12、Istio服务弹性与应用指标监控详解

Istio服务弹性与应用指标监控详解

1. 负载均衡器断路器

在服务性能不佳时，可避免服务遭受流量轰炸，但这会增加用户遇到的错误数量。若只是临时故障，这尚可接受；但如果故障持续时间较长，最终用户将不断收到这些错误。在这种情况下，应将服务节点从集群中移除，直至其恢复正常。Istio会尝试检测表现异常的节点或离群值，并将其从负载均衡器中移除。

我们可以重新配置目标规则，以添加对离群值的检查，并在需要时将其从负载均衡器中移除。以下是修改后的配置示例：

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: DestinationRule
metadata:
  name: webservice-circuitbreaker
spec:
  host: webservice
  subsets:
  - name: v1
    labels:
      version: v7.1
  trafficPolicy:
    connectionPool:
      tcp:
        maxConnections: 1
      http:
        http1MaxPendingRequests: 1
        maxRequestsPerConnection: 1
      outlierDetection:
        baseEjectionTime: 10s
        consecutiveErrors: 1
        interval: 1s
        maxEjectionPercent: 100

在这个配置中，如果连续出现多个错误，故障节点将被移除。它会按一定间隔检查节点是否恢复。必要时，我们还允许移除服务的所有副本。

2. 系统弹性

系统的整体架构不仅要满足最终用户的请求，还要确保应用程序能够持续运行以处理未来的请求。结合Istio的这些功能，可以构建一个稳定的系统，具体如下：
1. 最终用户请求服务响应。如果响应时间过长，请求将超时。
2. 请求超时后，不是让最终用户重试请求，而是在每个网络跳点进行重试。此时，请求应发送到不同的Pod，假设之前的Pod可能出现了临时故障。
3. 通过负载均衡将后续请求分发到服务的不同Pod，确保单个Pod不会过载。
4. 使用客户端负载均衡器，避免负载均衡器过载。如果客户端出现故障，其副本可以在替换之前暂时接管。
5. 如果某个节点无响应，使用断路器让其进入冷却期，同时调用服务可以尝试向其他节点发送请求。
6. 如果冷却期不足，将该节点从服务池中移除，以避免未来的请求，直到服务恢复。

3. 应用监控

不同应用场景下，监控具有主观性。对于静态网站，只需检查网站是否运行即可，可使用Pingdom等流行服务提供商进行检查，因为网站是公开暴露的。而对于使用微服务架构运行的Web应用程序，包括数据库在内的许多服务可能不公开。在这种情况下，外部检查可能表明Web应用程序未运行，但无法确定故障点。内部检查哪个服务出现故障可能更有帮助，因此需要在应用程序运行的专用网络内使用监控工具。

监控过程可分为三个主要步骤：
1. 应用指标收集
2. 指标分析
3. 必要时向利益相关者发出警报

4. Istio Mixer

Istio Mixer从Istio数据平面获取遥测数据，这些数据涉及服务之间的交互以及实例的CPU和内存消耗。数据从数据平面流向Mixer，Mixer提取属性并通过配置模型传递，该模型确定哪些数据需要传递以及以何种形式传递给适配器。适配器将数据传递给后端服务，这里使用的是Prometheus。

5. Prometheus

Prometheus是一个开源的监控和警报工具，它将所有数据存储为基于指标名称和键值对（称为标签）分组的时间序列。Prometheus提供以下功能：
- 不同指标的时间序列数据
- 用于分析数据的查询语言
- 基于第二步分析结果发送通知的警报系统

Prometheus通过HTTP拉取模型收集指标，即需要为Prometheus配置提供端点以抓取指标数据。它将所有数据存储在本地，并对数据运行规则以得出新的时间序列数据或生成警报。

安装

Prometheus与Istio预配置在一起，Mixer内置了Prometheus适配器，用于暴露生成的指标值。Prometheus服务器作为Istio集群的附加组件存在，也可以使用Helm图表一步安装：

helm install --name prometheus stable/prometheus

Prometheus附加组件预配置为抓取Mixer端点以收集暴露的指标，可用的端点如下：
| 端点 | 说明 |
| ---- | ---- |
| istio-telemetry.istio-system:42422/metrics | 返回所有Mixer生成的指标 |
| istio-telemetry.istio-system:15014/metrics | 返回所有Mixer特定的指标 |
| istio-proxy:15090/metrics | 返回Envoy生成的原始统计信息 |
| istio-pilot.istio-system:15014/metrics | 返回Pilot生成的指标 |
| istio-galley.istio-system:15014/metrics | 返回Galley生成的指标 |
| istio-policy.istio-system:15014/metrics | 返回所有与策略相关的指标 |
| istio-citadel.istio-system:15014/metrics | 返回所有Citadel生成的指标 |

Prometheus仪表板

Prometheus节点位于istio-system命名空间内，将时间序列数据保存在本地文件系统中。通过端口转发请求可以轻松访问Pod，仪表板允许我们查询从网格中收集的不同指标。

例如，要查看请求计数指标，可向服务发送一些请求，这些请求的指标由Mixer收集并传递给Prometheus后端服务，然后在仪表板中可见。可以使用Prometheus查询语言（PromQL）过滤请求，例如：

istio_requests_total{destination_service_namespace="default", destination_service_name="webservice"}

自定义指标

Istio Mixer收集所有属性并将其注入Prometheus，但在某些情况下，需要重新计算指标才有意义。Mixer允许添加配置来实现这一点。

例如，创建一个将所有对webapp服务的请求计数加倍的场景，实例配置如下：

apiVersion: config.istio.io/v1alpha2
kind: instance
metadata:
  name: requestdouble
  namespace: istio-system
spec:
  compiledTemplate: metric
  params:
    value: "2"
    dimensions:
      source: source.workload.name | "unknown"
      destination: destination.workload.name | "unknown"

处理程序配置如下：

apiVersion: config.istio.io/v1alpha2
kind: handler
metadata:
  name: doublehandler
  namespace: istio-system
spec:
  compiledAdapter: prometheus
  params:
    metrics:
    - name: doublerequest_count # Prometheus metric name
      instance_name: requestdouble.instance.istio-system
      kind: COUNTER
      label_names:
      - source
      - destination

规则配置如下：

apiVersion: config.istio.io/v1alpha2
kind: rule
metadata:
  name: requestdouble-prometheus
  namespace: istio-system
spec:
  actions:
  - handler: doublehandler
    instances: [ requestdouble ]

如果只想为web服务连接实例和处理程序，可以修改规则如下：

apiVersion: config.istio.io/v1alpha2
kind: rule
metadata:
  name: requestdouble-prometheus
  namespace: istio-system
spec:
  match: match(destination.service.name, "webservice")
  actions:
  - handler: doublehandler
    instances: [ requestdouble ]

6. Grafana

Grafana是一个开源的可视化、分析和监控指标的平台，它支持从多个源导入数据，并允许在单个平台上进行分析。在我们的场景中，将使用从Prometheus捕获的数据。

安装

Grafana与Istio预配置在一起，Istio Grafana预配置为从网格中运行的Prometheus服务获取数据。可以通过修改配置将Grafana的数据存储从SQLite切换到MySQL、Redis或Postgres。

可以使用Helm图表进行自定义配置安装：

helm install --name grafana --tiller-namespace kube-system stable/grafana

安装完成后，可以在Grafana中设置数据源。之后，我们就可以访问默认的Grafana仪表板，进行指标的可视化和分析。

通过结合使用Istio的这些功能，包括负载均衡器断路器、弹性策略、监控工具（Prometheus和Grafana），可以构建一个健壮、稳定且易于监控的服务网格系统，确保应用程序在生产环境中的高可用性和性能。

Istio服务弹性与应用指标监控详解

7. 监控流程总结

为了更清晰地理解整个监控过程，下面通过mermaid流程图展示从应用指标收集到最终向利益相关者发出警报的完整流程：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A([应用指标收集]):::startend --> B(指标分析):::process
    B --> C{是否达到阈值?}:::process
    C -->|是| D([向利益相关者发出警报]):::startend
    C -->|否| A

这个流程图清晰地展示了监控的三个主要步骤，并且形成了一个闭环。当指标分析结果达到预设的阈值时，就会触发警报，通知相关人员采取措施。

8. 不同工具的协同工作

Istio、Prometheus和Grafana在整个服务监控体系中各自扮演着重要的角色，它们协同工作，为我们提供了全面的服务监控解决方案。下面通过表格来展示它们之间的协作关系：
| 工具 | 功能 | 与其他工具的交互 |
| ---- | ---- | ---- |
| Istio | 提供服务弹性功能，如负载均衡、断路器等，同时通过Mixer收集服务的遥测数据 | 将遥测数据传递给Prometheus进行存储和分析 |
| Prometheus | 开源的监控和警报工具，存储时间序列数据，提供查询语言和警报系统 | 从Istio的Mixer获取数据，为Grafana提供数据支持 |
| Grafana | 可视化、分析和监控指标的平台，支持多数据源 | 从Prometheus获取数据，进行可视化展示和分析，并可设置警报 |

9. 实际应用案例分析

假设我们有一个基于微服务架构的电商应用，包含前端服务、商品服务、订单服务和支付服务等多个服务。在实际运行过程中，可能会遇到各种问题，如某个服务响应时间过长、请求失败率过高等。下面我们通过一个具体的案例来看看如何使用上述工具进行监控和处理。

案例场景

在某个促销活动期间，前端服务突然出现大量请求，导致商品服务响应时间变长，部分请求失败。

监控与处理步骤

1. 指标收集 ：Istio的Mixer会收集各个服务的请求计数、响应时间、请求状态等指标，并将这些数据传递给Prometheus。
2. 指标分析 ：使用Prometheus的查询语言（PromQL）对指标进行分析，例如：

istio_request_duration_seconds_sum{destination_service_name="product-service"} / istio_request_duration_seconds_count{destination_service_name="product-service"}

这个查询可以计算出商品服务的平均响应时间。通过监控这个指标，我们发现商品服务的平均响应时间超过了预设的阈值。
3. 警报触发 ：当商品服务的平均响应时间超过阈值时，Prometheus会根据预设的规则触发警报，通知相关人员。
4. 问题处理 ：收到警报后，运维人员可以通过Grafana的可视化界面进一步查看商品服务的详细指标，如请求失败率、CPU利用率、内存消耗等，以确定问题的根源。可能的解决方案包括增加商品服务的副本数量、优化数据库查询等。

10. 最佳实践建议

为了更好地使用这些工具，提高服务的稳定性和可监控性，以下是一些最佳实践建议：
1. 合理设置阈值 ：在Prometheus中设置合理的阈值是非常重要的。阈值设置过低可能会导致频繁触发警报，增加运维成本；阈值设置过高则可能无法及时发现问题。需要根据服务的历史数据和实际业务需求来确定合适的阈值。
2. 定期清理数据 ：Prometheus会不断存储时间序列数据，随着时间的推移，数据量会不断增加。为了避免占用过多的存储空间，建议定期清理过期的数据。
3. 多维度监控 ：除了监控服务的基本指标（如请求计数、响应时间等），还可以监控节点的CPU利用率、内存消耗、网络带宽等指标，从多个维度了解服务的运行状态。
4. 自动化处理 ：可以结合自动化工具（如Kubernetes的自动伸缩功能），当服务指标达到一定阈值时，自动调整服务的资源配置，提高服务的稳定性和性能。

11. 未来发展趋势

随着微服务架构的不断发展和应用场景的不断复杂化，服务监控的需求也在不断增加。未来，这些工具可能会朝着以下几个方向发展：
1. 智能化分析 ：引入人工智能和机器学习技术，对大量的监控数据进行智能化分析，自动发现潜在的问题和异常模式，提前预警并提供解决方案。
2. 跨云跨平台支持 ：随着企业采用多云和混合云架构的趋势增加，监控工具需要支持跨云、跨平台的监控，确保在不同的环境中都能提供一致的监控体验。
3. 集成更多数据源 ：除了现有的服务指标，未来可能会集成更多的数据源，如日志数据、链路追踪数据等，提供更全面的服务洞察。

通过合理运用Istio、Prometheus和Grafana等工具，遵循最佳实践建议，并关注未来的发展趋势，我们可以构建一个高效、稳定、可监控的服务网格系统，为企业的应用程序提供可靠的保障。