关于istio是go语言吗的信息

Istio是什么？

Istio是由Google、IBM和Lyft开源的微服务管理、保护和监控框架。Istio为希腊语，意思是”起航“使用istio可以很简单的创建具有负载均衡、服务间认证、监控等功能的服务网络，而不需要对服务的代码进行任何修改。你只需要在部署环境中，例如Kubernetes的pod里注入一个特别的sidecar proxy来增加对istio的支持，用来截获微服务之间的网络流量。

特性：

使用istio的进行微服务管理有如下特性：

流量管理：控制服务间的流量和API调用流，使调用更可靠，增强不同环境下的网络鲁棒性。可观测性：了解服务之间的依赖关系和它们之间的性质和流量，提供快速识别定位问题的能力。

策略实施：通过配置mesh而不是以改变代码的方式来控制服务之间的访问策略。

服务识别和安全：提供在mesh里的服务可识别性和安全性保护。

未来将支持多种平台，不论是kubernetes、Mesos、还是云。同时可以集成已有的ACL、日志、监控、配额、审计等。

正是 Istio 的出现使 “Service Mesh”（ 服务网格 ） 这一概念开始流行起来。在深入介绍 Istio 的细节之前，让我们首先简单地了解一下 Service Mesh 是什么，以及它的重要性体现在哪里。我们都已经了解单体应用所面对的挑战，一种显而易见的方案是将其分解为多个微服务。虽然这种方式简化了单个服务的开发，但对于成百上千的微服务的通信、监控以及安全性的管理并不是一件简单的事。

直至目前，对于这些问题的解决方案也只是通过自定义脚本、类库等方式将服务串联在一起，并且投入专门的人力以处理分布式系统的管理任务。但这种方式降低了各个团队的效率，并且提高了维护的成本。这正是 Service Mesh 大显身手的时机

Istio以及Service Mesh的未来

相关问答

Q1: 日志实体类信息包括哪些内容？

日志实体类信息包括哪些内容？组件选择

选择组件，我们这边主要是从以下几个方面进行考量的：

组件对应的开源生态完整、活跃度高

对应的技术栈是我们所熟悉的，我们这边语言技术栈主要是Java、Go，如果组件语言是C、Ruby，应该就被排除了。

运维成本

易部署、性能好

1、Agent

一提到日志收集方案，大家第一个想到的肯定是ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana )，但Logstash依赖于JVM不管是性能还是简洁性，都不是日志收集agent的首选。

个人感觉一个好的agent应该是资源占用少，性能好，不依赖别的组件，可以独立部署。而Logstash明显不符合这几点要求，也许正是基于这些考虑elastic推出了Filebeat。

2、Collector、MQ

elasticsearch集群在部署的时候，一般都是提前估计好容量、机器、shard等信息，因为elasticsearch集群运行后，再水平拓展，比较麻烦，而我们这边由于业务及成本限制无法很好的预估容量，所以就结合公司实际要求：使用日志服务的业务方自带机器，也就是业务方会有独立的elasticsearch集群。

每个业务方都使用自己的elasticsearch集群，所以集群压力不会很大，从而Collector、MQ这两个组件对于我们的作用也就很小了。

3、ETL

因为Elasticsearch Ingest Node完全可以满足我们的解析需求，所以就没有必要再引入Logstash等相关组件了。

到这里，基本可以看出我们的架构如下：



架构合适的，就是最好的。

三、业务需求

我们这边收集日志应对的场景主要是：文本日志、docker日志、k8s日志，恰恰这些EFK全家桶都支持。

我们希望日志收集产品可以满足以下几个需求：

按照项目、应用、实例维度检索日志并支持搜索关键字高亮（因为大家检索日志的时候，肯定是检索某个应用、某个实例的日志）

支持检索出某条想要的日志后，可以查看上下文（查看该日志所在日志文件的前后多少条）

支持日志下载（目前支持两种场景：搜索结果下载、上下文下载；支持两种方式：在线下载、离线下载）

支持Elasticsearch Query String查询

支持自动化批量部署、卸载Filebeat，部署、卸载过程可视化

单实例支持多elasticsearch集群

支持文本日志、docker日志、k8s日志并能与将日志与其业务意义对应上。（即不管是哪种日志形式、来源，最终都需要与业务意义上的项目、应用、实例对应起来，因为对于日志的使用者来说，查询日志的出发点肯定是查询某个项目、某个应用（可以不选）、某个实例（可以不选）、某段时间的日志。）

四、具体实现

基于需求及EFK套件，梳理我们场景中特有的东西：

docker日志的场景比较单一，都是通过之前一个产品A发布部署的，其docker命名规则比较统一，可以通过截取docker.container.name来获取应用名字；同时在部署的时候，可以知道部署目标机器的ip，这样就可以通过应用+ip来作为实例名称。

k8s场景也比较统一，都是通过之前一个产品B发布部署的，其pod命名规则比较统一，可以通过截取kubernetes.pod.name来获取应用名字（但需要通过namespaces关联到tenant，再通过tenant与项目一一对应）；k8s中的pod.name就是唯一的，以此来作为实例名称即可。

文本日志：因为文本日志主要的场景是已经裸机部署的应用，这种场景下，不存在应用自动迁移的情况，所以文本日志的应用名称、实例名称可以在部署的时候打上标签即可。

具体规则及解析见下图（实例部分处理暂未标注）：



其实，我们不太推荐写日志到文本文件中，使用标准输出就好。

到这里可以发现我们选择Filebeat来作为日志的收集端，Elasticsearch来存储日志并提供检索能力。

那么，日志的清洗在哪里做呢？

日志的清洗一般有两种方式：

先把日志收集到kafka，再通过Logstash消费kafka的数据，来清洗数据

直接通过Elasticsearch的[Ingest Node]来清洗数据，因为Ingest Node也支持Grok表达式

对于，我们的场景而言，我们需要清洗数据的要求比较简单，主要是应用、实例名称的截取还有文本日志中日志时间的处理（@timestamp重置，时区处理），所以我们选择了方案2。

其实，选择方案二还有个原因就是：系统在满足需求的同时，尽量保持简单，减少依赖的组件。

在我们的方案中，并没有提供Kibana 的界面直接给用户用，而是我们自己根据公司业务独立开发的。

前端界面为什么不采用Kibana，而需要自己开发？

1、kibana对于业务开发人员有一定的学习成本

2、kibana界面没有很好的将日志内容与业务意义关联起来（界面选择总比一次次的输入要好，这也是我们将日志的项目、应用、实例等业务信息解析出来的原因）

3、log-search支持Query String，因此对于熟悉kibana的开发人员来说，在我们自己开发的前端界面检索效果是一样的。

log-search提供的功能可以参见github：log-search

如果日志需要清洗的比较多，可以采用方案1，或者先不清洗，先把数据落到Elasticsearch，然后在查询的时候，进行处理。比如在我们的场景中，可以先把日志落到Elasticsearch中，然后在需要检索应用名称的时候，通过代码来处理并获取app名字。

五、监控、告警

其实基于日志可以做很多事情，比如：

基于日志做监控（Google Dapper）

基于日志做告警

基于日志做Machine Learning

具体思路，可以参见下图：



前提：能要求使用方，按照某种规则打印日志。

监控发展：监控基本就是先打通链路trace，然后再在上报信息或者日志信息中，加强业务方面标识，即给监控添加业务维度方面的视角。

六、其它

1、DaemonSet

以DaemonSet方式部署Filebeat来收集日志，其实收集也是宿主机/var/lib/docker/containers目录下的日志。

Running Filebeat on Kubernetes

2、Sidecar

一个POD中运行一个sidecar的日志agent容器，用于采集该POD主容器产生的日志。

莫名想起了istio。

Filebeat可以以sidecar模式来进行容器日志的收集，也就是filebeat和具体的服务容器部署在同一个pod内，指定收集日志的路径或文件，即可将日志发送到指定位置或Elasticsearch这类的搜索引擎。

每个pod内部署filebeat的模式，好处是和具体的应用服务低耦合，可扩展性强，不过需要在yaml进行额外配置。

3、业界案例分享

InfoQ运维大会日志处理专题演讲干货合集

曹林华-沪江网日志平台化之路

黎吾平-日志分析场景下的搜索引擎改进

林冰玉-QA 与Ops通力打造反脆弱的软件系统

周辉-新思路打造移动端个案综合日志分析系统

个人微信公众号：



作者：jiankunking 出处：

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评论(23)

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码工邢美玲码龄4年



哇啊1年前



刘佳欢--hannah码龄5年



谢谢分享1年前

衣舞晨风码龄10年

回复刘佳欢--hannah:愿能对你有所帮助

1年前



xudc码龄10年



学习了1年前



mortredly码龄1年



很优秀啊1年前



LaLaLa_OvO码龄10年



我现在每次去生产环境下载tomcat里的log文件分析，感觉好麻烦Ծ‸Ծ，感谢博主提供的思路，虽然一下子没太懂，但是研究下应该可以理解的1年前



码哥Think—Coder码龄3年



厉害1年前



fightsyj码龄4年



优秀1年前



叄拾叄画生码龄2年



不错1年前



qq_45010093码龄1年



我要下载码1年前

衣舞晨风码龄10年

回复qq_45010093:？？？

1年前



码农凉快-Eric码龄3年



日志很重要，在下需努力！1年前

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Q2: 开源推荐-C++开发的微服务框架Tars

Tars致力于建设微服务技术生态，在底层基础设施、服务框架、上层应用以及DevOps等方面，都做了较为深入的研发。

2020年3月10日，Linux基金会正式宣布旗下的TARS开源项目成立TARS子基金会。这是一个 专注于微服务领域 的开源基金会，致力于帮助企业拥抱微服务体系架构，解决在使用微服务方面可能出现的问题。这是首个 起源于中国开源项目 的国际开源基金会，也是Linux基金会下 唯一聚焦微服务技术生态 的子基金会。

Tars基金会里目前收录了9个项目，分为5部分：工具集（Tars Lab）、服务治理（Service Governance）、微服务开发框架（Development Framwork）、存储（DCache）和基础设施（Infrustructure）。

1、Tars Lab

Tars Lab项目提供了压力测试TarsJMeter，基准测试集TarsBenchmark和一些开发工具包。TarsJavaStart，可以生成服务端和客户端的TarsJava脚手架，快速开始Tars服务的开发。TarsTools，是一款支持多种IDE的JetBrains插件，为实现编辑Jce/Tars文件使用的（支持Intellij IDEA、Android Studio、PhpStorm、WebStorm、GoLand、CLion等）。

2、服务治理

服务治理包含了2个项目：TSeer专注于处理服务注册与发现；TarsGateway是基于Tars框架开发的微服务网关，除具备网关的基础功能外，还可以自动将HTTP转换成Tars-RPC协议。

3、微服务开发框架

这部分只包含Tars一个项目，核心模块由C++开发，提供了多语言开发框架，默认rpc调用，是Tars基金会的核心项目。其他项目都是围绕这个项目研发的。

4、微服务存储

这部分只包含DCache一个项目，它是基于Tars框架开发的 分布式共享内存存储系统 ，支持常用的kv数据结构、支持二级索引、支持在线扩缩容、支持自动持久化到后端db等特性。DCache依赖Tars框架的运行，但也得益于Tars，使得存储服务的运维成本几乎为0。

5、微服务基础设施

这是一个将Tars与K8S融合使用的项目，致力于将Tars融入到K8S生态中。

在这方面还有一个更优秀的项目K8SFramework，致力于将Tars与K8S深度融合，相信未来会纳入到基金会中。

| Tars的前世今生

Tars的前身是腾讯内部的TAF框架，已经经过了10年的验证，稳定运行与1.6w+服务器，100多个业务线中。

据统计， Tars已在超过 120 家公司、 261200 台服务器上稳定运行。

在分布式环境下，所有的微服务（包括DCache的服务）都可以通过框架自带的控制台-TarsWeb进行管理， 可以做到所有服务状态可监控，可以在控制台上进行启停、修改配置、执行运维指令等操作。

在分布式部署的情况下，可以通过Web控制台实现一键升级、回退。

Tars自带配置中心，分级配置，可以统一修改配置，做到“一点修改，全局生效”。

在服务部署时，可以在界面上填写要发布的节点，一键部署、扩容。

框架提供了状态监控的能力，可以监控服务的调用质量，如流量情况，平均耗时、超时率和异常率。

框架状态可以在控制台上一键核查。

Tars提供配套的性能测试工具，这也是Tars基金会的子项目。性能测试工作不再依赖专业的测试人员。

| Tars优势

1、原生RPC调用

Tars使用自研的RPC协议通信，服务之间建立长连接，在通信频繁的场景下具备显著的性能优势。

2、多语言支持

除C++和Java外，Tars还支持NodeJs，PHP，Go等语言，提供了相应的SDK。当团队技术栈多样化时，可以多语言协同开发，无缝对接，开发者可以选择自己熟悉的语言进行开发，提升团队整体效率。

在这方面，Spring Cloud想要支持异构语言，需要借助SideCar构建Service Mesh。 业界现在有一些比较流行的服务网格解决方案，但是 并没有形成统一的标准 ， 可移植性不高 。比较常见的像Istio，由于是代理模式，而且非长连接，会存在 更大的延迟 。另一方面，Istio的部署和运维都非常 复杂 ，需要更多的学习成本和运维成本。

3、内置服务治理功能

Tars框架内嵌了丰富的服务治理功能，包括熔断、限流、负载均衡、认证、加密等。同时，在服务监控、数据采集，以及灰度部署、跨机房部署等方面，都原生支持，集成度高。

Spring Cloud要支持这些功能，要么需要集成其他组件，要么需要设计开发来实现。都需要付出额外的学习成本和研发成本。

4、运维监控

Tars为使用者提供了一体化的运维管理控制台，我们可以在Web上进行一键部署、扩容、升级、回退等运维操作。

Spring Cloud并没有配套的工具。要实现Web管控， 需要借助K8S和容器，同样需要付出额外的成本。

5、国产化

Tars是国内公司主导的开源项目，这一点就不多说什么了。

6、“套装”优势

Tars框架提供了微服务相关的一体化解决方案，常规情况下不需要再去集成其他组件，不存在兼容性问题。这就好比MacBook和兼容机的区别，兼容机你可能需要付出更多的试错成本才能达到想要的效果。

| 劣势

1、项目热度

Tars开源较晚，到目前只有5年多时间，项目热度不如Spring Cloud，应用也没Spring Cloud广泛。

2、Tars的云原生之路

Tars和K8s的深度融合也开源不久（2020年7月，K8SFramework），还有待落地验证。这个项目现在的更新频率较高，不建议在生产中使用。但是从这一点也可以看到社区工作者对Tars与K8S融合的高涨热情，相信未来这个项目一定会大放异彩！

Tars在微服务开发、运维、监控等方面提供了一体化的解决方案，可以帮助我们低成本构建企业级微服务。适用于各种规模的团队，各种规模的系统。

在做技术选型时，如果团队中有C++开发人员，或者有多语言开发的情况，而且团队规模、资源有限的情况下，建议选择Tars。它在运维、监控、测试等方面会为我们节约大量成本。

未来，随着 K8SFramework 项目的日渐成熟，相信Tars生态会被更多的团队熟知和使用。

istio是go语言吗的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于、istio是go语言吗的信息别忘了在本站进行查找喔。