istio in action之服务网格和istio组件

微服务和服务网格

微服务

微服务将大系统拆解成一个个独立的、小型的服务单元。每个服务可以独立部署、快速迭代，团队可以自主决策，大大降低了变更风险。当然，微服务不是万能药，它需要强大的自动化和DevOps实践作为支撑。而Istio这样的工具，正是在微服务环境下，帮助我们实现流量控制、服务间韧性、指标收集等关键能力，让快速迭代变得可行且安全。学习和进步，离不开反馈。

自动化测试就是我们获取反馈、加速迭代的利器。它能让我们在代码变更后，立刻知道是否引入了新的bug，或者功能是否按预期工作。虽然单元测试很重要，但更关键的是功能测试，它让我们从API的角度审视服务，确保客户期望的行为得到保障。而且，当我们的代码因为重构、还债等原因发生变化时，功能测试应该尽可能保持稳定，避免频繁修改。更重要的是，测试不能只停留在测试环境，生产环境才是最真实的战场。我们需要在生产环境中进行测试，甚至进行探索性测试，比如在可控条件下引入混沌，观察系统的真实反应。这比任何预设的测试场景都更接近真实情况。
容器化技术，特别是Docker，彻底改变了我们构建和运行应用的方式。它让我们可以把应用、它的依赖、配置打包成一个轻量级的镜像。相比虚拟机，容器共享底层内核，资源利用率更高，启动速度更快。最关键的是，容器提供了强大的环境隔离能力，解决了长期以来困扰我们的环境漂移问题。这意味着我们可以放心地将应用从开发环境迁移到测试环境，再到生产环境，而无需担心环境配置不一致导致的问题。有了统一的容器API，我们就可以构建通用的工具链来管理这些应用，无论它们是什么语言、什么框架。Kubernetes就是这方面的佼佼者，它将容器管理提升到了一个新的高度。
自动化构建和部署流程，也就是CI/CD。CI确保我们每天都能把代码集成起来，尽早发现并修复问题。CD则更进一步，它提供了一条自动化流水线，将代码从提交到最终部署到生产环境。容器化为构建这条流水线提供了天然的便利。但是，部署上线并非易事，尤其是新版本上线时，如果直接替换旧版本，很容易导致服务中断。我们需要一种方式来控制流量，逐步将流量从旧版本迁移到新版本，这就是Istio的用武之地。它能让我们精确控制流量，实现金丝雀发布、灰度发布等策略，从而在追求速度的同时，最大限度地降低风险。

如何隔离故障、如何应对环境变化、如何保证系统在部分故障时仍能运行、如何实时监控系统状态、如何控制运行时行为、如何实施安全策略、如何降低变更风险、如何执行访问控制……这些都是我们必须攻克的难关。为什么这些服务架构会变得如此脆弱？一个关键原因在于我们所依赖的基础设施并非坚不可摧。

云服务看似强大，但本质上是由无数的硬件和软件组件组成的。任何一个组件都可能出故障。过去，我们可能假设基础设施是可靠的，可以在上面构建稳定的应用。但在云环境中，这种假设是危险的。比如，一个服务调用另一个服务，中间可能因为网络拥塞、目标服务过载、甚至网络设备故障导致延迟飙升。面对这种不可靠的网络，我们的服务该如何自处？我们需要给服务赋予韧性。这就像给系统穿上盔甲，让它在面对冲击时不至于崩溃。有哪些常用的武器呢？

比如，请求失败了，可以尝试重试，但要小心，如果重试太多，反而会加重下游压力。
可以设置超时时间，如果等太久，就果断放弃。
如果发现某个服务一直有问题，可以暂时熔断，停止调用它，让它冷静一下。
还可以限制每次请求的资源消耗，防止一个服务拖垮整个系统。
客户端负载均衡和动态服务发现则帮助我们找到健康的、可用的服务实例。

这些技术，我们统称为应用网络，它们在应用层面上构建了网络的韧性，确保服务在复杂多变的环境中依然能够稳定运行。光有韧性还不够，我们还需要知道系统到底发生了什么。我们需要实时了解系统状态：**服务之间是怎么通信的？负载情况如何？哪里出了故障？服务健康状况如何？**这些信息对于评估变更的影响、判断系统是否健康至关重要。

每一次部署新代码，都可能引入新的风险。我们需要强大的监控系统，通过指标、日志、追踪等手段，实时掌握系统的脉搏，确保我们能够及时发现问题，保障系统稳定可靠运行。为了解决这些问题，早期的互联网巨头们尝试了另一种方式：在应用层面引入各种库。比如Netflix的Hystrix、Ribbon、Eureka，Twitter的Finagle等等。这些库确实解决了不少问题，但它们也带来了新的挑战。

如果我想用一个新的语言或框架来构建服务，就必须找到对应的库，或者干脆放弃这个库。这限制了我们的技术选择。
不同语言的库，它们的实现方式可能完全不同，甚至基于不同的假设。这导致了系统行为的不一致，增加了排查故障的难度。
维护这么多不同语言的库，确保它们的版本一致、功能一致，本身就是一项巨大的工程。这就像给每个应用都装上了一套不同的工具，虽然功能强大，但管理和维护成本极高。

既然这些应用网络的功能，比如重试、超时、负载均衡、熔断，是通用的，不依赖于具体的应用语言或框架，那么我们能不能把这些关注点从应用中剥离出来，交给基础设施来处理呢？这正是我们接下来要探讨的。

Kubernetes这样的容器平台，已经帮我们把一些简单的网络服务，比如服务发现和负载均衡，从应用中解放出来了。但是，对于更复杂的、更高级的应用网络功能，比如精细化的熔断、重试策略、安全策略执行，Kubernetes本身还不够。我们需要一种更通用、更强大的解决方案。而代理，特别是应用感知代理，就是我们寻找的方向。它需要理解应用层的协议，比如HTTP请求、gRPC消息，而不仅仅是传统的网络连接和数据包。

服务网格

服务网格，就是这样一个解决方案。它是一个分布式的应用基础设施，它默默地站在应用的背后，处理所有进出应用的网络流量，而且对应用本身是透明的。它主要由两部分组成：数据平面和控制平面。

数据平面由像Envoy这样的应用代理构成，它们是网络流量的执行者，负责处理请求、建立连接、实施安全策略和控制。
控制平面则是大脑，负责管理数据平面的行为，它通过API接收操作人员的指令，然后配置数据平面。

服务网格的核心价值在于，它能提供强大的服务韧性、可观测性、流量控制、安全性和策略执行能力。这一切，都是在应用无需改动的情况下实现的。现在，让我们聚焦到一个具体的实现：Istio。

Istio是由Google、IBM、Lyft等巨头共同发起的开源项目，它是一个成熟的服务网格解决方案。Istio的目标就是让服务网格变得透明，应用开发者几乎不需要关心底层的网络细节。Istio的默认数据平面是Envoy，它负责具体的流量处理和代理功能。而控制平面则由一系列组件构成，

Pilot负责配置管理
Mixer负责监控和策略
Auth负责身份认证
Tracing负责追踪

这张图展示了Istio的典型架构

在这里插入图片描述

外部流量通过Gateway进入，然后通过Envoy代理路由到服务，整个过程受到Istio控制平面的管理和监控。

Istio的设计理念是平台无关的，它可以在Kubernetes上运行，也可以在其他平台上运行，甚至可以跨云环境Istio的核心优势在于它带来的透明性和一致性。应用开发者几乎不需要关心底层的网络细节，就能享受到服务网格带来的强大功能，比如韧性、可观测性、安全等等。这意味着，无论你的应用是用Java、Python还是Go写的，无论你用什么框架，Istio都能提供一致的、高质量的网络服务。这大大简化了运维工作，降低了运维复杂度。更重要的是，Istio默认启用mTLS，实现了端到端的加密通信，这对于保护微服务之间的通信至关重要。

此外，Istio还提供了强大的策略控制能力，可以实现精细的流量控制、访问控制、配额管理等等。这对于构建混合云、多云环境下的服务治理非常有帮助。可以说，Istio是构建云原生应用的基石之一。

服务网格的概念，可能让大家联想到以前的ESB（企业服务总线）。它们确实有相似之处，比如都希望简化服务调用。但ESB和ESB有着本质的区别。ESB往往是集中式的，存在单点故障的风险。而且，ESB常常把应用网络和业务逻辑混在一起，职责不清，还常常是昂贵的商业软件。而服务网格，它采用的是分布式架构，每个服务旁边都有一个代理，没有中心化的瓶颈。它的职责非常明确，就是专注于应用网络的连接、安全和控制。它通常是开源的，更加灵活和可扩展。所以，服务网格是ESB的升级版，解决了ESB的许多问题。

另一个容易混淆的概念是API网关。API网关通常用于暴露给外部的API，提供安全、限流、监控等能力。但传统的API网关，往往也是集中式的，所有服务都通过它访问，这会带来额外的网络延迟和潜在的瓶颈。而且，API网关通常只关注入口流量，对于服务内部的通信，它可能鞭长莫及。相比之下，服务网格的代理是分布式的，与服务同部署，减少了网络跳数，降低了延迟。更重要的是，服务网格的代理本身就具备强大的韧性、安全和可观测性能力，而API网关通常需要额外的插件来实现这些功能。

因此，服务网格正在成为一种更强大的API管理基础设施，甚至可能取代传统的API网关。Istio这么强大，是不是只能用在微服务架构上？答案是不一定。虽然Istio在微服务架构下能发挥最大的威力，尤其是在服务数量众多、交互复杂、跨越多个云环境的场景下，但它同样可以为非微服务架构，比如传统的单体应用，带来价值。

比如，你可以把Istio的代理部署在单体应用旁边，让它来处理单体应用的网络流量，这样就能获得指标监控、策略执行等能力，这对于理解单体应用的性能瓶颈、进行跨云访问控制都非常有帮助。对于已经使用了Netflix OSS等库的微服务，Istio也能提供额外的保障，比如统一的策略执行、更精细的流量控制，甚至可以发现和解决不同库之间可能存在的冲突。

当然，服务网格也不是万能的。它专注于解决应用网络层面的问题，比如连接、安全、流量控制、可观测性。它不会帮你做业务逻辑处理，比如业务流程编排、数据转换、内容路由等等。这些事情还是应该由应用本身来负责。理想的状态是，我们把应用架构分成不同的层次，每个层次负责不同的关注点。

部署平台负责实例的部署、调度、伸缩；
服务网格负责网络的连接、安全、控制和可观测；
应用本身负责业务逻辑。

Istio的角色就是服务网格层，它连接着应用层和部署平台层，让应用可以专注于业务逻辑，而无需关心底层复杂的网络细节。

istio理论概况

控制平面

现在我们来看看 Istio 的控制平面到底负责什么。它就像服务网格的中央大脑，负责管理、控制、观察和配置整个网格。它的核心功能非常丰富，包括提供API给运维人员配置路由和容错，向数据平面代理下发配置，抽象服务发现，定义策略，管理证书和身份认证，收集遥测数据，注入服务代理，以及定义网络边界。可以说，控制平面掌控着整个服务网格的运作。

在控制平面组件中，istiod 是核心中的核心。它承担着将用户或运维人员配置的高级意图，比如路由规则、重试策略，转换成具体的代理配置，比如 Envoy Proxy 的配置。istiod 通过暴露给用户和数据平面的 API 来实现这一点。它还具有平台无关性，通过适配器来对接不同的底层平台，比如 Kubernetes。我们之前看到的配置资源，最终都会通过 istiod 转化为 Envoy 可以理解的 xDS 配置。

在这里插入图片描述

这张图清晰地展示了 Istiod 的工作流程。用户通过 Kubernetes API 提交配置，比如定义一个 VirtualService。Istiod 接收这些配置，然后通过 xDS API 将翻译后的配置下发给 Istio 代理。这些代理部署在每个服务旁边，负责实际的流量转发和处理。这样，用户只需要关心业务逻辑，而 Istiod 和代理则负责底层的网络配置和管理。

配置流量路由

我们来看一个具体的例子：配置流量路由。

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:name: catalog-service
spec:hosts:- catalog.prod.svc.cluster.localhttp:- match:  # Request matching- headers:x-dark-launch:exact: "v2"  # Exact match of headerroute:  # Where to route on match- destination:host: catalog.prod.svc.cluster.localsubset: v2- route:  # All other traffic- destination:host: catalog.prod.svc.cluster.localsubset: v1

假设我们想根据请求头 x-dark-launch 的值来决定请求是发送到 catalog 服务的 v1 版本还是 v2 版本。

我们可以用 Istio 的 VirtualService 资源来定义这个规则。这个配置文件定义了 hosts 是 catalog，然后在 http 下面，match 匹配请求头 x-dark-launch 等于 v2，然后 route 指定目标是 catalog 服务的 v2 版本。如果没有匹配到这个头，就默认路由到 v1 版本。

这就是 Istio 控制流量的典型方式。Istio 如何将这些配置应用到 Kubernetes 集群中呢？它巧妙地利用了 Kubernetes 的自定义资源 CRD 机制。Istio 的配置资源，比如我们刚才看到的 VirtualService，实际上是 Kubernetes 的 Custom Resource。这些 CR 由 CRD 定义，扩展了 Kubernetes 的原生 API。这意味着我们可以像操作 Kubernetes 原生资源一样，使用 kubectl apply -f 来创建、修改和删除 Istio 的配置。Istio 的控制器会监听这些 CR 的变化，并自动将它们翻译成 Envoy 的配置。Istiod 如何将我们写的 YAML 配置文件，比如 VirtualService，转换成 Envoy 能够理解的 JSON 配置呢？这里展示了 Istiod 生成的 Envoy 配置示例。

  "domains": ["catalog.prod.svc.cluster.local"],"name": "catalog.prod.svc.cluster.local:80","routes": [{"match": {"headers": [{"name": "x-dark-lauch","value": "v2"}],"prefix": "/"},"route": {"cluster": "outbound|80|v2|catalog.prod.svc.cluster.local","use_websocket": false}},{"match": {"prefix": "/"},"route": {"cluster": "outbound|80|v1|catalog.prod.svc.cluster.local","use_websocket": false}}]

可以看到，它包含了 domains、name、routes 等字段，这些字段描述了 Envoy 应该如何监听端口、如何匹配路由规则。Istiod 会将 Istio 特定的配置逻辑，比如 match 和 route 的规则，翻译成 Envoy 的原生配置，然后通过 xDS API 推送给代理。

xDS API

刚才提到的 xDS API 是什么？它是 Envoy Proxy 的核心机制，xDS API用于动态发现和更新配置。它包括了监听器发现、端点发现、路由规则发现等服务。通过 xDS API，Istio 控制平面可以实时地将配置推送给数据平面的代理，而代理无需重启就能感知到这些变化。这种动态配置能力极大地提升了系统的灵活性和响应速度。更重要的是，只要代理支持 xDS API，Istio 就可以与之集成，这为 Istio 的扩展性奠定了基础。

除了路由控制，Istio 的另一个核心能力是安全。它通过为每个服务实例分配身份，并使用 X.509 证书来加密服务间的通信。这背后是 SPIFFE 标准，它允许 Istio 实现强双向认证，也就是 mTLS。这意味着服务之间互相验证身份，确保通信的机密性和完整性。Istiod 在其中扮演着证书颁发机构的角色，负责证书的签发、部署和轮换，整个过程对应用是透明的。

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这张图展示了 Istiod 如何管理证书。可以看到，两个服务实例都通过 Istio 代理与 Istiod 进行通信。Istiod 负责签发证书，然后将证书下发给代理。代理之间通过这些证书进行加密通信，实现了服务间的安全认证。这大大提高了微服务架构的安全性，尤其是在复杂的网络环境中。

Gateway

服务网格需要与外部世界交互。Istio 提供了 Ingress 和 Egress Gateway 组件来管理进出集群的流量。

istio-ingressgateway 是一个入口网关，负责将外部流量导向集群内部的服务。
istio-egressgateway 则是出口网关，控制集群内部服务访问外部资源。

通过明确配置这些 Gateway，我们可以更好地管理网络边界，提高安全性和可审计性。

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这张图展示了 Gateway 组件的角色。左侧是 Kubernetes 集群，右侧是 Istio 的控制平面。Ingress Gateway 和 Egress Gateway 作为数据平面组件，位于集群的边缘，负责处理进出集群的流量。它们接收来自外部的请求，或者允许集群内部的服务访问外部资源。通过 Istio Gateway，我们可以集中管理集群的网络访问策略，实现精细化的流量控制。

理论讲了不少，现在我们来部署一个实际的应用，看看 Istio 在实际场景中的应用。我们模拟一个会议用品供应商的在线商店，它采用了典型的微服务架构

前端有 AngularJS 和 NodeJS
中间有一个 API Gateway
后端则有目录服务和库存服务

示例服务

今天我们先聚焦于部署 API Gateway 和 Catalog Service 这两个核心服务。这就是我们应用的简化架构图。

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左边是 API Gateway，它作为统一入口，接收来自外部的请求，然后根据请求转发到右边的 Catalog Service 或者其他的后端服务。这种架构模式在微服务中非常常见，API Gateway 承担了路由、安全、监控等职责，后端服务则专注于业务逻辑。

我们先从部署这两个服务开始。在部署应用之前，我们需要在 Kubernetes 中创建一个新的命名空间，叫做 istioinaction。现在我们来部署 Catalog Service

关键步骤是使用 istioctl kube-inject 命令（手动注入）。

$ istioctl kube-inject -f services/catalog/kubernetes/catalog.yaml

这个命令会读取原始的 YAML 文件，并自动添加一个 istio-proxy 的容器到 Pod 的定义中

- args:- proxy- sidecar- --domain=$(POD_NAMESPACE).svc.cluster.local- --serviceCluster=catalog.$(POD_NAMESPACE)- --proxyLogLevel=warning- --proxyComponentLogLevel=misc:error- --trust-domain=cluster.local- --concurrency=2
env:- name: JWT_POLICYvalue: first-party-jwt- name: PILOT_CERT_PROVIDERvalue: istiod- name: CA_ADDRvalue: istiod.istio-system.svc:15012- name: POD_NAMEvalueFrom:fieldRef:fieldPath: metadata.name
...
image: docker.io/istio/proxyv2:1.7.0
imagePullPolicy: Always
name: istio-proxy

这个 istio-proxy 代理就是我们之前说的 Sidecar。最后，我们把增强后的 YAML 文件应用到 Kubernetes 集群中。

$ istioctl kube-inject -f services/catalog/kubernetes/catalog.yaml \
| kubectl apply -f -
serviceaccount/catalog created
service/catalog created
deployment.extensions/catalog created

部署完成后，Pod 里有两个容器都运行正常，一个是我们的 Catalog 应用容器，另一个就是 Istio 的代理容器。为了验证服务是否真的工作，我们用一个临时的 Pod 运行 curl 命令，调用 catalog 服务的 /items 接口。如果能看到 JSON 响应，就说明服务部署成功，并且 Istio 代理已经正常工作了。

kubectl run -i --rm --restart=Never dummy --image=dockerqa/curl:ubuntu-trusty --command -- sh -c 'curl -s catalog/items'

部署 API Gateway 的步骤和 Catalog Service 一样。同样地，验证 Pod 状态和用 curl 命令测试服务是否正常工作。

$ istioctl kube-inject -f services/apigateway/kubernetes/apigateway.yaml | kubectl apply -f -

这个过程展示了如何将 Istio 代理注入到不同的服务中，为后续的流量控制和可观测性打下基础。

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现在我们有两个服务，每个服务都配了 Istio 代理。当 API Gateway 调用 Catalog Service 时，实际上请求是先经过 API Gateway 的 Istio 代理，然后由它转发给 Catalog Service 的 Istio 代理，再由后者传递给 Catalog 服务本身。Istio 代理在服务间通信的两侧都扮演了角色，负责流量控制、路由、安全检查等关键功能。

目前我们的服务只能在集群内部访问。为了让外部也能访问 API Gateway，我们需要配置 Istio Gateway。这个 Gateway 会监听特定端口，比如 80 端口，并将流量转发到 API Gateway 服务。

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: Gateway
metadata:name: outfitters-gatewaynamespace: istioinaction
spec:selector:istio: ingressgateway # use istio default controllerservers:- port:number: 80name: httpprotocol: HTTPhosts:- "*"
---
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:name: webapp-virtualservicenamespace: istioinaction
spec:hosts:- "*"gateways:- outfitters-gatewayhttp:- route:- destination:host: webappport:number: 80

我们配置了 coolstore-gateway 和 apigateway-virtualservice，前者定义了 Gateway 的监听，后者定义了路由规则。配置好后，我们就可以用 curl http://localhost:80/api/catalog 访问到 API Gateway 服务了。

Istio 的一个巨大优势是其强大的可观察性。由于 Istio 代理部署在服务调用链路的两侧，它可以收集到非常丰富的遥测数据，包括请求量、响应时间、错误率等。更重要的是，这种观察是黑盒式的，不需要修改应用代码。Istio 提供了两种主要的观测手段：

一是全局指标，提供宏观的性能概览；
二是分布式追踪，可以深入分析单个请求在服务链路中的详细路径。

要查看全局指标，Istio 提供了 Prometheus 和 Grafana 这两个工具。我们可以通过 Istio 的 Addons 功能快速安装它们。安装后，使用 istioctl dashboard grafana 命令可以将 Grafana 的仪表板访问端口映射到本地。打开 Grafana，你会看到 Istio 提供的默认仪表板，比如 Istio Service Dashboard。这个仪表板会显示集群中所有服务的总体指标。在 Grafana 中，我们选择 Istio Service Dashboard，然后在服务下拉列表中选择 apigateway。这时，你会看到一些指标，比如客户端请求量、成功率、请求持续时间等。这些指标目前都是空的。我们可以在另一个终端启动一个简单的流量生成器，不断向 apigateway/api/catalog 发送请求。

$ while true; do curl http://localhost/api/catalog; sleep .5; done

回到 Grafana，你会看到仪表盘上的图表开始更新，显示了请求量、成功率、响应时间等指标。

在这里插入图片描述

除了全局指标，Istio 还能提供分布式追踪。通过 Istio 的 Addons，我们可以轻松安装 Jaeger。

kubectl apply -f ./samples/addons/jaeger.yaml

Jaeger 是一个流行的分布式追踪系统。安装好后，使用 istioctl dashboard jaeger 命令访问 Jaeger 的 Web 界面。同样，我们需要先生成一些流量，然后在 Jaeger 的界面中查看追踪信息。

在这里插入图片描述

在 Jaeger 界面，我们可以看到追踪条目，每个条目代表一个完整的请求。点击一个条目，可以看到它包含的各个 Span，也就是请求的子操作。通过 Jaeger，我们可以清晰地看到一个请求是如何从 Istio Gateway 传递到 API Gateway，再到 Catalog Service 的整个过程。这有助于我们理解系统内部的调用链路和性能瓶颈。

分布式系统的一个核心问题是网络不可靠。过去，开发者需要在应用代码中手动实现重试、超时、熔断等机制。Istio 可以将这些容错能力下沉到服务网格层面，为所有应用提供一致的、默认的容错能力。我们可以通过一个简单的 chaos.sh 脚本，模拟 Catalog 服务偶尔出现故障的情况。

$ ./bin/chaos.sh 500 100 # 注入100%的500 code故障

这时，客户端调用 API Gateway 就会看到间歇性的失败。现在，我们用 Istio 的 VirtualService 来配置重试。我们定义一个规则，针对 catalog 服务，允许重试最多 3 次，每次重试的超时时间是 2 秒。

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:name: catalog
spec:hosts:- cataloghttp:- route:- destination:host: catalogretries:attempts: 3retryOn: 5xxperTryTimeout: 2s

应用这个配置后，我们再次运行测试脚本。你会发现，即使 Catalog 服务仍然在模拟故障，客户端的响应却不再出现失败了。这是因为 Istio 的代理自动进行了重试，而无需修改应用代码。

$ ./bin/chaos.sh 500 delete # 删除500异常

Istio 的另一个重要能力是精细化的流量控制。假设我们发布了 Catalog Service 的新版本 v2，它增加了 imageUrl 字段。我们希望在正式上线前，先让一部分用户尝试新版本，比如内部员工。这时，我们需要 Istio 来控制流量，只将特定用户的请求路由到 v2 版本，而其他用户的请求仍然路由到稳定的 v1 版本。

要实现流量控制，首先要让 Istio 了解服务的不同版本。我们使用 DestinationRule 资源来定义这个。DestinationRule 可以基于 Kubernetes Pod 的标签，比如 version: v1 和 version: v2，来区分不同的服务版本。我们定义了两个版本：version-v1 和 version-v2。然后，我们需要部署 Catalog Service 的 v2 版本，并确保它的 Pod 标签是 version: v2。最后，应用这个 DestinationRule。有了版本定义，我们就可以使用 VirtualService 来控制流量了。

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: DestinationRule
metadata:name: catalog
spec:host: catalogsubsets:- name: version-v1labels:version: v1- name: version-v2labels:version: v2

我们定义一个规则，将所有请求都路由到 catalog 服务的 version-v1 版本。应用这个配置后，无论客户端发送什么请求，都会被路由到 v1 版本。这时，我们再次访问服务，应该只看到 v1 版本的响应。

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: DestinationRule
metadata:name: catalog
spec:host: catalogsubsets:- name: version-v1labels:version: v1- name: version-v2labels:version: v2

更进一步，我们可以根据请求的特征来动态路由。比如，我们定义一个规则，如果请求头包含 x-dark-launch: v2，就将请求路由到 v2 版本，否则路由到 v1 版本。

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:name: catalog
spec:hosts:- cataloghttp:- match:- headers:x-dark-launch:exact: "v2"route:- destination:host: catalogsubset: version-v2- route:- destination:host: catalogsubset: version-v1