DataWorks 微服务集群的 Service Mesh 落地实践-阿里云开发者社区

DataWorks 微服务集群的 Service Mesh 落地实践

2020-03-09 1579

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本文涉及的产品

服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo，Agent数量不受限

注册配置 MSE Nacos/ZooKeeper，118元/月

云原生网关 MSE Higress，422元/月

简介：

初心

DataWorks 是集团内外广泛使用的全域智能大数据平台，包含了 DataStudio、StreamStudio、HoloStudio、AppStudio、GraphStudio、PAIStudio、WebExcel 等众多的线上产品，每个产品都是类似于 IDE 形态的富交互单页应用。

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但是，DataWorks 服务于集团各大业务线上万名数据开发者和数据生态的参与者，这艘巨大的航母却不能准确地表达每一个用户的述求，「众口难调」。

因此，DataWorks 在架构升级的关键节点，决心将插件化、服务化定制的能力彻底落地，解开过重的业务共建模式在研发上的耦合羁绊，向更轻量的更开放的平台化迈进，不忘服务初心，帮助我们内外客户的业务定制快速落地。

那么如何开放 DataWorks 的定制化能力？

我们建立了一整套完整的微服务研发管控体系， DataWorks 微服务平台（DMSP：DataWorks MicroService Platform），以满足业务开发者定制服务化需求，帮助业务整合DataWorks输出的中台能力，重新定义属于自己的业务数据研发平台。

轻车快马

轻装上阵，是对用户（开发者、业务方）而言的。要做到用户的轻，作为平台方，我们就要做得更多。

对于业务而言，最轻量的，就是「只需要关注业务逻辑」。

即，业务开发者仅仅专注在业务逻辑上，而不需要再自己关注入流量的安全认证、路由、负载均衡、镜像、限流；出流量的超时、重试、访问控制；服务间调用的隔离策略、熔断、分布式追踪等与业务逻辑无关的内容。

过去，微服务生态周边发展出了大量组件、框架，帮助我们很好地解决上述的业务以外的问题。但是这些组件框架门槛高、维护成本高、开发语言耦合，对于大多数开发者而言，成本太高，不适用于有敏捷开发需求的新兴业务。

近年来火热的服务网格（Service Mesh）技术，正能够解开这一困局。参见《Service Mesh 入门》。

微服务集群能力

DMSP 是一套基于 Kubernetes 集群的微服务运行平台。我们在K8S的基础上，基于 Operator 开发打造了一个完整的微服务生命周期管理体系。

整体上， DMSP 分成几个领域的能力来增强微服务：
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DMSP Service Mesh 架构

基于上述集群能力的要求，我们将 Istio 的 Service Mesh 能力落地。整体架构如下：

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下层 SOA 服务包括了 DataWorks 已有的许多重量级服务，包括租户、数据开发、AI平台等。

DMS Console 是微服务管控台，它是微服务开发者与服务集群之间的管控交互唯一路径，负责管控所有（包括阿里巴巴内部、阿里云公有云 22 个 Region ）的集群，前面提到的部署、流量控制与灰度、动态的安全策略、服务治理（日志&监控&报警）等能力都会在这里承上启下。

管控台与集群控制平面 Control Plane 之间的交互，完全基于 K8s ApiServer，通过抽象的一层 CRD 进行交互，再由特定的 Operator 基于 CRD 执行管控逻辑。透过对 Istio 的管控，基于服务 Sidecar 达到对服务能力的延展。业务服务就像插上了翅膀，无缝地获得了集群赋予的能力，用最小的开发成本，享受最多的最健全的微服务能力。

Why Operator and CRD？

扩展 K8s 的最佳实践，是以 Operator + CRD 的方式来实现扩展。

基于 Kubernetes 的 Operator ，将服务部署和 Service Mesh 控制层面的工作直接前移到集群上，降低原本需要多集群多配置需求中心部署管控的复杂度:
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最终一致性保证

管控操作的可靠性强，能够保证最终一致性，依靠两个优势：

1、Operator 框架基于 K8s 的 Event&Watch 机制（ Reconcile Cycle ），事件触发通过多发+幂等保证最终一致性。（而实际上幂等性不需要开发者过分关注，因为有下面第二个优势）。

2、 K8s Resource CRUD 的 Generation 机制能保证 CRD 操作的原子性

基于这两个优势，开发 Operator 时只需要专注于最终结果是什么，在任何情况下都往最终你想要的结果推进即可。

业务逻辑边界清晰
利用 Kubernates Operator 操作自定义的一套 CRD ，业务逻辑配置的复杂度降低了，将每一个业务逻辑抽象出一个 CRD 定义，业务功能边界清晰可维护，健壮性非常高。

管控链路安全可控
基于 CRD 的交互，集群不需要透出额外的控制接口，所有外部管控操作都可以基于原生的 apiserver 规范进行控制，完全可复用 k8s 的 rbac 体系，一定程度上也保证了管控链路的安全可靠，权限精细可控。

具体可参考 OpenShift 的这篇最佳实践，详情点击这里。

对 Istio 的抽象设计

Istio 的 CRD 体系较为复杂，因此我们需要实现一层简单的控制平面，对 Istio 做一层抽象，用简单易懂的 API 做管控交互。

达到四两拨千斤的效果。例如：

基于 Istio 原生的控制配置，需要大约 100 行， 3 个 CRD 协作完成的控制，抽象的一层管控逻辑只需不到 10 行， 1 个 CRD ：

spec:
  service: myservice1
  rules:
  - version: "1.1"
    weight: 70
  - version: "1.2"
    weight: 30
  - version: "2.0"
    weight: 100

服务路由（Route）

微服务迭代迅速，开发敏捷。因此，金丝雀版本流量的精细化控制是集群建设的首要重点。

这也是我们常说的「版本灰度」，那么灰度能力的支持主要分为两种：
1、流量权重灰度
2、规则灰度

权重灰度

按比例调整到达服务特定版本的流量。

在这里，我们设计了大小版本，约定了开发流程中，每个大版本升级需要访问不同的域名 /ContextPath 。每个大版本下的小版本流量比例合为 100 。

示例：
spec:
  service: httpbin
  rules:
  - version: "1.0"
    weight: 80
  - version: "1.1"
    weight: 20
  - version: "2.0"
    weight: 100

调整后，对服务流量监控进行可视化的效果：

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规则灰度

按照特定的匹配规则，将服务流量定向到特定的版本。

spec:
  service: myservice1
  rules:
  - version: "2.0"
    matches:
    - headers:
        gray:
          exact: "1"
    - queryParams:
        debug:
          exact: "true"

描述了当 header 中包含 gray=1 或者 query 参数中包含 debug=true 时，流量访问到版本 1.1 。

我们通过埋在 Response 中的 header ，就可以知道灰度的效果：

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服务安全

服务安全针对流量方向分为 Mesh 出入口的南北流量管控和 Mesh 内部的东西流量管控：
1、南北流量主要利用 Ingress Gateway 的 VS 能力管控入口流量，基于 Sidecar + Egress Gateway 管控出口流量
2、东西流量需要通过 mTLS + AuthorizationPolicy 进行控制

通过这些手段来增强集群（尤其是公有云集群）中微服务的安全性。

Ingress 入流量

入口流量的一部分管控需求，在前文「服务路由」中包含。在服务安全方面，包括了全局上的能力，例如：

CORS 跨域配置
CSRF 保护
流量登录认证

CORS 和 CSRF 基于 Sidecar Filter 即可覆盖统一的通用规则，做进一步的细化和动态配置的需求不强。

流量登录认证，主要用于认证前端访问流量的身份是否合法（没有涉及权限体系），会对接各个常用的登录体系，目前支持的主要是 DataWorks 自有的登录体系。

我们设计了一套灵活的认证框架，基于Filter + 符合规范的认证服务的方式，达到登录认证的需求。

Egress 出流量

Egress 出流量是指访问Mesh网格之外的流量，例如，微服务访问阿里云 OSS 服务等操作。

为了防止服务被攻击后，访问未知的恶意网站，特别在高安全级别的集群环境，需要在默认情况下 0 信任任目标地址，再基于白名单的机制来打通特定的信任地址。

目前 Flannel 网络实现没有支持 NetworkPolicy ，阿里云 ACK 提供的集群默认是 flannel 网络（可选 terway 方式避免），所以基于 Pod 的 NetworkPolicy 不会生效，所以在 Istio 管控之外的 Pod 仍然需要防护，被 istio 管控的 pod 也暂时只有一层 istio 的安全机制保障

默认拒绝访问
配置 sidecar( mesh ) 访问所有 Service（ Mesh 外部）的 outbound 流量都需要基于 ServiceEntry 注册才能够访问（即，默认拒绝所有连接）。

kind: IstioControlPlane
spec:
 gateways:
   components:
     egressGateway:
       enabled: true
 values:
   global:
     outboundTrafficPolicy:
       mode: REGISTRY_ONLY

配置生效之后，任何 pod 之间经过 SideCar 进行互相访问的流量都会检查是否注册过 ServiceEntry 。

未注册的服务效果如下：

$ kubectl exec -it sleep-788f7c9bcb-m67rh -c sleep -- curl -I www.aliyun.com
HTTP/1.1 502 Bad Gateway

502 的意思就是 DNS 和 IP 都通，但是访问会被 sidecar 拦截掉

观察流量可以看到，所有流量都到了 BlackHoleCluster ，一个专门用来接收被block的请求的内置 Cluster 。

PassthroughCluster 同理

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白名单机制
然后，基于默认拒绝的策略，我们在这个基础之上增加白名单。

全局白名单
首先，ServiceEntry 这套 API 并没有 selector 支持对单独某些 workload 生效，一旦配置存在，就是全局有效的。它只支持 namespace 级别的隔离（基于 ExportTo 参数）。

我们将其抽象出一层动态配置，便于未来平滑支持更多的配置规则：

spec:
  service: sleep
  hosts:

  - "www.aliyun.com"

观察流量，可以看到所有流量都走了 Entry 定义的端点，访问得以放行：

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服务访问控制

服务访问控制是指微服务之间的访问授权机制。在0信任网络中，默认是拒绝所有服务的访问。

在网格中， mTLS 机制用于服务之间身份校验，每个服务都有自己的基于 K8s 的 ServiceAccount ，根据 istio 提供的 mTLS 机制对证书进行身份校验。

因此，服务之间互相访问就有了身份的区别，那么就可以通过 AuthorizationPolicy 直接进行流量的权限控制。

配置默认拒绝：

apiVersion: security.istio.io/v1beta1
kind: AuthorizationPolicy
metadata:
  name: deny-all
spec:
  {}

生效后：403 RBAC: access denied 。

$ kubectl exec -it sleep-788f7c9bcb-m67rh -c sleep -- curl -i httpbin:8000/get
HTTP/1.1 403 Forbidden
content-length: 19
content-type: text/plain
date: Mon, 13 Jan 2020 16:09:16 GMT
server: envoy
x-envoy-upstream-service-time: 0
RBAC: access denied

未来

我们借助 Service Mesh 技术，构建了一套 DataWorks 定制化开放 API 的微服务 DevOps 体系。

希望通过我们的努力，能够极大地降低开发门槛，让业务接入更敏捷，让开发迭代更迅速。

未来， DataWorks 团队将提供更多面向微服务生态的管控和治理能力。

作者信息：袁赓拓，花名三辰，阿里云智能-计算平台事业部技术专家，负责数加平台 &DataWorks 的微服务生态建设，目前主要关注微服务、Service Mesh 等相关技术方向。