【分布式】服务网格Service Mesh与Google Istio 发展历程

已于 2024-12-15 19:45:42 修改
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分类专栏： 分布式原理 云原生-k8s 文章标签： 分布式 service_mesh istio
于 2024-11-24 00:30:00 首次发布
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1.概述

最开始我们使用的是微服务的形式提供服务，每个组织负责一小块功能。

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每个组织都有自己的管理单元。都有相关的数据，项目是内聚的。

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微服务的优势

团队层面：內聚,独立开发业务,没有依赖
产品层面：服务彼此独立,独立部署,没有依赖

微服务的致命短板

大规模微服务网络层面必将成为致命短板

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比如我们的服务规模超大，哪个这个拓扑图就很复杂

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【Kubernetes】服务网格Service Mesh istio 初步涉猎
九师兄
03-01 115
服务网格是用于处理服务间通信的专用基础设施层，它负责通过包含现代云原生应用程序的复杂服务拓扑来可靠地传递请求。实际上，服务网格通常通过一组轻量级网络代理来实现，这些代理与应用程序代码一起部署，而不需要感知应用程序本身。
【云原生】初识 Service Mesh
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Service Mesh 常用解决方案
Service Mesh（服务网格）技术演进
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文章目录什么是服务网格微服务及服务网格技术演进服务网格演进总结参考 什么是服务网格     用一句话简单概括什么是Service Mesh，可以将其比作是应用程序或者说微服务间的TCP/IP，负责服务之间的网络调用、限流、熔断和监控。编写应用程序来说无需关心TCP/IP这一层，同样使用Service Mesh无需关心服务之间的那些通过微服务框架实现的事情，比如 限流，熔断，负载均衡等，现在只需要交给Service Mesh就可以了。为了更清晰的理解Service Mesh就需要了解微服务
一文了解“Service Mesh（服务网格）”的历史与现在
weixin_34128839的博客
11-01 293
对于大多数人来说，“Service Mesh（服务网格）”仍然是一个新概念，因此，谈论它的“历史”可能看起来有点滑稽。但事实上，早在2010年初，在一些大网络规模的公司中，服务网格的概念就隐约开始逐步形成了。因此，服务网格确实有一段历史值得去探索、去理解。 在深入历史脉络之前，让我们先聊聊“现在”。什么是服务网格？为什么它突然成为了云原生...
第一章 服务网格的历史
weixin_30337251的博客
01-28 99
微服务存在的问题： 　　实列数多，部署和运维的自动化要求高。 　　网络调用代替API，对不可靠的网络依赖强。 　　调用链路长，分布式跟踪比较难。 　　日志分散严重，跟踪和分析难度大。 　　服务分散，受攻击面积更大。 　　在不同的服务间，存在协助，需要有更好的跨服务控制协调能力。 　 自动伸缩、路由管理、故障控制、存储共享，等等。 　　为了解决为服务的问题，以K8s为代表...
Service Mesh的发展史
Docker的专栏
02-28 1396
对于大多数人来说，Service Mesh仍然是一个相当新的概念，所以此时已经开始谈及其历史可能会有一点好笑。 但就目前而言，Linkerd已经在全球各地公司的生产环境运行超过18个月，这在云原生应用中是一个很漫长的时间， 我们可以追溯其概念到2010年初创的网络公司。 所以肯定有历史需要探索和理解。然而，在深入讨论之前，我们立足当下一段时间：什么是Service Mesh？为什么它突然成为热门话
Service Mesh与Istio简述
u012516914的专栏
03-23 966
Service Mesh 的演化历程 一个服务从项目一开始，通常会是一个简单的单体应用，一个应用提供 了所需的所有服务，所有模块都包含在这个应用里面，随着需求的迭代，这个应用的模块数量越来...
Service Mesh的发展历程
wang_luwei的博客
07-19 300
Service Mesh 服务网格
什么是服务网格service-mesh？
weixin_43637013的博客
04-17 9840
服务网格service-mesh作为云原生cloudNative领域最炙手可热的领域，已经被绝大多数云厂商如GCE,AWS,AliCloud等广泛使用。服务网格为大规模复杂度极高的云原生服务提供了专有的基础设施层，减轻了业务人员的非业务投入压力。但是service-mesh本身引入的概念难以理解，技术复杂度很高，并且大多数从业者在实际项目中，连云原生技术都很少使用到，更不要说基于云原生的service-mesh技术。 ...
分布式架构发展史 之 Service Mesh 必然之势
u011103311的博客
12-06 739
分布式架构发展史 Service Mesh01 分布式架构发展史1.1 单机小型机时代1.2 集群化负载均衡时代1.3 服务化时代1.4 分布式微服务时代1.5 服务网格时代然后微服务时代有了Spring Cloud就完美了吗？不妨想一想会有哪些问题1.5.1 问题解决思路1.5.2 一些公司对于代理的探索Sidecar1.5.3 Service Mesh之Linkerd1.5.4 Service...
深入浅出Istio Service Mesh快速入门与实践-高清-完整目录-2019年3月
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在讨论Istio之前，我们先来回顾一下服务网格的发展历程。服务网格（Service Mesh）的概念虽然较新，但它解决了微服务架构中的一些核心问题。本章节主要介绍了服务网格的起源和发展，并列举了几个重要的里程碑。 ###...
【java】雪花算法时钟回拨问题怎么解决？
九师兄
08-26 1236
雪花算法时钟回拨问题是指在使用雪花算法生成唯一ID时，当系统时钟发生回拨（Clock Drift）时可能会导致的一类问题。雪花算法（Snowflake）是一种广泛应用于分布式系统中生成唯一ID的算法。由于一般情况下只需要生成正整数，所以该位一般为0。精确到毫秒级的时间戳，共计可以表示的时间范围为2^41-1个毫秒，大约是69年。标识不同的工作机器，可支持最多1024台机器。表示同一毫秒内的序列号，从0开始递增，可以表示的最大序列号为4095。
【分布式ID】键高并发 分布式 全局唯一 ID 雪花算法 snowflake
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雪花算法讲解
1.1.0-简介-P5-时间、时钟和事件顺序
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1.世界 现实生活中时间是很重要的概念，时间可以记录事情发生的时刻、比较事情发生的先后顺序。分布式系统的一些场景也需要记录和比较不同节点间事件发生的顺序，但不同于日常生活使用物理时钟记录时间，分布式系统使用逻辑时钟记录事件顺序关系，下面我们来看分布式系统中几种常见的逻辑时钟。 物理时钟 vs 逻辑时钟 可能有人会问，为什么分布式系统不使用物理时钟(physical clock)记录事件？每个事件对应打上一个时间戳，当需要比较顺序的时候比较相应时间戳就好了。 这是因为现实生活中物理时间有统一的标准，而分布式.
【java】分布式一致性hash算法
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本文是视频的笔记。
1.1.0-简介-P11-分布式锁的解决方案
九师兄
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1.世界 前言 随着互联网技术的不断发展，数据量的不断增加，业务逻辑日趋复杂，在这种背景下，传统的集中式系统已经无法满足我们的业务需求，分布式系统被应用在更多的场景，而在分布式系统中访问共享资源就需要一种互斥机制，来防止彼此之间的互相干扰，以保证一致性，在这种情况下，我们就需要用到分布式锁。 分布式一致性问题 首先我们先来看一个小例子： 假设某商城有一个商品库存剩10个，用户A想要买6个，用户B想要买5个，在理想状态下，用户A先买走了6了，库存减少6个还剩4个，此时用户B应该无法购买5个，给出数量不足的提
1.1.0-简介-P2-分布式系统的一些基本概念
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1.世界 分布式 来自csdn,作者：陆小凤 进阶篇来自：bangerlee 作者对部分地方做了订正 目前这系列文章是网络上分布式系统讲的最全最深入的系列，文中参考了大量国外英文文献。 小明的公司又3个系统：系统A，系统B和系统C，这三个系统所做的业务不同，被部署在3个独立的机器上运行，他们之间互相调用（当然是跨域网络的），通力合作完成公司的业务流程。 将不同的业务分部在不同的地方，就构成了一个分布式的系统，现在问题来了，系统A是整个分布式系统的脸面，用户直接访问，用户访问量大的时候要么是速度巨慢，要么
1.1.0-简介-P12-分布式锁的解决方案(二)
九师兄
04-19 305
1.世界 目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的，分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance），最多只能同时满足两项。”所以，很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍。在互联网领域的绝大多数的场景中，都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性，系统往往只需要保证“最终一致性”，只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即.
1.1.0-简介-P3-CAP 分布式 高可用
九师兄
04-18 286
1.世界 引言 CAP是分布式系统、特别是分布式存储领域中被讨论最多的理论，“什么是CAP定理？”在Quora 分布式系统分类下排名 FAQ 的 No.1。CAP在程序员中也有较广的普及，它不仅仅是“C、A、P不能同时满足，最多只能3选2”，以下尝试综合各方观点，从发展历史、工程实践等角度讲述CAP理论。希望大家透过本文对CAP理论有更多地了解和认识。 CAP定理 CAP由Eric Brewer在2000年PODC会议上提出[1][2]，是Eric Brewer在Inktomi[3]期间研发搜索引擎、分布
服务网格Istio入门：从基础到实践
服务网格的发展历程可以从单机时代、垂直拆分、集群化负载均衡到服务化改造四个阶段来看： 1. 单机小型机时代：所有业务功能紧密耦合在一台小型机上，随着计算机网络的出现，逐渐开始有解耦需求。 2. 垂直拆分：...
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