## 采纳和演进 **注意：本书中的 Service Mesh 章节已不再维护，请转到 [istio-handbook](https://jimmysong.io/istio-handbook) 中浏览。** 没有人会一下子采纳Service Mesh架构的所有组件，或者一次性将所有的应用都改造成Service Mesh的，都是渐渐式采纳，从非核心系统开始改造。采纳Service Mesh就两种路径： - 全盘采纳：通常对于新应用来说才会这样做，也叫做Greenfiled项目 - 渐进式采纳：旧系统改造，也叫做Brownfiled项目 通过价值驱动、开发人员的接受程度、自底向上的选择你最急切需要的功能，可能是可观察性或RPC的负载均衡等等，先采纳部分功能，然后通过渐渐式的方式来演进。 **架构演进** 我们在前面看到了通过**客户端库**来治理服务的架构图，那是我们在改造成Service Mesh架构前使用微服务架构通常的形式，下图是使用Service Mesh架构的最终形式。  当然在达到这一最终形态之前我们需要将架构一步步演进，下面给出的是参考的演进路线。 ### Ingress或边缘代理 如果你使用的是Kubernetes做容器编排调度，那么在进化到Service Mesh架构之前，通常会使用Ingress Controller，做集群内外流量的反向代理，如使用Traefik或Nginx Ingress Controller。  这样只要利用Kubernetes的原有能力，当你的应用微服务化并容器化需要开放外部访问且只需要L7代理的话这种改造十分简单，但问题是无法管理服务间流量。 ### 路由器网格 Ingress或者边缘代理可以处理进出集群的流量，为了应对集群内的服务间流量管理，我们可以在集群内加一个`Router`层，即路由器层，让集群内所有服务间的流量都通过该路由器。  这个架构无需对原有的单体应用和新的微服务应用做什么改造，可以很轻易的迁移进来，但是当服务多了管理起来就很麻烦。 ### Proxy per Node 这种架构是在每个节点上都部署一个代理，如果使用Kubernetes来部署的话就是使用`DaemonSet`对象，Linkerd第一代就是使用这种方式部署的，一代的Linkerd使用Scala开发，基于JVM比较消耗资源，二代的Linkerd使用Go开发。  这种架构有个好处是每个节点只需要部署一个代理即可，比起在每个应用中都注入一个sidecar的方式更节省资源，而且更适合基于物理机/虚拟机的大型单体应用，但是也有一些副作用，比如粒度还是不够细，如果一个节点出问题，该节点上的所有服务就都会无法访问，对于服务来说不是完全透明的。 ### Sidecar代理/Fabric模型 这个一般不会成为典型部署类型，当企业的服务网格架构演进到这一步时通常只会持续很短时间，然后就会增加控制平面。跟前几个阶段最大的不同就是，应用程序和代理被放在了同一个部署单元里，可以对应用程序的流量做更细粒度的控制。  这已经是最接近Service Mesh架构的一种形态了，唯一缺的就是控制平面了。所有的sidecar都支持热加载，配置的变更可以很容易的在流量控制中反应出来，但是如何操作这么多sidecar就需要一个统一的控制平面了。 ### Sidecar代理/控制平面 下面的示意图是目前大多数Service Mesh的架构图，也可以说是整个Service Mesh架构演进的最终形态。  这种架构将代理作为整个服务网格中的一部分，使用Kubernetes部署的话，可以通过以sidecar的形式注入，减轻了部署的负担，可以对每个服务的做细粒度权限与流量控制。但有一点不好就是为每个服务都注入一个代理会占用很多资源，因此要想方设法降低每个代理的资源消耗。 ### 多集群部署和扩展 以上都是单个服务网格集群的架构，所有的服务都位于同一个集群中，服务网格管理进出集群和集群内部的流量，当我们需要管理多个集群或者是引入外部的服务时就需要[网格扩展](https://preliminary.istio.io/zh/docs/setup/kubernetes/mesh-expansion/)和[多集群配置](https://preliminary.istio.io/zh/docs/setup/kubernetes/multicluster-install/)。