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本文从集中API Gateway到Sidecar介绍了抽象网络的多个方案，供读者参考。

需要考虑的因素

• 网络维护成本，应用适配SDK成本
• 负载均衡在哪里做，滚动升级，优雅停机，灰度发布
• 时延/带宽/容灾

什么是网络层抽象？

指应用间通信时，将不会通过确切的IP地址进行连接，而只用知道服务名称即可，剩下全部交给DNS/代理。内部的实现将通过高层来执行，而应用不用关注。

在当前业界中，主要有如下方法

• 基于L2/L3转发：

  • 虚拟网络SDN/L3 VRRP/ECMP等价路由/RDMA实现自己的VPC与ELB
  • 基于隧道：比如vRouter/Service构造IP-on-IP网络与（看起来）中心化的Service定义

• 基于L4/L7转发:

  • 将反向代理Nginx作为总转发中心，而不进行点对点通信
  • 基于ExternalService/Sidecar: 基于前置代理劫持服务，实现服务间犹如对接localhost

• 基于SDK: 比如Eureka/SpringCloud的命名服务，全程控制自己的方案。

其中Sidecar是2018后开始大范围流行的技术，本文将以Consul+Nomad介绍它的作用。

基于基础设施的L2/L3实现

L2方案

此方案在大部分场景中都属于运营商或者云厂商的基础设施，应用层不会涉及。比如

• 在通信层硬件设备实现（比如实现城域网内更优的直通）
• 通过L2 on L3的虚拟交换实现（比如OpenStack的vSwitch/Vxlan/智能网卡offload等）

这里难点在于x86设备性能难以追得上智能网卡，导致机房密度升不起来，涉及到通信/协议栈/加速卡/虚拟机绑核等领域，是个大坑，非云领域的专业人员不推荐碰。

L3方案

这里会涉及到VIP，其实VIP本身只是多申请了一个虚拟网卡并用ARP作为看门狗而已，高层封装可以基于SNAT/VRRP（虚拟路由冗余协议）等实现，需要配置软路由（比如netfilter/ovn）等基础指令。一般来说在云服务中一般集成现成的ELB即可，不推荐用虚拟机搭建“高可用”。假如非要用物理裸机搭建

• 可以考虑至少两台物理机接入双网卡连接外网，然后部署LVS/Nginx + Keepaliave 作为ELB+安全组，然后负载Kubernetes的裸金属集群
• 或者搭建私有云，它内部一般用了等价路由ECMP，内部甚至用的也是LVS，但是转发的x86设备性价比不高

RDMA方案

RMDA：直接砸钱上InfiniBand实现全套硬件，甚至用RMDA搭建Redis（比如Gauss DB for Redis），缺点是网卡等硬件的昂贵。

总结

此类方案如果涉及到有状态的应用层（比如Gitlab/Postgresql），需要各种应用级的健康检查，事实上运维与方案还是很繁琐的，一般不推荐。这里涉及到SDN/云计算等领域，也是个大坑，假如你没有ELB的云服务，不推荐做涉及到交换机变更级别的应用层设计。

基于中心化的L4/L7 Gateway实现

这个是最简单的方案，比如将Nginx作为中心控制器，应用间互联全部通过Nginx的IP/域名即可。

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App A -> Nginx -> App B

这个方案虽然简单，但是环境搭建还是有一定的硬编码，负载均衡压力全部绑定到Nginx上了，而且高级的健康检查与调度转移还是很难做；更新时需要手动/Ansible操作。

应用层基于SDK实现

指应用不借助于任何PaaS工具，直接自己搞一套，比如SpringCloud

• 控制面与数据面可以用任何协议、如何负载均衡完全自由定制，SpringCloud中基于Netflix OSS/Consul+七层负载均衡既可以完成一个简单的Java项目，也可以用Fabio实现一个中心化的动态网关。
• 但是应用侧与某个框架/SDK将绑定到一起，招聘与维护很麻烦
• 功能受限于SDK，比如SpringCloud很多不完善，ClientSide负载均衡是不支持blocking queries的，总会失效一段时间，需要配置wait+路由+命名服务，改Spring源码又很费时间（上述踩坑花了很多时间，但是收益很低，而且API更新很快）。
• 这类实现中，与Kubernetes集成事实上是维护了两份服务框架，因此部分投入浪费了

我曾经接触过某些自己实现网络的项目，这种项目很容易成为烂摊子，比如

• 将网络通信细节与业务绑定到一起（比如鉴权，SSO登陆）。
• 跨语言集成（比如NodeJS/祖传Java项目）成本高

我个人不太推荐这种集成SDK的方法，团队投入不增值。

但是有一个例外，就是Erlang，它在应用层实现了全部上述功能，但是这个门槛较高，需要强团队才可以。

基于Kubernetes的L3的Service(VIP)实现私有网络

此方案是在现有网络中实现一个可信的私有内网（IP networking fabric ），服务间对外需要NAT，对内可以直连，此方案需要另外加负载均衡（比如Kubernetes需要定义一个Service的yaml）。

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// 外部请求
网络流量 -> Service(NAT与LB) -> 多个pod管理(preHook, gracefullyShutdown)
// 服务间请求（请求VIP）
PodA -> ServiceB's VIP -> 多个PodB

以Kubernetes的tigera/calico为例，它在容器内通过虚拟网卡拦截请求，并将请求转发给网络虚拟层，内部通过iptable(IP-in-IP)/IPVS(Internet Protocol Virtual Server)进行iptable-NAT（而不需要封包）实现了一套内网

应用间通信可以通过kubernetes自带的DNS服务直接解析到Service的VIP，而不是直连的场景

参考：

• https://www.tigera.io/blog/comparing-kube-proxy-modes-iptables-or-ipvs/
• https://docs.projectcalico.org/networking/use-ipvs

缺点

• 安装与选型比较复杂，达到生产级有很多运维成本（比如etcd的安全），除非购买现成云服务
• YAML配置文件很粗放，定制全靠修改label/annotaion/CRD，就像Java把业务逻辑扔到XML一样。由于嵌套逻辑被flatten，导致初学者很难掌握各个YAML间的层次关系
• 环境依存非常明显，需要一整套生态，有Vendor lock-in的风险
• 它会在机器上配置非常多的路由表，本地进行remoteDebug需要层层跳转与NAT转发，配置复杂

基于前置Sidecar/Mesh代理

传统的DNS解析

自上而下：在传统服务通信中，通过ns记录让上游DNS递归转发给你管理的DNS，可以实现私有的域名管理，比如就近CDN。

自下而上：客户端通过编辑host或者内网DNS，实现私有DNS的管理。

什么是Sidecar？

Sidecar在英文上的翻译是摩托车一侧的小车，苹果也把Mac旁边的iPad显示器也叫做Sidecar。从纸面含义上，sidecar表示核心业务组件周边的支撑组件。在Azure等云厂商中把这种主业务与支撑组件共同部署的模式叫做Sidecar。通过引入主容器应用的辅助容器，可在不修改原生应用源码的基础上快速实现网络代理、健康检测、收集日志等通用功能。简单的说，它就是容器级别的AOP。

下面是在部署中三种AOP的实现形式

举个例子，假如我有个祖传CURD的Java项目，想集成命名服务，那么有如下多个方法进行改造

• Java层引入SDK包进行集成，在DNS请求等位置进行AOP编码。但是Jar包冲突，硬编码配置肯定是要走一趟的，而且改造祖传代码还要做各种兼容与测试验证，很麻烦
• 容器层在构建Dockerfile时，将另一个命名服务的代理也打进去，让它们内部在一个Docker镜像中互相通信。这是一种折衷的方法，但是后续升级命名服务/优雅停机比较难
• 基于PasS平台实现，比如在Kubernetes/Nomad中的Pod定义两个Container，一个为业务逻辑，一个为命名服务。第二个服务可以把DNS/负载均衡全部给搞定。

Sidecar与网络虚拟化

虽然Sidecar的术语很高端，但是本质就是流量劫持，让调用方只用知道某个服务的名称与端口既可使用，但是在底层，仍然需要实现中心化的网络控制面与数据面。

它的优点

• 可以不依赖vRouter虚拟网络，支持在公网上点对点加密连接
• 在TCP层实现了控制面与数据面，也是软交换，性能肯定没有网卡强，但是配置灵活简单
• 支持localhost代理模式（类似Fake IP），现有应用不用修改代码，如同本地开发，调试成本比网关层层配置更加简单
• 实现有ExternalService/Envoy/Istio/Consul Connect等实现了L4/L7透明穿透，有成熟的LB方法

缺点

• 学习成本高，需要掌握很多概念，目前尚没有类似K8s这种垄断级的项目
• 引入了更多的控制面组件，攻击面与排错成本会更高

这种方案对应用变更最低，应该是后续主流。

Nomad+Consul例子解析

以Nomad Connect官网的例子实验，它的HCL默认部署了如下服务

• count-api: 业务API（一个计数器），端口为9001，但是没有显式地配置，它没有集成任何SDK
• count-dashboard: 消费者，它想消费count-api:8080的数据来显示到前端网页(9002)

注意这里网络里的配置mode = "bridge"指cni插件，而不是广义的桥接

当启动完成后，可以发现

• count-api/count-dashboard: 业务组件没有集成任何Consul SDK就实现服务注册了，调用服务犹如请求localhost一样
• 两个sidecar服务: 是envoy代理，它们是业务组件的前置Proxy

在Nomad下，自动开启了如下网络端口

在应用层，将完全不用关心任何IP信息，全部走localhost请求即可。

在底层，通过envoy/pause代理屏蔽网络细节，调用链大致如下

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count-dashboard -> sidecar proxy -(加密流量)-> sidecar proxy -> count-api

参考

• https://jimmysong.io/blog/service-mesh-the-microservices-in-post-kubernetes-era/
• https://www.slideshare.net/yokawasa/istio-114360124

注意做好localhost的流量加密配置，这里可能被nc转发出去。

总结

对比

多种对比如下

我个人推荐如下

• 假如当前项目是SpringCloud（Eureka/Consul），要么基于Java继续完善填充；要么接入PaaS，抛弃业务层的微服务；
• 假如你是从头开始做项目，建议直接基于Kubernetes/Sidecar开发，直接抛弃SpringCloud，不要去折腾各种starter了。

当前技术选型方案一览

以下是当前（2022年）我比较推荐的方案，以下两个方案均很少有硬编码，而且都是declarative语言，而非过程时语言。

• HCL: 基于Consul/Nomad搭建项目，对外暴露使用Fabio/Traefik作为LB，服务间使用Consul Connect作为SideCar，访问外部服务同样使用SideCar。
• YAML: 基于Kubernetes，对外暴露使用Traefik+CRD实现LB，服务间使用ServiceVIP中转，访问外部服务全部使用ExternalService进行port-forwading。

优点如下

• 这两套PaaS间相互转换（以及后续升级，甚至退化为Nginx）时，不会有Vendor lock-in问题
• 应用层无任何SDK需要引入，只借助了DNS/FS/SIGNAL即可交互
• 所有的外部IP/域名均被代理转发简化，所有的配置文件/密钥均可挂载，意味着代码中没有绑死的IP
• 常见的滚动升级/限流/灰度均基于代理（的filter/middleware/splitter）实现，业务层不用加一堆starter

缺点如下

• 规模低时都有边际成本，规模上来后社区版PaaS运维负担也很重，最终可能还是要买企业版/招人维护PaaS
• 由于流量基于软交换代理，网络定位更复杂，时延可能有抖动（需要绑核）

如果你当前没有现成的PaaS环境，我推荐试下基于HCL的方案，单机搭建也就一下午不到，它的边际成本相比更低，攻击面更小，而且HCL的表达能力的确比YAML强，在POC阶段到正式上线均没太大的负担。

我在项目中，CI构建采用了nomad集群并进行了高度定制，而Web业务使用了k8s的传统方案。

未来

• 在不远的将来，SpringCloud这种基于SDK的方案由于经济效益差，难以分工，后期可能越来越少；但是SpringBoot作为单体应用还将继续发展。
• IP-on-IP/Service-on-IP等网络虚拟化将越来越普遍
• Sidecar方案上手成本越来越低，后续可能基于Sidecar出现更多的高可用方案。

最后又回到知识的宽度与广度的问题，我曾经投入大量时间去分析研究Eureka与SpringCloud等某个技术细节，但是目前来看基本上全部过时了。虽然分析能力（基于实证的演绎）有提升，但是这个是舍本逐末，产出是很低效的，后续要基于形而上的思维去分析。