作者 | 步尔斯特
来源 | 步尔斯特
刚刚看到一个话题:==Java大军,真的开始把目光从Spring Cloud转向云原生系的k8s + Istio了么?==
乍一看,有一丝不解,Java大军?Spring Cloud?Kubernetes?Service Mesh?这四个技术栈放在一起,真的能擦出火花?
此时,一束余辉射在旁边老奶奶那粉嘟嘟的小脸上,我顿悟了,也许提出这个问题的人,本意并不是这样。
他或许是在问“微服务的最佳落地方案?”,亦或是“以Kubernetes为核心的云原生发展趋势?”...
这篇文章就像高考一样,它并不会直接带给你具体的技术知识,但是可能会改变你,成为你的灯塔。
也许你看完没有一丝收获,会骂骂咧咧的走开,但是你不得不承认,当你看到这里的时候,你会有一种想要读完这篇文章的冲动,所以,我尽可能写的简短,不必浪费你太多时间。
不论是云原生还是上述的话题,不得不说到微服务。什么是微服务?把大服务拆成小服务,不就是微服务喽!
微服务肯定是大趋所向了,小而专一,松耦合,语言无关。可问题随之而来,服务治理是个难点:系统复杂性增加、分布式一致性问题、数据一致性问题、服务通信成本增加、服务依赖、性能监控...
本手
所谓本手,便是掌握了事物的发展规律,要顺势而为,要懂规则,且大可不必明理。
以Spring Cloud系列为代表的侵入式微服务解决方案,应该是Java开发者广为熟知的。
从上图就可以看出Spring Cloud项目是完全可以部署在Kubernetes上的。
侵入式框架是从开发者的角度来衡量的,所以同时会增加开发者的学习成本。
Java web开发从Servlet、SSM、SpringBoot,再到Spring Cloud Netflix和现在的Spring Cloud Alibaba,还有后续的Spring Cloud Kubernetes等,这种变化是与时俱进的。
Spring Cloud 系列和Kubernetes虽然在各自的领域处理的问题不一样,但是他们无疑都是伟大的技术。
云原生时代的这个风口,他们完全可以手牵手乘浪而行。
妙手
何为妙手?妙手便是在正确掌握了规律的基础上充分发挥自己的主观能动性,一鼓作气,再而衰,三而竭,彼竭我盈,故克之。
Service Mesh作为微服务的另一种架构哲学,以Istio作为代表的非侵入式微服务解决方案,目前为止用的企业还蛮多的。
这一类的框架都是基于边车的设计思想(Sidecar),完全松耦合。
Spring Cloud系列提供了一整套微服务的解决方案,但是Kubernetes都有相对应的替代者,而且是从更高的维度来解决问题,可以说是降维打击。
服务注册与发现
Spring Cloud系列主流的解决方案是Nacos + Spring Cloud Loadbalancer
Kubernetes提供了Service
API网关
Spring Cloud系列主流的解决方案是Spring Cloud Gateway
Kubernetes提供了Ingress
配置中心
Spring Cloud系列主流的解决方案是Nacos
Kubernetes提供了ConfigMaps
熔断限流
Spring Cloud系列主流的解决方案是Sentinel
Kubernetes可以结合ServiceMesh来做
再来看看Istio的亮眼之处
便于流量控制和监测及安全机制
与 K8s 完美兼容
使用高性能的 Go 语言开发
支持多种高级快速的网络协议
Sidecar 默认 Envoy 并自动注入
容错机制完善
集成了用于监测的可视化界面
Jaeger 作为跟踪机制集成
具备权限认证功能
Sidecar 代理具有缓存功能
完全免费
由此看来,在云原生的体系中,相对于Kubernetes + Spring Cloud,Kubernetes + Istio的微服务解决方案代表着未来。
俗手
说完了本手和妙手,让我们来说说俗手,俗手乃是忽视了规律,胡乱地发挥主观能动性。
一个月前,我的好朋友狗蛋和我诉苦,说他的领导执意要将微服务架构从Spring Cloud转为Istio,连一个过渡期都没有。
真是绝绝子啊,盲目跟风,难道不考虑一下成本问题?
上述提到的SideCar容器,随着业务越来越复杂,所消耗的资源也越来越大,甚至会超过业务容器。
看过一份数据,对比Spring Cloud,基本每个Pod增加3GB内存,每秒RT增加0.8,CPU增加50%到80%。姑且不说Service Mesh带来的技术复杂度,这数据如果被中小企业的技术总监看了,不得虎躯一震?
非侵入式框架所带来的最大问题就是性能问题,内存、CPU的损耗都是值得深入思考的,盲目的跟随主流,最终只会让自己受苦。
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