随着项目代码量的不断增加，冗余的代码量就像屋里的杂物越积越多，项目的维护和交接变得越来越困难。微服务的思想油然而生，未来微服务的数量将会非常庞大，如何治理微服务也变得非常重要。本文作者将带领大家对微服务管理工具istio进行初探，并对其组件mixer进行了详细分析。

我们现在正在尝试将业务微服务化，对现在热门的微服务治理istio也开始研究并试用。今天我们就对istio的mixer组件做一些初步的学习介绍。

既然是初学篇，先简单说一下istio的由来。

1 背景简介

单体应用的历史悠长，我们尝过它的优势，也吃过它的苦头。在业务不太大的时候，人力也有限的情况下。单体应用只用一个tar包就可以搞定所有。mvc是经典的模式。但是随着项目的扩大，人员的更替。项目的代码量不断增加，接替的人员更容易写新的逻辑，冗余的代码量就像屋里的杂物，越积越多。导致后来，没人敢大胆的修改代码，将修改的代码上线也是异常惊心的旅程。所以我们想用微服务从根本上解决这样的问题，它轻便，松耦合，不限技术栈，给我们带来了希望。

当然我们知道采用微服务化，未来微服务的数量将会庞大。所以需要一个得力的工具能帮助我们治理微服务，就好比现在的k8s对容器。我们经过调研，最终选择istio做尝试。

我们今天主要学习mixer组件，采用拨洋葱的方式分析mixer和监控的那点关系。

2 mixer主要有两个作用

策略：每次请求来，需要check是通过还是拒绝。
遥测：每次请求的状态相关数据上报。

3 mixer使用

策略对应pod的名字是Policy，可以登陆容器，看一下进程的启动参数。

策略的优势明显，缺点也明显，即损失性能。因为Envoy会在每次请求发送前向Mixer Policy发送Check请求，检查该请求是否受策略限制或者配额限制。

解决方式：

1.一种是关闭check，不用每次请求都check一下。–set global.disablePolicyChecks=true 可以关闭策略检查。
2.一种是官方策略：mixer cache。

遥测对应pod的名字是telemetry，可以登陆容器，看一下进程的启动参数，和policy的差别。

遥测的优势明显，收集到所有的数据。也有一个缺点，即负载问题。因为Envoy每次请求接收后会向Mixer Telemetry上报本次请求的基本信息，如调用是否成功、返回状态码、耗时数据。

解决方式：

1.telemetry 起多个pods，分担压力。
2.官方策略：Envoy report 采用异步模式，Envoy会向Mixer上报日志、监控（log、metrics）等原始数据。

4 mixer原理

策略缓存的原理

缓存结构定义：

referenced_map 用来保存哪些属性组合已经被缓存，比如 {“k1”: “a,b,c”} 这样表示当前只有一个属性组合”a,b,c”被保存。
cache用来保存输入的签名(简单理解为有效输入内容”a=1,b=2,c=3”的hash结果)和check 结果（简化为true/false表示是否通过），比如 { “a=1,b=2,c=3”: “true” }。
引入一个重要概念：absence key。第一层缓存 referenced_map 可以为 {“k1”: “a,b,c”, “k2”: “a,b,c不存在” }。

更详细的缓存过程，后面会有一篇单独的文章讲它。

遥测上报监控原理

上报的结构体定义。

通过日志查看，上报的数据格式为一些原始的属性值。

数据到达mixs 端。再做一些加工处理。

然后把数据分发对应的 Template 里。Flush再让 logentry 和 Metric 等调用各自的 adapter 对数据进行处理，由于各自的 adapter没有依赖关系，所以这里使用了golang的协程进行异步处理。

这时候，登陆istio自带的grafana，就能看到istio系统的监控。

本文转载自公众号360云计算（ID：hulktalk）。

原文链接：

https://mp.weixin.qq.com/s/V-NEmnEZ5ZYKRpRevMzQJQ

创作场景

istio 组件 mixer 初学篇