近年来，微服务架构已渐趋成熟，微服务架构使得应用程序更易于扩展，更快开发，从而加速创新并缩短新功能的上线时间，与单体应用相比，微服务能更好的满足现在业务快速变化的需要。但是与其他现存的架构和解决方案一样，微服务也不是银弹，尽管它解决了单体服务的很多问题，但也带来了负载均衡、服务治理、服务注册发现、如何拆分服务等问题。
Service Mesh （服务网格）是一个用于处理服务和服务之间通信的基础设施层，它最重要的变革，就是引入了数据面和控制面的概念：通过 sidecar 模式将原本在 SDK 中的代码独立出来，用控制面代替配置中心的部分功能，以透明代理的形式提供安全、快速、可靠的服务间通信，同时也能实现微服务所需的基本组件功能。
实际上，Service Mesh 需要的基础组件和传统的微服务并没有太大的差别，很多公司选择自研控制面的原因，很多就是出于兼容老的微服务的基础组件的考虑，也可以把 Service Mesh 看作是分布式的微服务代理。
任何架构都不是凭空而来，而是切实地解决了某些痛点和业务场景。
Service Mesh 这个架构之所以这么迅速地被各大公司实施落地，正是切中了传统微服务架构中诸如升级成本高、中间件演变困难、缺乏统一管控手段、治理功能不全的痛点，解决了实际的问题。下表是各大公司 Service Mesh 架构的落地情况。
| 公司 | 方案 | 落地情况 |
| 蚂蚁金服 | 数据面MSON+自研控制面 | 核心交易链路 |
| 阿里 | Istio+Envoy二次开发 | 闲鱼 |
| 字节跳动 | 自研控制面+Envoy二次开发 | 所有服务 |
| 网易 | Istio+Envoy | 网易严选 |
本系列学习结构图
单体服务架构所有的功能模块都在一个代码仓库，并且部署在同一个进程内，比如最常见的博客系统 WordPress。存在如下问题：
所有人员都在一个代码仓库开发，当开发人数过多时，新成员改动的模块代码可能会涉及到其它人的代码，就会产生不必要的沟通成本
当不同人员开发的不同模块，同时需要上线时，如果分别将分支代码合并到主干代码，再按照流程上线，就会产生先后顺序的等待时间；如果合并到一起上线，线上功能一旦出问题，就需要花费大量时间排查是哪个模块出现的问题。
当应用中的某个模块，遇到了性能瓶颈，我们希望以另外一种语言重新编写此模块，这个时候单体应用完全无法演进。如果我们要替换语言，就得重写整个应用，花费的成本就会很大。
在单体应用中，某个模块出现bug时，可能会导致整个网站不可用。
微服务架构可使应用程序更易于扩展、更快开发，从而加速新功能上线。与单体应用相比，微服务能够更好地满足互联网时代业务快速变化的需要。
微服务团队，可以选择自己喜欢的技术或者语言，并不需要局限在同一种语言上。
微服务可以灵活地应对服务的扩缩容问题。在单体服务中，假设某个接口在高峰期有较大的访问量，需要比平时增加一些机器应对，但我们很难根据 CPU 的水位做出准确的判断，因为所有接口都在一个应用中，而在微服务中做出这种判断要容易得多。
康威定律：如果技术架构和组织架构不匹配，会造成严重的跨部门沟通效率问题。【架构演进重要原则】
微服务架构可以非常好地与组织架构相匹配，比如一个短视频业务，在业务发展到一定阶段，很自然地会拆分出用户增长部门和内容部门。而我们的微服务架构，也可以将不同的服务拆分到相应的部门中，降低维护和沟通的成本。
虽然微服务解决了单体服务很多问题，但同时也带来了单体服务中一些没有的问题，比如负载均衡、服务治理、服务注册发现、如何拆分服务等，当然其中的大部分问题，都可以通过技术手段解决，但也增加了系统的复杂性。
在2013年，作为微服务架构的大规模应用方 Netflix， 就发现了微服务架构在跨语言上的问题。Netflix 大量使用 Java 技术栈，，但因为公司的业务发展，使用单一技术栈是不现实的。语言总是有特定的应用场景，这个时候 Netflix 发现开发多语言的 SDK 要耗费大量的人力，毕竟 Spring Cloud 里的组件可不是一般的多，为每个语言开发一套，显然得不偿失，所以就想到了 sidecar 模式，把 SDK 里的功能转移到 sidecar 中。
sidecar， 其实就是一个部署在本地的代理服务器，它既接管了入口流量，也接管了出口流量。其实这种模式要追溯到 Web Server 的时代，比如 Nginx + Php-fpm 这种模式，实际上 Nginx 也是充当了 sidecar 的角色，只是通信协议由比较常见的 HTTP ，变成了 FastCGI ，另外 Nginx 只是代理了入口流量，并未代理出口流量。
在 sidecar 模式中，是为了解决公司非主力语言的 SDK 开发问题，非主力语言通过 sidecar 连接，而主力语言还是通过 SDK 的方式。但是，随着技术的不断发展，人们意识到了统一流量处理模型的重要性。于是诞生了第一代 Service Mesh，比如：Linkerd 和 Envoy。已经不再依赖特定的基础设施，最重要的是它的出发点已经不是解决多语言的问题，而是从统一流量处理模型的角度，形成了一套统一的流量控制的解决方案。
但是有一个致命问题（也一直存在于微服务架构中），就是缺乏统一的管控手段，比如 sidecar 的服务治理相关配置文件的维护，可能需要运维手动维护、无法集中管理，因为这个原因，控制面诞生了。
代表作品就是 Istio，引入了控制面的概念。Istio 使用 Envoy 作为数据面，控制面和 Kubernetes 深度绑定，早期版本将流量治理的功能放在 mixer 中，形成了一套完整的 Service Mesh 解决方案。控制面负责了资源管理、配置下发、证书管理等功能，解决了数据面配置难以管理的问题。
传统的微服务架构要为各种语言开发 SDK ，而 Service Mesh 将 SDK 的功能集成到 sidecar 中，实现了真正的语言无关性。
Service Mesh 架构将框架中和业务无关的通用功能放在 sidecar 中，升级时只要升级 sidecar 就可以了，这样做到了基础设施的独立演进。写框架的时候不用再考虑太多的向后兼容性，降低了编写代码的心智负担。
可观测性一般包含两个部分：监控报警和链路追踪。
监控报警可以通过数据面的 Metrics 集成，无感知地做到系统监控报警，减少了业务和框架的重复工作。
链路追踪，因为需要通过 header 将 traceid 传递下去，所以还是需要客户端的 SDK 将 traceid 通过 header 传递。不过这个做法也简化了 Trace SDK 的封装。
sidecar 本身就是一个网关/反向代理，自然可以将以前 Nginx/Kong 之类的系统网关迁移到 sidecar 上来，这样就可以维护一套统一的代码。
也可以进一步将以前边缘网关的工作，比如鉴权、 trace 初始化等工作下沉到 sidecar 上，进一步简化系统网关的功能。
负责数据的转发，一般我们常见的通用网关、Web Server，比如 Nginx、Traefik 都可以认为是数据面的一种。在 Service Mesh 中，Envoy 可以说是最知名的数据面了。
另外数据面并非局限于网关类产品，实际上某些 RPC 框架也可以充当数据面，比如 gRPC 就已经支持完整的 xDS(数据面和控制面的交互协议)，也可以当作数据面使用。一般我们把负责数据转发的数据面称为 sidecar（边车）。
通过 xDS 协议对数据面进行配置下发，以控制数据面的行为，比如路由转发、负载均衡、服务治理等配置下发。
服务注册中心：服务间通信的基础组件。服务通过注册自身节点，让调用方服务发现被调方服务节点，以达到服务间点对点通信的目的。
配置中心：用于服务的基础配置更新，以达到代码和配置分离的目的。减少服务的发布次数，配置发布可以更快更及时地变更服务。
API 网关：通过统一的网关层，收敛服务的统一鉴权层、链路 ID 生成等基础服务，并聚合后端服务为客户端提供 RESTful 接口。另外 API 网关也负责南北向流量(外网入口流量)的流量治理。
服务治理：通过限流、熔断等基础组件，杜绝微服务架构出现雪崩的隐患。
链路追踪：通过 trace 将整个微服务链路清晰地绘制出来，并进行精准的故障排查，极大地降低了故障排查的难度。
监控告警：通过 Prometheus 和 Grafana 这样的基础组件，绘制服务状态监控大盘，针对资源、服务、业务各项指标，做精准的监控报警。
Upstream: 上游服务，如果 A 服务调用 B 服务，在 A 服务的视角来看，B 服务就是上游服务，但是在中文的语境中，经常被叫作“下游服务”。所以为了避免语言上的歧义，会直接使用upstream，而不是中文翻译。在中文的语境中，可以称它为服务端或者被调用方。
Downstream: 下游服务，如果 A 服务调用 B 服务，在 B 服务的视角中，A 服务就是上游服务。在中文的语境中，可以称它为客户端或者调用方。
Endpoint：指的是服务节点，比如 A 服务有 192.168.2.11 和 192.168.2.12 两个服务节点。
Cluster：指的是服务集群，比如 A 服务有 192.168.2.11 和 92.168.2.12 两个服务节点，那么A服务就是 Cluster，也可以直接理解为 Service。
Node：在 kubernetes 语境中，指的是承载 pod 的服务器，但在微服务的语境中，更多的等同于Endpoint。
Route：指的是 Service Mesh 中的路由配置，比如 A 服务访问 B 服务，要匹配到一定的规则，比如 header 中要带有服务名(-H servicename:B)，才能够拿到 B 服务的访问方式，通过服务发现或者静态列表访问到 B 服务的节点。
Listener：指的是 Service Mesh 的监听端口，通常我们访问 Service Mesh 的数据面，需要知道数据面的监听端口。
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