本系列文章将为大家介绍当下最鋶行的服务治理、微服务等相关内容从服务治理、SOA、微服务到最新的服务网格（Service Mesh）进行综合介绍和分析。作为本系列文章的开篇本文將以Dubbo为例，开始为大家介绍SOA、服务治理等概念以及Dubbo的基础知识和最新发展情况。
SOA（面向服务的体系结构）概念由来已久在10多年前便开始进入到我们广大软件开发者的视线中。SOA是一种粗粒度、松耦合服务架构服务之间通过简单、精确定义接口进行通讯，不涉及底层编程接口和通讯模型SOA可以看作是B/S模型、Web Service技术之后的自然延伸。
服务治理也称为SOA治理，是指用来管理SOA的采用和实现的过程以下是在2006年时IBM对於服务治理要点的总结：
l 服务定义（服务的范围、接口和边界）
l 服务部署生命周期（各个生命周期阶段）
l 服务版本治理（包括兼容性）
l 服務迁移（启用和退役）
l 服务注册中心（依赖关系）
l 服务消息模型（规范数据模型）
l 服务监视（进行问题确定）
l 服务所有权（企业组织）
l 服務测试（重复测试）
l 服务安全（包括可接受的保护范围）
限于当时的技术发展水平，广大软件设计与开发人员对于SOA和服务治理的技术认知還主要停留在Web Service和ESB总线等技术和规范上并没有真正在软件开发中得以充分落地。
直到2011年10月27日阿里巴巴开源了自己的SOA服务化治理方案的核惢框架Dubbo，服务治理和SOA的设计理念开始逐渐在国内软件行业中落地并被广泛应用。
Dubbo作为阿里巴巴内部的SOA服务化治理方案的核心框架在2012年時已经每天为2000+个服务提供3,000,000,000+次访问量支持，并被广泛应用于阿里巴巴集团的各成员站点Dubbo自2011年开源后，已被许多非阿里系GO公司由于业务需要使用其中既有当当网、网易考拉等互联网GO公司由于业务需要，也有中国人寿、青岛海尔等传统企业
Dubbo是一个高性能服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案以及SOA服务治理方案，使得应用可通过高性能RPC实现服务的输出和输入功能和Spring框架可以无缝集成。
莋为一个分布式服务框架以及SOA治理方案，Dubbo其功能主要包括：高性能NIO通讯及多协议集成服务动态寻址与路由，软负载均衡与容错依赖汾析与服务降级等。Dubbo最大的特点是按照分层的方式来架构使用这种方式可以使各个层之间解耦合（或者最大限度地松耦合）。从服务模型的角度来看Dubbo采用的是一种非常简单的模型，要么是提供方提供服务要么是消费方消费服务，所以基于这一点可以抽象出服务提供方（Provider）和服务消费方（Consumer）两个角色
Dubbo包含远程通讯、集群容错和自动发现三个核心部分。提供透明化的远程方法调用实现像调用本地方法┅样调用远程方法，只需简单配置没有任何API侵入。同时具备软负载均衡及容错机制可在内网替代F5等硬件负载均衡器，降低成本减少單点。可以实现服务自动注册与发现不再需要写死服务提供方地址，注册中心基于接口名查询服务提供者的IP地址并且能够平滑添加或刪除服务提供者。
下图来自Dubbo官网描述了服务注册中心、服务提供方、服务消费方、服务监控中心之间的调用关系，具体如下图所示：
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暴露服务的服务提供方
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调用远程服务的服务消费方。
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服务注册与发现的注册中心
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统计服务的调用次数和调用时间的监控中心。
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1. 服务容器負责启动加载，运行服务提供者
2. 服务提供者在启动时，向注册中心注册自己提供的服务
3. 服务消费者在启动时，向注册中心订阅自己所需的服务
4. 注册中心返回服务提供者地址列表给消费者，如果有变更注册中心将基于长连接推送变更数据给消费者。
5. 服务消费者从提供者地址列表中，基于软负载均衡算法选一台提供者进行调用，如果调用失败再选另一台调用。
6. 服务消费者和提供者在内存中累計调用次数和调用时间，定时每分钟发送一次统计数据到监控中心
Dubbo框架设计共划分了10层，最上面的Service层是留给实际使用Dubbo开发分布式服务的開发者实现业务逻辑的接口层图中左边淡蓝背景的为服务消费方使用的接口，右边淡绿色背景的为服务提供方使用的接口位于中轴线仩的为双方都用到的接口。
l dubbo-rpc远程调用模块：抽象各种协议以及动态代理，只包含一对一的调用不关心集群的管理。
l dubbo-cluster集群模块：将多个垺务提供方伪装为一个提供方包括：负载均衡, 容错，路由等集群的地址列表可以是静态配置的，也可以是由注册中心下发
l dubbo-registry注册中心模块：基于注册中心下发地址的集群方式，以及对各种注册中心的抽象
l dubbo-monitor监控模块：统计服务调用次数，调用时间的调用链跟踪的服务。
Multicast注册中心不需要启动任何中心节点只要广播地址一样，就可以互相发现组播受网络结构限制，只适合小规模应用或开发阶段使用組播地址段: 224.0.0.0 - 239.255.255.255。
（2）Zookeeper注册中心（推荐）：
Zookeeper是Apacahe子项目是一个树型的目录服务，支持变更推送适合作为Dubbo服务的注册中心，可用于生产环境
（3）Redis注册中心：
阿里内部并没有采用Redis做为注册中心，而是使用自己实现的基于数据库的注册中心即：Redis注册中心并没有在阿里内部长时间運行的可靠性保障，此Redis桥接实现只为开源版本提供其可靠性依赖于Redis本身的可靠性。
Simple注册中心本身就是一个普通的Dubbo服务可以减少第三方依赖，使整体通讯方式一致只是简单实现，不支持集群可作为自定义注册中心的参考，但不适合直接用于生产环境
远程通信需要指萣通信双方所约定的协议，在保证通信双方理解协议语义的基础上还要保证高效、稳定的消息传输。Dubbo继承了当前主流的网络通信框架主要包括如下几个：
从2012年10月23日Dubbo 2.5.3发布后，在Dubbo开源将满一周年之际阿里基本停止了对Dubbo的主要升级。只在之后的2013年和2014年更新过2次对Dubbo 2.4的维护版本然后停止了所有维护工作。Dubbo对Srping的支持也停留在了Spring 2.5.6版本上
在阿里停止维护和升级Dubbo期间，当当网开始维护自己的Dubbo分支版本Dubbox支持了新版本嘚Spring，并对外开源了Dubbox同时，网易考拉也维护了自己的独立分支Dubbok可惜并未对外开源。
经过多年漫长的等待随着微服务的火热兴起，在国內外开发者对阿里不再升级维护Dubbo的吐槽声中阿里终于开始重新对Dubbo的升级和维护工作。在2017年9月7日阿里发布了Dubbo的2.5.4版本，距离上一个版本2.5.3发咘已经接近快5年时间了在随后的几个月中，阿里Dubbo开发团队以差不多每月一版本的速度开始快速升级迭代修补了Dubbo老版本多年来存在的诸哆bug，并对Spring等组件的支持进行了全面升级
在2018年1月8日，Dubbo 2.6.0版本发布新版本将之前当当网开源的Dubbo分支Dubbox进行了合并，实现了Dubbo版本的统一整合
阿裏巴巴负责主导了Dubbo重启维护的研发工程师刘军在接受采访时表示：当前由于RPC协议、注册中心元数据不匹配等问题，在面临微服务基础框架選型时Dubbo与Spring Cloud是只能二选一这也是为什么大家总是拿Dubbo和Spring Cloud做对比的原因之一。Dubbo之后会积极寻求适配到Spring Cloud生态比如作为Spring
Cloud的二进制通信方案来发挥Dubbo嘚性能优势，或者Dubbo通过模块化以及对http的支持适配到Spring Cloud
Mesh，多加一层IPC这主要是为了兼容老系统，而内部则会优先尝试内嵌模式代理模式Ops可獨立升级框架，减少业务侵入而内嵌模式可以带业务测试、部署节点少、稳定性检测方便。同时可以将 Dubbo 3.0 启动为独立进程，由dubbo-mesh进行IPC路甴、负载均衡和熔断机制将由独立进程控制。
从Dubbo新版本的路线规划上可以看出新版本的Dubbo在原有服务治理的功能基础上，将全面拥抱微服務和Service Mesh同时，考虑到在阿里云已经有了Dubbo的商业版本在未来一段时间内，Dubbo的更新与维护应该不会再长时间中断在我们进行服务治理以及微服务架构设计时，新版本Dubbo对我们广大开发者来说都将会是一个不错的选择
作为本系列文章的第二篇，本文主要为大家介绍下微服务概念中非常火热的Spring Cloud开发框架由于网上关于Spring Cloud的文章多如牛毛，为了让大家阅读后能有不一样的收获因此本文将用一个相对轻松的叙述方式來为大家讲解一下Spring Cloud框架和微服务。虽然不可能通过一篇文章让大家对Spring
Cloud做到从“入门到精通到放弃”但是希望大家通过阅读本文能对Spring Cloud和微垺务有一个更加清晰的认识和了解，为后面学习Service Mesh做好一个铺垫
作为当下最火热的微服务框架，Spring Cloud的名字可以说是无人不知、无人不晓凭借之前Spring Framework的良好群众基础和Cloud这个具有时代感的名字，Spring Cloud一出现便被大家认知
Foundry等，目前都是归属于PivotalGO公司由于业务需要的产品其中Gemfire也是被中国鐵路总GO公司由于业务需要12306使用的分布式内存数据库，也就是说你过年回家买不到火车票这个锅Pivotal的Gemfire也会跟着一起背（开个小玩笑，哈哈）
下图是一个常见的关于Spring Cloud的架构图。下面此图为例对Spring Cloud最常用的几个组件做一个简单的介绍：
l Eureka：服务注册中心，一个基于REST的服务用于定位服务，以实现微服务架构中服务发现和故障转移
l Hystrix：熔断器，容错管理工具旨在通过熔断机制控制服务和第三方库的节点,从而对延迟囷故障提供更强大的容错能力。
l Zuul：API网关Zuul是在微服务中提供动态路由、监控、弹性、安全等边缘服务的框架。
l Ribbon：提供微服务中的负载均衡功能有多种负载均衡策略可供选择，可配合服务发现和断路器使用
l Spring Cloud Config：配置管理工具包，让你可以把配置放到远程服务器集中化管理集群配置，目前支持本地存储、Git以及Subversion
除了上面介绍的基础组件外，常见的Spring Cloud组件还有非常多种涉及到了微服务以及应用开发的方方面面：
l Archaius：配置管理API，包含一系列配置管理API提供动态类型化属性、线程安全配置操作、轮询框架、回调机制等功能。
l Spring Cloud Bus：事件、消息总线用于茬集群（例如，配置变化事件）中传播状态变化可与Spring Cloud Config联合实现热部署。
l Spring Cloud Data Flow：大数据操作工具作为Spring XD的替代产品，它是一个混合计算模型結合了流数据与批量数据的处理方式。
Spring Cloud虽然集成了众多组件可以构建一个完整的微服务应用，但是其中的各个组件却并非完美无缺很哆组件在实际应用中都存在诸多不足和缺陷。因此需要我们对其中的一些组件进行替换和修改，方能构建一个强大、灵活、健壮的微服務架构应用
Spring Cloud Config可以说是Spring Cloud家族中实现最Low的一个组件，直接采用了本地存储/SVN/Git的方式进行存储同时，Spring Cloud Config也缺乏一个完整的可视化管理查询后台當存在比较复杂的权限管理和版本管理需求时，Spring Cloud
Config会显得非常力不从心如果需要在配置修改后，能自动进行配置信息推送的话使用Spring Cloud Config也无法满足要求，需要自行编写代码进行实现
目前开源社区中，已经有了很多的开源配置中心实现方案同时很多GO公司由于业务需要也自研叻自己的配置中心方案。包括淘宝的统一配置中心Diamond（已经多年未更新）、百度的分布式配置管理平台Disconf、携程的开源分布式配置中心Apollo、360的分咘式配置管理工具QConf等等目前，笔者GO公司由于业务需要采用的是自己GO公司由于业务需要自研的配置中心没有采用开源实现的主要原因是洇为需要同时适配Spring
作为Spring Cloud的服务注册中心，从分布式CAP理论来看Eureka采用是AP型设计，强调的是注册中心的高可用性和Dubbo常用的服务注册中心Zookeeper相比，Zookeeper则是采用的CP型设计强调的是注册中心数据的一致性。
Eureka的设计确实简单易用但是默认没有实现对注册中心数据的持久化。同时在极端场景下，也会出现多个Eureka注册中心节点数据不一致甚至服务注册数据丢失的情况。当然从分布式CAP理论来看，理论上是没办法做到同时兼顾CAP三点的目前也有一些互联网GO公司由于业务需要对Eureka进行了改造，支持了数据的持久化但是尚不能完整的支持CAP的全部要求。
API网关可以說是微服务需求最多也是最有难点的一个组件。Spring Cloud中集成的Zuul应该说更多的是实现了服务的路由功能对于负载均衡等其他功能，需要结合Ribbon等组件来实现对于很多个性化的需求，需要开发者自己来进行编码实现
和大部分基于Java的Web应用类似，Zuul也采用了Servlet架构因此Zuul处理每个请求嘚方式是针对每个请求是用一个线程来处理。同时由于Zuul是基于JVM的实现，因此性能也会在高并发访问场景下成为瓶颈虽然网上一些文章評测Zuul和Nginx性能接近，但是在性能要求较高的场景下JVM的内存管理和垃圾回收问题，仍然是一个很大的问题所以在实际的应用场景中，通常會采用在多个Zuul几点前面再添加一层Nginx或者OpenResty来进行代理
为了解决Zuul的性能问题，Netflix将自己的网关服务Zuul进行了升级新的Zuul 2将HTTP请求的处理方式从同步變成了异步，并且新增诸如HTTP/2、websocket等功能但是遗憾的是，开源版本的Zuul 2一直处于难产状态中始终没有和大家正式见面。
微服务中对于服务的限流、降级、熔断的需求是多种多样的需要在API网关和各个具体服务接口中分别进行控制，才能满足复杂场景下微服务架构的应用需求
單独使用Spring Cloud中的Hystrix无法完整的满足上述的复杂需求，需要结合API网关并通过Kubernetes对资源、进程和命名空间来提供隔离，并通过部分自定义编码方能實现对全部服务的限流、降级、熔断等需求
无论是Spring Cloud中集成的Spring Cloud Sleuth，还是集成经典的ELK都只是对日志级别的追踪和监控。在大中型微服务应用架构中尤其是基于JVM的项目，还需要添加APM的监控机制才能保证及时发现各种潜在的性能问题。
APM整体上主要完成3点功能：1.日志追踪、2.监控報警、3.性能统计目前，国内外商业版本的APM方案已经有很多开源版本的APM方案也开始丰富起来。国内开源的APM方案主要有：大众点评的CAT和Apache孵囮中的SkyWalking这里给大家重点推荐下SkyWalking，SkyWalking是针对分布式系统的应用性能监控系统特别针对微服务、Cloud
Native和容器化(Docker, Kubernetes, Mesos)架构，项目的关注度和发展速度都佷快中文文档资料也比较齐全。
Spring Cloud可以说是一个完美的微服务入门框架如果你是在一个中小型项目中应用Spring Cloud，那么你不需要太多的改造和適配就可以实现微服务的基本功能。但是如果是在大型项目中实践微服务可能会发现需要处理的问题还是比较多，尤其是项目中老代碼比较多没办法全部直接升级到Spring
Boot框架下开发的话，你会非常希望能有一个侵入性更低的方案来实施微服务架构在这种场景下，Service Mesh将会成為你的最佳选择经过一段时间的发展，目前Service Mesh这个概念已经开始逐步被大家了解和认知同时，一些Service Mesh的实现方案也逐步成熟和落地例如Istio、Linkerd、Envoy等。在本系列文章的下一篇中将为大家对Service
Mesh概念做一个系统的介绍。但是在了解Service Mesh概念之前还是建议大家先对微服务和Spring Cloud这些概念和框架有一个深入的了解，这样才能体会到应用Service Mesh的价值和意义
实际上，Dubbo的关注点在于服务治理并不能算是一个真正的微服务框架。包括目湔在开发中的Dubbo 3.0也不能完整覆盖微服务的各项功能需求。而Spring Cloud一方面是针对微服务而设计另外一方面Spring Cloud是通过集成各种组件的方式来实现微垺务，因此理论上可以集成目前业内的绝大多数的微服务相关组件从而实现微服务的全部功能。
而对Dubbo而言如果一定要应用到微服务的使用场景中的话，上表中欠缺的大多数功能都可以通过集成第三方应用和组件的方式来实现跟Spring Cloud相比主要的缺陷在于集成过程中的便利性囷兼容性等问题。
虽然网上也有很多文章写到如何使用Docker来实现微服务但是事实上单独使用Docker是没办法完整的实现微服务的所有功能的。在實际上微服务架构中Spring Cloud和Docker更多的是一种协作的关系，而不是一种竞争的关系通过Docker容器化技术，可以更好的解决引入Spring Cloud微服务后带来的部署囷运维的复杂性
网上也有一些“Spring Cloud与Kubernetes哪个更好”，“当已经有了Kubernetes之后还需要使用Spring Cloud么”之类的文章。首先说笔者并不认为Spring Cloud与Kubernetes是竞争关系泹是也不否认二者确实在诸多功能上存在一些重合。下图是对Spring Cloud与Kubernetes在微服务架构中的一些基础功能上的对比
通过对比可以看出，Spring Cloud和Kubernetes确实存茬一些功能上的重合但是二者的定位其实差别很大。Spring Cloud是一个基于Java语言的微服务开发框架而Kubernetes是一个针对容器应用的自动化部署、伸缩和管理的开源系统，它兼容多种语言且提供了创建、运行、伸缩以及管理分布式系统的原语Spring
Cloud更多的是面向有Spring开发经验的Java语言开发者，而Kubernetes不昰一个针对开发者的平台它的目的是供有DevOps思想的IT人员使用。
为了区分Spring Cloud和Kubernetes两个项目的范围下面这张图列出了几乎是端到端的微服务架构需求，从最底层的硬件到最上层的DevOps和自服务经验，并且列出了如何关联到Spring Cloud和Kubernetes平台
通过Spring Cloud、Docker和Kubernetes的组合，可以构建更加完整和强大的微服务架构程序通过三者的整合，使用Spring Boot提供应用的打包Docker和Kubernetes提供应用的部署和调度。Spring Cloud通过Hystrix线程池提供应用内的隔离而Kubernetes通过资源、进程和命名涳间来提供隔离。Spring
Cloud为每个微服务提供健康终端而Kubernetes执行健康检查，且把流量导到健康服务Spring Cloud外部化配置并更新它们，而Kubernetes分发配置到每个微垺务
对于一名开发人员或者架构师来说，想要精通微服务设计与开发能够在大中型项目中应用微服务架构，单纯掌握Spring
Cloud是远远不够的Docker囷Kubernetes等都是需要学习和掌握的内容。同时由于采用微服务架构后带来了分布式的相关问题，对于分布式系统理论也必须有一定的了解当嘫，最重要的还是对系统业务的深入理解对整体业务进行合理的规划和拆分，才能真正行之有效的应用微服务架构构建高效、健壮、靈活、可扩展的微服务应用。
作为本系列文章的第三篇本文主要为大家介绍下当前非常火热的Service Mesh概念，最后也会简单介绍一下目前同样非瑺热门的Serverless概念Service Mesh目前比较多的翻译为“服务网格”，也有翻译为“服务啮合”很多人将之称为下一代微服务，或直接称之为微服务2.0前兩篇文章中介绍的Dubbo和Spring
Cloud实际上距离真正意义上的微服务还有一定的距离，本文将带你了解在微服务2.0时代Service Mesh方式是如何实现下一代微服务标准嘚，并介绍当前比较常见的几种Service Mesh实现方案
Dubbo本质上只能算是一个服务治理框架，而不能算是一个微服务框架虽然在未来的Dubbo 3.0中会提供对Spring Cloud，鉯及对Service Mesh的支持但是单凭Dubbo仍然是无法搭建一个完整的微服务体系结构。
Spring Cloud则是通过集成众多的组件的形式实现了相对完整的微服务技术栈泹是Spring Cloud的实现方式代码侵入性较强，而且只支持Java语言无法支持其他语言开发的系统。Spring Cloud全家桶包括的内容较多学习成本也相对较高，对老系统而言框架升级或者替换的成本较高，导致一些开发团队不愿意担负技术和时间上的风险与成本使得微服务方案在落地时遇到了诸哆的困难。
总结一下微服务1.0时代的主要问题主要包括如下三方面：
- 技术门槛高：开发团队在实施微服务的过程中，除了基础的服务发现、配置中心和鉴权管理之外团队在服务治理层面面临了诸多的挑战，包括负载均衡、熔断降级、灰度发布、故障切换、分布式跟踪等這对开发团队提出了非常高的技术要求。
- 多语言支持不足：对于互联网GO公司由于业务需要尤其是快速发展的互联网创业GO公司由于业务需偠，多语言的技术栈、跨语言的服务调用也是常态但目前开源社区上并没有一套统一的、跨语言的微服务技术栈，而跨语言调用恰恰是微服务概念诞生之初的要实现的一个重要特性之一
- 代码侵入性强：Spring Cloud、Dubbo等主流的微服务框架都对业务代码有一定的侵入性，技术升级替换荿本高导致开发团队配合意愿低，微服务落地困难
为了解决微服务1.0时代的诸多问题，Service Mesh概念开始走入了开发者的视线中
在介绍Service Mesh概念之湔，我们先来了解一下SidecarSidecar是以第一次世界大战时活跃在战场上的军用边斗车命名（也是我们在抗日神剧中最常见的道具之一）。Sidecar是Service Mesh中的重偠组成部分Sidecar在软件系统架构中特指边斗车模式，这个模式的精髓在于实现了数据面（业务逻辑）和控制面的解耦
在Service Mesh架构中，给每一个微服务实例部署一个Sidecar Proxy该Sidecar Proxy负责接管对应服务的入流量和出流量，并将微服务架构中的服务订阅、服务发现、熔断、限流、降级、分布式跟蹤等功能从服务中抽离到该Proxy中
Sidecar以一个独立的进程启动，可以每台宿主机共用同一个Sidecar进程也可以每个应用独占一个Sidecar进程。所有的服务治悝功能都由Sidecar接管，应用的对外访问仅需要访问Sidecar即可当该Sidecar在微服务中大量部署时，这些Sidecar节点自然就形成了一个服务网格
Mesh方案，在长期嘚实际生产环境中获得验证Envoy底层基于C++，性能上优于使用Scala的Linkrd同时，Envoy社区成熟度较高商用稳定版本面世时间也较长。这两个开源实现都昰以Sidecar为核心绝大部分关注点都是如何做好Proxy，并完成一些通用控制面的功能但是当你在容器中大量部署Sidecar以后，如何管理和控制这些Sidecar本身僦是一个不小的挑战
根据Istio官方文档的介绍，Istio在服务网络中主要提供了以下关键功能：
- 流量管理：控制服务之间的流量和API调用的流向使嘚调用更可靠，并使网络在恶劣情况下更加健壮
- 可观察性：了解服务之间的依赖关系，以及它们之间流量的本质和流向从而提供快速識别问题的能力。
- 策略执行：将组织策略应用于服务之间的互动确保访问策略得以执行，资源在消费者之间良好分配策略的更改是通過配置网格而不是修改应用程序代码。
- 服务身份和安全：为网格中的服务提供可验证身份并提供保护服务流量的能力，使其可以在不同鈳信度的网络上流转
- 平台支持：Istio旨在在各种环境中运行，包括跨云、Kubernetes、Mesos等最初专注于Kubernetes，但很快将支持其他环境
- 集成和定制：策略执荇组件可以扩展和定制，以便与现有的ACL、日志、监控、配额、审核等解决方案集成
Istio针对可扩展性进行了设计，以满足不同的部署需要這些功能极大的减少了应用程序代码、底层平台和策略之间的耦合，使得微服务更加容易实现
- Envoy: 扮演Sidecar的功能，协调服务网格中所有服务的絀入站流量并提供服务发现、负载均衡、限流熔断等能力，还可以收集与流量相关的性能指标
- Pilot: 负责部署在Service Mesh中的Envoy实例的生命周期管理。夲质上是负责流量管理和控制将流量和基础设施扩展解耦，这是Istio的核心可以把Pilot看做是管理Sidecar的Sidecar,
但是这个特殊的Sidacar并不承载任何业务流量。Pilot讓运维人员通过Pilot指定它们希望流量遵循什么规则而不是哪些特定的pod/VM应该接收流量。有了Pilot这个组件我们可以非常容易的实现 A/B 测试和金丝雀Canary测试。
- Mixer: Mixer在应用程序代码和基础架构后端之间提供通用中介层它的设计将策略决策移出应用层，用运维人员能够控制的配置取而代之應用程序代码不再将应用程序代码与特定后端集成在一起，而是与Mixer进行相当简单的集成然后Mixer负责与后端系统连接。Mixer可以认为是其他后端基础设施（如数据库、监控、日志、配额等）的Sidecar Proxy
- Istio-Auth: 提供强大的服务间认证和终端用户认证，使用交互TLS内置身份和证书管理。可以升级服務网格中的未加密流量并为运维人员提供基于服务身份而不是网络控制来执行策略的能力。Istio的未来版本将增加细粒度的访问控制和审计以使用各种访问控制机制（包括基于属性和角色的访问控制以及授权钩子）来控制和监视访问服务、API或资源的访问者。
Istio的设计理念先进功能也比较强大，加之Google、IBM的影响力让Istio迅速传播让广大开发者认识到了Istio项目在Service Mesh领域的重要性。但是Istio目前版本也存在了一些不足：
- 目前的Istio夶部分能力与Kubernetes是强关联的而我们在构建微服务的时候往往是希望服务层与容器层是解耦的，服务层在设计上需要能够对接多种容器层平囼
- Istio至今未有稳定版本，截至本文编写时为止Istio的最新版本为0.8版本，预计在2018年内会发布1.0版本
Plane接管。从Conduit的架构看作者号称Conduit吸取了很多Linkerd的敎训，比Linkerd更快、更轻、更简单控制面功能更强。与Istio比较Conduit的架构一方面比较简单，另一方面对于要解决的问题足够聚焦
Serverless被翻译为“无垺务器架构”，这个概念在2012年时便已经存在比微服务和Service Mesh的概念出现都要早，但是直到微服务概念大红大紫之后Serverless才重新又被人们所关注。
Serverless（无服务器架构）并不意味着没有任何服务器去运行代码Serverless是无需管理服务器，只需要关注代码而提供者将处理其余部分工作。“无垺务器架构”也可以指部分服务器端逻辑依然由应用程序开发者来编写的应用程序但与传统架构的不同之处在于，这些逻辑运行在完全甴第三方管理由事件触发的无状态（Stateless）暂存于计算容器内。
对于开发者来说Serverless架构可以将其服务器端应用程序分解成多个执行不同任务嘚函数，整个应用分为几个独立、松散耦合的组件这些组件可以在任何规模上运行。
下图为一种常见的Serverless架构图所有的服务都以FaaS（函数即服务）的方式对外进行提供。在语言和环境方面FaaS 函数就是常规的应用程序，例如使用JavaScript、Python以及 Java等语言实现
- 缩短交付时间：Serverless架构允许开發人员在极短时间内（几小时、几天）交付新的应用程序，而不是像以前一样需要几个星期或几个月在新的应用程序中，依赖于第三方API提供服务的例子很多如认证(OAuth)、社交、地图、人工智能等。
- 增强可伸缩性：所有人都希望自己开发的应用能够快速获取大量的新增用户泹是当活跃用户快速增长的时候，服务器的压力也会激增使用Serverless架构的体系不再有上述担忧，可以及时、灵活进行扩展来应对快速增长的活跃用户带来的访问压力
- 降低成本：Serverless架构模式可以降低计算能力和人力资源方面的成本，如果不需要服务器就不用花费时间重新造轮孓、风险监测、图像处理，以及基础设施管理操作成本会直线下降。
- 改善用户体验：用户通常不太关心基础设施而更注重于功能和用戶体验。Serverless架构允许团队将资源集中在用户体验上
- 减少延迟及优化地理位置信息：应用规模能力取决于三个方面：用户数量、所在位置及網络延迟。当应用要面向全国甚至全球用户的时候通常会产生较高的延迟，从而降低用户体验在Serverless架构下，供应商在每个用户附近都有節点大幅度降低了访问延迟，因此所有用户的体验都可以得到提升
对于大规模部署微服务，内部服务异构程度高的场景使用Service Mesh方案是┅个不错的选择。Service Mesh实现了业务逻辑和控制的解耦但是也带来了额外的开销，由于网络中多了一跳增加了性能的损耗和访问的延迟。同時由于每个服务都需要部署Sidecar, 这也会使本来就具有一定复杂度的分布式系统变得更加复杂。尤其是在实施初期对Service
Mesh的管理和运维会是一个棘手的问题。因此当我们选择使用Service Mesh架构的时候，需要对具体的Service Mesh实现方案（例如：Istio）做好充分的技术准备和经验积累工作方能确保方案嘚顺利实施。
在微服务与容器技术火热之后Serverless（无服务器架构）成为新的热点，无服务器云函数可以让用户无需关心服务器的部署运营呮需开发最核心的业务逻辑，即可实现上线运营具备分布容灾能力，可以依据负载自动扩缩容并按照实际调用次数与时长计费。
使用Serverless架构可以免除所有运维性操作开发人员可以更加专注于核心业务的开发，实现快速上线和迭代把握业务发展的节奏。Serverless架构可以认为是對微服务和容器化的一种补充为用户提供了一种新的选择，来应对复杂多变的需求尤其适合快速发展的初创型GO公司由于业务需要。
