场景我们考虑了三个备选方案。
- 第一个是像 MOSN 一样，通过注入一个新的 Container 来启动新 Agent 进程，但注入 Container 的机制原生的 K8s 是不支持的，需要通过修改源码才能实现。目前我们认为修改 K8s 源码后期维护成本太高，是无法接受的方案。
- 第二个方案是预留一个占位的 Container，Pod 启动时 Agent 运行在1号 Container，需要升级时在2号 Container 启动新 Agent。虽然这种方案能实现平滑升级，但 Agent 实际运行在哪个 Container 的状态是难以维护并且和其他发布流程冲突的，因此这个方案也无法被接受。
- 最后我们采用了第三种方案，让 Agent 在同一个 Container 内部完成升级。在原来的 Container 里面启动新 Agent，完成升级后旧 Agent 进程退出。但这种方案无法再通过 Agent 容器镜像来发布 Agent，而是需要在 Container 中拉取新 Agent 的部署文件并启动进程。这项运维操作，我们通过增加一个新的运维 Agent 进程来实现。
运维 Agent 随 Container 启动，后续 Proxy Agent 的部署工作，均由运维 Agent 管理。运维 Agen t提供 HTTP 接口，接收运维 Agent 管理服务发送的部署操作指令，完成单个 Pod 的 Proxy Agent 升级。而一个应用全部 Pod 的升级流程，由发布系统编排并调用运维 Agent 管理服务来执行。
容灾方式
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第三个关键方案是数据平面的容灾方式。这个方案中我们遵循的原则是尽可能简单，复用原有服务治理的能力。对于大多数应用，Agent 代理的出流量都是由入流量产生的，当 Agent 发生故障时，只要将入流量摘除，业务流量就不再受异常 Agent 的影响。由于代理入流量后注册服务的端口会改为由 Agent 监听，原有微服务体系的健康检测机制通常能直接满足容灾要求。
但也有一些特殊类型的应用，如流式计算节点、定时任务等，Agent 代理的出流量无法通过摘除入流量来容灾，此时需要单独设计出流量的容灾机制。在这种场景下将流量切换至同应用的其他 Agent 是最佳的选择，因为同应用内的 Agent 具有相同的配置、资源和鉴权要求。切换至本应用其他 Agent 的方案，具有最小的切换代价和最高的稳定性。
性能问题
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其他经常被关注的问题，首先是性能问题。在微服务体系中应用间的调用链路是非常复杂的，看似微小的耗时增长，叠加以后对顶层的接口与业务的影响也会是非常巨大的。因此 Agent 代理流量之后缩减服务调用的耗时增幅，是 Service Mesh 落地过程中非常重要的一个目标。
在整体方案上，我们需要考虑是否新增通信协议。MOA 原有的跨语言协议不包含 header 字段，因此 Agent 在转发请求时，必须 decode 整个请求体才能获得服务名、方法等请求路由信息。新协议加入可扩展的 header 字段后可消除这个步骤的开销。此外 header 字段不涉及业务请求数据的序列化，可以使用 ProtoBuf 代替 JSON 提升性能。Redis 协议不支持单连接并行处理请求，这一点可以加入 RequestId 进行连接复用优化，通过设置合理的连接数进一步优化性能。
Agent 内部我们也进行了一些优化工作，如针对 Java 语言减少 GC 压力的对象池机制，以及响应等待的非阻塞机制等。另外在缩减耗时增幅绝对值这个目标下，服务器性能是一个非常关键的因素。在衡量耗时增幅时需要使用和生产环境一致的服务器，而不能使用低配的测试服务器。
截止目前的测试结果来看，在 1K QPS 和 1K 消息体这个标准场景下，一次服务调用、Agent 两次请求转发的累计耗时增幅可以优化至小于 0.2ms。基于我们对整个服务端调用链路的分析，预计在所有服务都接入 Service Mesh 方案后，顶层 API 接口的耗时增幅将小于6%，这是一个我们能够接受的性能损耗成本。
资源问题
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第二个重要的问题是资源消耗。首先在资源分配上，我们采用了 Agent 容器与业务容器共享资源配额的方案。由于业务进程与 Agent 进程二者是缺一不可的，这是一种比较合理的的分配方式。
在标准场景下，我们会为 Agent 分配 256M 的内存，算上可能使用到的堆外内存，运行时大约需要占用 300M 内存。由于平滑升级过程中，容器内会同时运行2个 Agent，所以实际需要预留 600M 的内存空间。
在这样的内存资源消耗下，我们评估全部服务接入 Service Mesh 方案后新增的服务器消耗约为 10%。但这项数据是维持现有内存使用百分比，以及服务器内存配置不变的最坏情况。实际在挖掘业务容器内存空间、采购大内存服务器后，这项数据可以进一步优化。
对于采用 Java 开发 Agent 的方案，资源消耗的劣势会非常明显，这一点是无法回避的问题。选择这个方向，是综合整体的情况考虑，通过牺牲服务器资源换取方案长期稳定性的一种选择。
兼容问题
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最后一个问题是关于如何兼容原有架构。一方面存在数据平面先上线，控制平面尚未就绪的状态。此时要求数据平面 Agent 能够与其他系统通过原有的 SDK 与接入方式进行对接，不会导致原有功能无法使用。另一方面一定会出现一部分服务先升级，另外一部分服务尚未升级的场景。此时为了支持两类服务间能够互相调用，Agent 必须支持以原有通信协议处理请求，以及根据服务端的升级情况选择适当的协议发起调用。
总结与展望
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通过实践经历我们发现，Service Mesh 确实能够解决微服务领域的关键架构痛点。并且是以一种全新的理念，直接给出这些问题的最优解。但何时引入 Service Mesh 架构，需要结合实际情况、选择一个适当的时机，以便能快速达成目标。
陌陌当前的进展是完成了数据平面的研发与线上业务的小流量验证。未来还有很多的工作要做，业务大规模推广落地之后才能使 Service Mesh 的价值真正发挥出来，我们计划在年内实现这个目标。
长期规划中我们的方案会逐步向社区靠拢，因为通过社区的力量能够建设出更完善的产品。对于我们当前采用的基于 Java 的方案，我们也计划在整体方案完善之后通过开源等方式贡献给社区，提供给同样需要 Java 方案的公司和团队。
以上就是此次分享的全部内容，感谢大家的关注与支持！
嘉宾介绍
高飞航，陌陌中间件架构师，在微服务、多机房架构及中间件产品领域有较为深入的研究，当前关注 Service Mesh、云原生等技术方向。
回顾视频以及 PPT 下载地址
视频回顾：https://www.bilibili.com/video/BV1xQ4y1N7PR/
PPT 下载：https://github.com/servicemesher/meetup-slides/tree/master/2020/05/virtual
