★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.

最后此篇关于微服务13：云基础场景下流量策略实现原理的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于微服务13：云基础场景下流量策略实现原理的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。