# Istio 教程 **注意:本文档已失效,请浏览 [Istio 官方文档](https://istio.io)。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。** 本文是 Istio 管理 Java 微服务的案例教程,使用的所有工具和软件全部基于开源方案,替换了 [redhat-developer-demos/istio-tutorial](https://github.com/redhat-developer-demos/istio-tutorial) 中的 minishift 环境,使用 [kubernetes-vagrant-centos-cluster](https://github.com/rootsongjc/kubernetes-vagrant-centos-cluster) 替代,沿用了原有的微服务示例,使用 Zipkin 做分布式追踪而不是 Jaeger。 本文中的代码和 YAML 文件见 。 **注意:本教程基于 Istio 0.7.1,2018年8月1日,Isito 1.0 发布,本教程已过时。** ## 准备环境 在进行本教程前需要先准备以下工具和环境。 - 8G 以上内存 - Vagrant 2.0+ - Virtualbox 5.0 + - 提前下载 kubernetes1.9.1 的 release 压缩包 - docker 1.12+ - kubectl 1.9.1+ - maven 3.5.2+ - istioctl 0.7.1 - git - curl、gzip、tar - [kubetail](https://github.com/johanhaleby/kubetail) - [siege](https://github.com/JoeDog/siege) ## 安装 Kubernetes 请参考 [kubernetes-vagrant-centos-cluster](https://github.com/rootsongjc/kubernetes-vagrant-centos-cluster) 在本地启动拥有三个节点的 kubernetes 集群。 ```bash git clone https://github.com/rootsongjc/kubernetes-vagrant-centos-cluster.git cd kubernetes-vagrant-centos-cluster vagrant up ``` ## 安装 Istio 在 [kubernetes-vagrant-centos-cluster](https://github.com/rootsongjc/kubernetes-vagrant-centos-cluster) 中的包含 Istio 0.7.1 的安装 YAML 文件,运行下面的命令安装 Istio。 ```bash kubectl apply -f addon/istio/ ``` **运行示例** ```bash kubectl apply -n default -f <(istioctl kube-inject -f yaml/istio-bookinfo/bookinfo.yaml) ``` 在您自己的本地主机的`/etc/hosts`文件中增加如下配置项。 ```ini 172.17.8.102 grafana.istio.jimmysong.io 172.17.8.102 servicegraph.istio.jimmysong.io 172.17.8.102 zipkin.istio.jimmysong.io ``` 我们可以通过下面的URL地址访问以上的服务。 | Service | URL | | ------------ | ------------------------------------------------------------ | | grafana | http://grafana.istio.jimmysong.io | | servicegraph | | | zipkin | http://zipkin.istio.jimmysong.io | 详细信息请参阅 https://istio.io/docs/guides/bookinfo.html ## 部署示例应用 在打包成镜像部署到 kubernetes 集群上运行之前,我们先在本地运行所有示例。 本教程中三个服务之间的依赖关系如下: ```ini customer → preference → recommendation ``` `customer` 和 `preference` 微服务是基于 Spring Boot 构建的,`recommendation` 微服务是基于 [vert.x](https://vertx.io) 构建的。 `customer` 和 `preference` 微服务的 `pom.xml` 文件中都引入了 OpenTracing 和 Jeager 的依赖。 ```xml io.opentracing.contrib opentracing-spring-cloud-starter 0.1.7 com.uber.jaeger jaeger-tracerresolver 0.25.0 ``` ### 本地运行 我们首先在本地确定所有的微服务都可以正常运行,然后再打包镜像在 kubernetes 集群上运行。 #### 启动 Jaeger 使用 docker 来运行 jagger。 ```bash docker run -d \ --rm \ -p5775:5775/udp \ -p6831:6831/udp \ -p6832:6832/udp \ -p16686:16686 \ -p14268:14268 \ jaegertracing/all-in-one:1.3 ``` Jaeger UI 地址 http://localhost:16686 #### Customer ```bash cd customer/java/springboot JAEGER_SERVICE_NAME=customer mvn \ spring-boot:run \ -Drun.arguments="--spring.config.location=src/main/resources/application-local.properties" ``` 服务访问地址: http://localhost:8280 #### Preference ```bash cd preference/java/springboot JAEGER_SERVICE_NAME=preference mvn \ spring-boot:run \ -Drun.arguments="--spring.config.location=src/main/resources/application-local.properties" ``` 服务访问地址:http://localhost:8180 #### Recommendation ```bash cd recommendation/java/vertx mvn vertx:run ``` 服务访问地址:http://localhost:8080 所有服务都启动之后,此时访问 http://localhost:8280 将会看到如下输出。 ```bash customer => preference => recommendation v1 from 'unknown': 1 ``` 每访问一次最后的数字就会加 1。 #### Jaeger 此时访问 http://localhost:16686 将看到 Jaeger query UI,所有应用将 metrics 发送到 Jeager 中。 可以在 Jaeger UI 中搜索 `customer` 和 `preference` service 的 trace 并查看每次请求的 tracing。 ![Jaeger query UI](../images/jaeger-query-ui.png) ### 构建镜像 在本地运行测试无误之后就可以构建镜像了。本教程中的容器镜像都是在 [fabric8/java-jboss-openjdk8-jdk](https://hub.docker.com/r/fabric8/java-jboss-openjdk8-jdk/~/dockerfile/) 的基础上构建的。只要将 Java 应用构建出 Jar 包然后放到 `/deployments` 目录下基础镜像就可以自动帮我们运行,所以我们看到着几个应用的 `Dockerfile` 文件中都没有执行入口,真正的执行入口是 [run-java.sh](https://github.com/fabric8io-images/java/blob/master/images/jboss/openjdk8/jdk/run-java.sh)。 #### Customer 构建 Customer 镜像。 ```bash cd customer/java/springboot mvn clean package docker build -t jimmysong/istio-tutorial-customer:v1 . docker push jimmysong/istio-tutorial-customer:v1 ``` 第一次构建和上传需要花费一点时间,下一次构建就会很快。 #### Preference 构建 Preference 镜像。 ```bash cd preference/java/springboot mvn clean package docker build -t jimmysong/istio-tutorial-preference:v1 . docker push jimmysong/istio-tutorial-preference:v1 ``` #### Recommendation 构建 Recommendation 镜像。 ```bash cd recommendation/java/vertx mvn clean package docker build -t jimmysong/istio-tutorial-recommendation:v1 . docker push jimmysong/istio-tutorial-recommendation:v1 ``` 现在三个 docker 镜像都构建完成了,我们检查一下。 ```bash $ docker images | grep istio-tutorial REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE jimmysong/istio-tutorial-recommendation v1 d31dd858c300 51 seconds ago 443MB jimmysong/istio-tutorial-preference v1 e5f0be361477 6 minutes ago 459MB jimmysong/istio-tutorial-customer v1 d9601692673e 13 minutes ago 459MB ``` ### 部署到 Kubernetes 使用下面的命令将以上服务部署到 kubernetes。 ```bash # create new namespace kubectl create ns istio-tutorial # deploy recommendation kubectl apply -f <(istioctl kube-inject -f recommendation/kubernetes/Deployment.yml) -n istio-tutorial kubectl apply -f recommendation/kubernetes/Service.yml # deploy preferrence kubectl apply -f <(istioctl kube-inject -f preference/kubernetes/Deployment.yml) -n istio-tutorial kubectl apply -f preference/kubernetes/Service.yml # deploy customer kubectl apply -f <(istioctl kube-inject -f customer/kubernetes/Deployment.yml) -n istio-tutorial kubectl apply -f customer/kubernetes/Service.yml ``` **注意:**`preference` 和 `customer` 应用启动速度比较慢,我们将 livenessProb 配置中的 `initialDelaySeconds` 设置为 **20** 秒。 查看 Pod 启动状态: ```bash kubectl get pod -w -n istio-tutorial ``` ### 增加 Ingress 配置 为了在 kubernetes 集群外部访问 customer 服务,我们需要增加 ingress 配置。 ```bash kubectl apply -f ingress/ingress.yaml ``` 修改本地的 `/etc/hosts` 文件,增加一条配置。 ```ini 172.17.8.102 customer.istio-tutorial.jimmysong.io ``` 现在访问 http://customer.istio-tutorial.jimmysong.io 将看到如下输出: ```ini customer => preference => recommendation v1 from '6fc97476f8-m2ntp': 1 ``` 批量访问该地址。 ```bash ./bin/poll_customer.sh ``` 访问 查看服务的分布式追踪和依赖关系。 ![分布式追踪](../images/istio-tutorial-zipkin-trace.png) ![依赖关系](../images/istio-tutorial-zipkin-dependency.png) 访问 查看服务间的关系图和 QPS。 ![服务关系图和QPS](../images/istio-tutorial-serivcegraph-dotviz.png) 访问 查看 Service Mesh 的监控信息。 ![Grafana 监控](../images/istio-tutorial-grafana.png) ## Istio 使用示例 为了试用 Istio 中的各种功能,我们需要为应用构建多个版本,我们为 recommendation 构建 v2 版本的镜像,看看如何使用 Istio 控制微服务的流量。 ### 构建 recommendation:v2 我们将构建新版的 `recommendation` 服务的镜像,并观察 `customer` 对不同版本的 `recommendataion` 服务的访问频率。 修改 `recommendation/java/vertx/src/main/java/com/redhat/developer/demos/recommendation/RecommendationVerticle.java` 程序中代码。 将 `private static final String RESPONSE_STRING_FORMAT = "recommendation v1 from '%s': %d\n";` 修改为 `private static final String RESPONSE_STRING_FORMAT = "recommendation v2 from '%s': %d\n";` 并构建 `recommendation:v2` 镜像。 ```bash cd recommendation/java/vertx mvn clean package docker build -t jimmysong/istio-tutorial-recommendation:v2 . docker push jimmysong/istio-tutorial-recommendation:v2 ``` 将应用部署到 kubernetes。 ```bash # deploy recommendation kubectl apply -f <(istioctl kube-inject -f recommendation/kubernetes/Deployment-v2.yml) -n istio-tutorial ``` 现在再访问 `customer` 服务,将看到如下输出: ```bash $ bin/poll_customer.sh customer => preference => recommendation v2 from '77b9f6cc68-5xs27': 1 customer => preference => recommendation v1 from '6fc97476f8-m2ntp': 3581 customer => preference => recommendation v2 from '77b9f6cc68-5xs27': 2 customer => preference => recommendation v1 from '6fc97476f8-m2ntp': 3582 customer => preference => recommendation v2 from '77b9f6cc68-5xs27': 3 customer => preference => recommendation v1 from '6fc97476f8-m2ntp': 3583 customer => preference => recommendation v2 from '77b9f6cc68-5xs27': 4 ``` 我们可以看到 v1 和 v2 版本的 `recommendation` 服务会被间隔访问到。 我们再将 v2 版本的 `recommendation` 实例数设置成 2 个。 ```bash kubectl scale --replicas=2 deployment/recommendation-v2 -n istio-tutorial kubectl get pod -w -n istio-tutorial ``` 观察 `recommendation-v2` Pod 达到两个之后再访问 `customer` 服务。 ```bash $ bin/poll_customer.sh customer => preference => recommendation v2 from '77b9f6cc68-j9fgj': 1 customer => preference => recommendation v2 from '77b9f6cc68-5xs27': 71 customer => preference => recommendation v1 from '6fc97476f8-m2ntp': 3651 customer => preference => recommendation v2 from '77b9f6cc68-j9fgj': 2 customer => preference => recommendation v2 from '77b9f6cc68-5xs27': 72 customer => preference => recommendation v1 from '6fc97476f8-m2ntp': 3652 customer => preference => recommendation v2 from '77b9f6cc68-j9fgj': 3 customer => preference => recommendation v2 from '77b9f6cc68-5xs27': 73 customer => preference => recommendation v1 from '6fc97476f8-m2ntp': 3653 ``` 观察输出中 v1 和 v2 版本 `recommendation` 的访问频率。 将 `recommendataion` 服务的实例数恢复为 1。 ```bash kubectl scale --replicas=1 deployment/recommendation-v2 ``` ### 修改 Istio RouteRules 以下所有路有规则都是针对 `recommendation` 服务,并在 repo 的根目录下执行。 **将所有流量打给 v2** 下面将演示如何动态的划分不同版本服务间的流量,将所有的流量都打到 `recommendation:v2`。 ```bash istioctl create -f istiofiles/route-rule-recommendation-v2.yml -n istio-tutorial ``` 现在再访问 `customer` 服务将看到所有的流量都会打到 `recommendation:v2`。 删除 RouteRules 后再访问 `customer` 服务将看到又恢复了 v1 和 v2 版本的 `recommendation` 服务的间隔访问。 ```bash istioctl delete routerule recommendation-default ``` **切分流量** 将 90% 的流量给 v1,10% 的流量给 v2。 ```bash istioctl create -f istiofiles/route-rule-recommendation-v1_and_v2.yml -n istio-tutorial ``` 执行`bin/poll_customer.sh` 观察访问情况。 要想动态切分流量只要修改 RouteRules 中的 `weight` 配置即可。 ```yaml apiVersion: config.istio.io/v1alpha2 kind: RouteRule metadata: name: recommendation-v1-v2 spec: destination: namespace: istio-tutorial name: recommendation precedence: 5 route: - labels: version: v1 weight: 90 - labels: version: v2 weight: 10 ``` 因为 RouteRule 有优先级,为了继续后面的实验,在验证完成后删除该 RouteRule。 ```bash istioctl delete routerule recommendation-v1-v2 -n istio-tutorial ``` ### 故障注入 有时候我们为了增强系统的健壮性,需要对系统做混沌工程,故意注入故障,并保障服务可以自动处理这些故障。 **注入 HTTP 503 错误** ```bash istioctl create -f istiofiles/route-rule-recommendation-503.yml -n istio-tutorial ``` 有 50% 的几率报 503 错误。 ```bash $ bin/poll_customer.sh customer => preference => recommendation v2 from '77b9f6cc68-5xs27': 135 customer => 503 preference => 503 fault filter abort customer => preference => recommendation v1 from '6fc97476f8-m2ntp': 3860 customer => 503 preference => 503 fault filter abort customer => 503 preference => 503 fault filter abort customer => preference => recommendation v2 from '77b9f6cc68-5xs27': 136 customer => preference => recommendation v1 from '6fc97476f8-m2ntp': 3861 customer => 503 preference => 503 fault filter abort customer => 503 preference => 503 fault filter abort customer => preference => recommendation v2 from '77b9f6cc68-5xs27': 137 customer => 503 preference => 503 fault filter abort ``` 清理 RouteRule。 ```bash istioctl delete routerule recommendation-503 -n istio-tutorial ``` ### 增加延迟 增加服务的访问延迟。 ```bash istioctl create -f istiofiles/route-rule-recommendation-delay.yml -n istio-tutorial ``` 会有 50% 的几率访问 `recommendation` 服务有 7 秒的延迟。百分比和延迟时间可以在 RouteRule 中配置。 清理 RouteRule。 ```bash istioctl delete routerule recommendation-delay -n istio-tutorial ``` ### 重试 让服务不是直接失败,而是增加重试机制。 我们下面将同时应用两条 RouteRule,让访问 `recommendation` 服务时有 50% 的几率出现 503 错误,并在出现错误的时候尝试访问 v2 版本,超时时间为 2 秒。 ```bash istioctl create -f istiofiles/route-rule-recommendation-v2_503.yml -n istio-tutorial istioctl create -f istiofiles/route-rule-recommendation-v2_retry.yml -n istio-tutorial ``` 执行 `bin/poll_customer.sh` 我们看到一开始有些 503 错误,然后所有的流量都流向了 v2。 清理 RouteRules。 ```bash istioctl delete routerule recommendation-v2-retry -n istio-tutorial istioctl delete routerule recommendation-v2-503 -n istio-tutorial ``` ### 超时 设置超时时间,只有服务访问超时才认定服务访问失败。 取消注释 `recommendation/java/vertx/src/main/java/com/redhat/developer/demos/recommendation/RecommendationVerticle.java` 中的下面一行,增加超时时间为 3 秒。 ```java router.get("/").handler(this::timeout); ``` 重新生成镜像。 ```bash cd recommendation/java/vertx mvn clean package docker build -t jimmysong/istio-tutorial-recommendation:v2 . docker push jimmysong/istio-tutorial-recommendation:v2 ``` 重新部署到 kubernetes。 ```bash kubectl delete -f recommendation/kubernetes/Deployment-v2.yml ``` 因为我们重新构建的镜像使用了同样的名字和 tag,而之前在 `Deployment-v2.yml` 中配置的镜像拉取策略是 `IfNotPresent`,这样的话即使我们构建了新的镜像也无法应用到集群上,因此将镜像拉取策略改成 `Always` 确保每次启动 Pod 的时候都会拉取镜像。 ```bash kubectl apply -f <(istioctl kube-inject -f recommendation/kubernetes/Deployment-v2.yml) -n istio-tutorial ``` 启用超时 RouteRules。 ```bash istioctl create -f istiofiles/route-rule-recommendation-timeout.yml -n istio-tutorial ``` 访问 `customer` 服务将看到如下输出: ```bash $ bin/poll_customer.sh customer => 503 preference => 504 upstream request timeout customer => preference => recommendation v1 from '6fc97476f8-m2ntp': 4002 customer => 503 preference => 504 upstream request timeout customer => preference => recommendation v1 from '6fc97476f8-m2ntp': 4003 customer => 503 preference => 504 upstream request timeout customer => preference => recommendation v1 from '6fc97476f8-m2ntp': 4004 ``` 清理 RouteRules。 ```bash istioctl delete routerule recommendation-timeout -n istio-tutorial ``` ### 基于 user-agent 的智能路由(金丝雀发布) User-agent 是一个字符串,其中包含了浏览器的信息,访问 https://www.whoishostingthis.com/tools/user-agent 获取你的 user-agent。 我的 user-agent 是: ```ini Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36 ``` 将所有的流量打到 v1。 ```bash istioctl create -f istiofiles/route-rule-recommendation-v1.yml -n istio-tutorial ``` 将使用 Safari 浏览器访问的流量打到 v2。 ```bash istioctl create -f istiofiles/route-rule-safari-recommendation-v2.yml -n istio-tutorial ``` 谁用 Safari 或者 Chrome(Chrome 浏览器的 user-agent 中也包含 Safari 字段)访问 在经过 3 秒钟(我们在前面重新编译 v2 镜像,设置了 3 秒超时时间)后将看到访问 v2 的输出。 或者使用 curl 访问。 ```bash curl -A Safari http://customer.istio-tutorial.jimmysong.io/ curl -A Firefox http://customer.istio-tutorial.jimmysong.io/ ``` 观察返回的结果。 将移动端用户的流量导到 v2。 ```bash istioctl create -f istiofiles/route-rule-mobile-recommendation-v2.yml -n istio-tutorial curl -A "Mozilla/5.0 (iPhone; U; CPU iPhone OS 4(KHTML, like Gecko) Version/5.0.2 Mobile/8J2 Safari/6533.18.5" http://customer.istio-tutorial.jimmysong.io/ ``` 观察输出的结果。 清理 RouteRules。 ```bash istioctl delete routerule recommendation-mobile -n istio-tutorial istioctl delete routerule recommendation-safari -n istio-tutorial istioctl delete routerule recommendation-default -n istio-tutorial ``` ### 镜像流量 确保当前至少运行了两个版本的 `recommendation` 服务,并且没有 RouteRule。 注:可以使用 `istioctl get routerule` 获取 RouteRule。 设置流量镜像,将所有 v1 的流量都被镜像到 v2。 ```bash istioctl create -f istiofiles/route-rule-recommendation-v1-mirror-v2.yml -n istio-tutorial bin/poll_customer.sh ``` 查看 recommendation-v2 的日志。 ```bash kubectl logs -f `oc get pods|grep recommendation-v2|awk '{ print $1 }'` -c recommendation ``` ### 访问控制 Istio 可以设置服务访问的黑白名单,如果没有权限的话会返回 HTTP 404 Not Found。 #### 白名单 ```bash istioctl create -f istiofiles/acl-whitelist.yml -n istio-tutorial ``` 此时访问 `customer` 服务。 ```bash $ bin/poll_customer.sh customer => 404 NOT_FOUND:preferencewhitelist.listchecker.istio-tutorial:customer is not whitelisted ``` 重置环境。 ```bash istioctl delete -f istiofiles/acl-whitelist.yml -n istio-tutorial ``` #### 黑名单 设置黑名单,所有位于黑名单中的流量将获得 403 Forbidden 返回码。 ```bash istioctl create -f istiofiles/acl-blacklist.yml -n istio-tutorial ``` 此时访问 `customer` 服务。 ```bash $ bin/poll_customer.sh customer => 403 PERMISSION_DENIED:denycustomerhandler.denier.istio-tutorial:Not allowed ``` 重置环境。 ```bash istioctl delete -f istiofiles/acl-blacklist.yml -n istio-tutorial ``` ### 负载均衡 Kubernetes 中默认的负载均衡策略是 round-robin,当然我们可以使用 Istio 把它修改成 random。 增加 v1 的实例数。 ```bash kubectl scale deployment recommendation-v1 --replicas=2 -n istio-tutorial ``` 持续访问 `customer` 服务。 ```bash bin/poll_customer.sh ``` 保持前台输出,观察流量的行为。 应用负载均衡策略。 ```bash istioctl create -f istiofiles/recommendation_lb_policy_app.yml -n istio-tutorial ``` 观察一段时间流量的行为后,重置环境。 ```bash istioctl delete -f istiofiles/recommendation_lb_policy_app.yml -n istio-tutorial kubectl scale deployment recommendation-v1 --replicas=1 -n istio-tutorial ``` ### 速率限制 暂时不可用 ### 断路器 当达到最大连接数和最大挂起请求数时快速失败。 将流量在 v1 和 v2 之间均分。 ```bash istioctl create -f istiofiles/route-rule-recommendation-v1_and_v2_50_50.yml -n istio-tutorial ``` 未开启断路器的时候启动负载测试。 ```bash $ siege -r 2 -c 20 -v customer.istio-tutorial.jimmysong.io New configuration template added to /Users/jimmysong/.siege Run siege -C to view the current settings in that file ** SIEGE 4.0.4 ** Preparing 20 concurrent users for battle. The server is now under siege... HTTP/1.1 200 0.10 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 0.12 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 0.13 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 0.13 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 0.13 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 0.17 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 3.12 secs: 74 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 3.14 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 3.15 secs: 74 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 3.15 secs: 74 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 3.17 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 3.17 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 3.20 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 3.20 secs: 74 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 0.05 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 0.12 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 3.15 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 3.25 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 3.26 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 3.14 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 3.58 secs: 74 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 6.15 secs: 74 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 6.16 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 3.03 secs: 74 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 6.06 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 6.04 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 3.11 secs: 74 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 3.09 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 6.15 secs: 74 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 6.71 secs: 74 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 3.52 secs: 75 bytes ==> GET / ^C Lifting the server siege... Transactions: 31 hits Availability: 100.00 % Elapsed time: 7.99 secs Data transferred: 0.00 MB Response time: 2.99 secs Transaction rate: 3.88 trans/sec Throughput: 0.00 MB/sec Concurrency: 11.60 Successful transactions: 31 Failed transactions: 0 Longest transaction: 6.71 Shortest transaction: 0.05 ``` 所有的请求都成功了,但是性能很差,因为 v2 版本设置了 3 秒的超时时间。 我们启用下断路器。 ```bash istioctl create -f istiofiles/recommendation_cb_policy_version_v2.yml -n istio-tutorial ``` 重新测试一下。 ```bash $ siege -r 2 -c 20 -v customer.istio-tutorial.jimmysong.io ** SIEGE 4.0.4 ** Preparing 20 concurrent users for battle. The server is now under siege... HTTP/1.1 200 0.07 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 503 0.07 secs: 92 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 0.07 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 503 0.12 secs: 92 bytes ==> GET / HTTP/1.1 503 0.12 secs: 92 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 0.16 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 503 0.16 secs: 92 bytes ==> GET / HTTP/1.1 503 0.21 secs: 92 bytes ==> GET / HTTP/1.1 503 0.21 secs: 92 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 0.24 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 0.24 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 503 0.14 secs: 92 bytes ==> GET / HTTP/1.1 503 0.29 secs: 92 bytes ==> GET / HTTP/1.1 503 0.13 secs: 92 bytes ==> GET / HTTP/1.1 503 0.18 secs: 92 bytes ==> GET / HTTP/1.1 503 0.13 secs: 92 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 0.11 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 0.39 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 0.24 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 503 0.44 secs: 92 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 0.43 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 0.44 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 503 0.40 secs: 92 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 0.47 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 503 0.42 secs: 92 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 0.42 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 0.06 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 503 0.07 secs: 92 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 0.15 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 0.12 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 503 0.57 secs: 92 bytes ==> GET / HTTP/1.1 503 0.18 secs: 92 bytes ==> GET / HTTP/1.1 503 0.52 secs: 92 bytes ==> GET / HTTP/1.1 503 0.65 secs: 92 bytes ==> GET / HTTP/1.1 503 0.42 secs: 92 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 0.09 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 0.43 secs: 75 bytes ==> GET / HTTP/1.1 503 0.04 secs: 92 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 4.15 secs: 74 bytes ==> GET / HTTP/1.1 200 0.01 secs: 75 bytes ==> GET / Transactions: 19 hits Availability: 47.50 % Elapsed time: 4.16 secs Data transferred: 0.00 MB Response time: 0.72 secs Transaction rate: 4.57 trans/sec Throughput: 0.00 MB/sec Concurrency: 3.31 Successful transactions: 19 Failed transactions: 21 Longest transaction: 4.15 Shortest transaction: 0.01 ``` 我们可以看到在启用了断路器后各项性能都有提高。 清理配置。 ```bash istioctl delete routerule recommendation-v1-v2 -n istio-tutorial istioctl delete -f istiofiles/recommendation_cb_policy_version_v2.yml -n istio-tutorial ``` ### Pool Ejection 所谓的 Pool Ejection 就是当某些实例出现错误(如返回 5xx 错误码)临时将该实例弹出一段时间后(窗口期,可配置),然后再将其加入到负载均衡池中。我们的例子中配置的窗口期是 15 秒。 将 v1 和 v2 的流量均分。 ```bash istioctl create -f istiofiles/route-rule-recommendation-v1_and_v2_50_50.yml -n istio-tutorial ``` 增加 v2 的实例个数。 ```bash kubectl scale deployment recommendation-v2 --replicas=2 -n istio-tutorial kubectl get pods -w ``` 等待所有的 Pod 的状态都启动完成。 现在到 v2 的容器中操作。 ```bash $ kubectl exec recommendation-v2-785465d9cd-225ms -c recommendation /bin/bash $ curl localhost:8080/misbehave Following requests to '/' will return a 503 ``` 增加 Pool Ejection 配置。 ```bash istioctl create -f istiofiles/recommendation_cb_policy_pool_ejection.yml -n istio-tutorial ``` 此时再访问 `customer` 服务。 ```bash $ bin/poll_customer.sh customer => preference => recommendation v1 from '6fc97476f8-m2ntp': 10505 customer => preference => recommendation v2 from '785465d9cd-225ms': 2407 customer => preference => recommendation v1 from '6fc97476f8-m2ntp': 10506 customer => preference => recommendation v2 from '785465d9cd-225ms': 2408 customer => preference => recommendation v1 from '6fc97476f8-m2ntp': 10507 customer => preference => recommendation v1 from '6fc97476f8-m2ntp': 10508 customer => preference => recommendation v1 from '6fc97476f8-m2ntp': 10509 customer => 503 preference => 503 recommendation misbehavior from '785465d9cd-ldc6j' customer => preference => recommendation v2 from '785465d9cd-225ms': 2409 customer => preference => recommendation v2 from '785465d9cd-225ms': 2410 ``` 我们看到窗口期生效了,当出现 503 错误后至少 15 秒后才会出现第二次。 即使有了负载均衡池弹出策略对于系统的弹性来说依然还不够,如果你的服务有多个可用实例,可以将**断路器**、**重试**、**Pool Ejection** 等策略组合起来使用。 例如在以上的 Pool Ejection 的基础上增加重试策略。 ```bash istioctl replace -f istiofiles/route-rule-recommendation-v1_and_v2_retry.yml -n istio-tutorial ``` 现在再访问 `customer` 服务就看不到 503 错误了。 清理配置。 ```bash kubectl scale deployment recommendation-v2 --replicas=1 -n istio-tutorial istioctl delete routerule recommendation-v1-v2 -n istio-tutorial istioctl delete -f istiofiles/recommendation_cb_policy_pool_ejection.yml -n istio-tutorial ``` ### Egress Egress 是用来配置 Istio serivce mesh 中的服务对外部服务的访问策略。 具体配置请参考控制 Egress 流量。 以下示例还有问题,无法正常工作。 构建示例镜像 egresshttpbin。 ```bash cd egress/egresshttpbin/ mvn clean package docker build -t jimmysong/istio-tutorial-egresshttpbin:v1 . docker push jimmysong/istio-tutorial-egresshttpbin:v1 ``` 部署到 Kubernetes。 ```bash kubectl apply -f <(istioctl kube-inject -f egress/egresshttpbin/src/main/kubernetes/Deployment.yml) -n istio-toturial kubectl create -f egress/egresshttpbin/src/main/kubernetes/Service.yml ``` 为了在 kubernetes 集群外部访问到该服务,修改增加 ingress 配置并修改本地的`/etc/hosts` 文件,我们在前面已经完成了,此处不再赘述。 构建示例镜像 egressgithub。 ```bash cd egress/egressgithub mvn clean package docker build -t jimmysong/istio-tutorial-egressgithub:v1 . docker push jimmysong/istio-tutorial-egressgithub:v1 ``` 部署到 Kubernetes。 ```bash kubectl apply -f <(istioctl kube-inject -f egress/egressgithub/src/main/kubernetes/Deployment.yml) -n istio-tutorial kubectl create -f egress/egressgithub/src/main/kubernetes/Service.yml ``` 增加 Egress 配置。 ```bash istioctl create -f istiofiles/egress_httpbin.yml -n istio-tutorial ``` 到 egresshttpbin 容器中测试。 ```bash kubectl exec -it $(oc get pods -o jsonpath="{.items[*].metadata.name}" -l app=egresshttpbin,version=v1) -c egresshttpbin /bin/bash curl localhost:8080 curl httpbin.org/user-agent curl httpbin.org/headers exit ``` 增加对 [jimmysong.io](https://jimmysong.io) 的 egress 配置。 ```bash cat <