百度百亿流量实践：Istio在ServiceMesh中的研发与落地

《Istio在百度百亿级流量生产环境的研发实践》是由百度云原生技术专家陈鹏撰写的一份技术文档，详细探讨了Istio在百度这样庞大流量场景下的应用与挑战。陈鹏在演讲中分享了他在百度服务治理领域的丰富经验，特别是从2013年开始，百度逐渐引入ServiceMesh的概念，最终在2019年自主研发了BMesh系统。 演讲大纲首先概述了百度服务治理的历史变迁，从最初的独立代理服务到大规模部署ServiceMesh，如搜索并行服务系统的开发，以及百度网盘UFC系统的Proxy+控制中心设计。Istio在2018年引入后，由于其强大的能力，包括服务注册与发现、路由、负载均衡、流量复制、故障注入、追踪和仪表盘等功能，迅速在百度大规模落地，服务实例数量达到20万，处理的PV量达到千亿级别，涉及的机器节点超过10万个，分布在多个数据中心。 引入ServiceMesh的原因主要体现在多语言技术栈的统一性、服务治理周期长、业务库与进程耦合、上线和策略调整的复杂性，以及产品能力和可视化能力的缺失。这些问题促使百度寻找更高效的解决方案，如Istio来提升服务治理的效率和灵活性。 然而，在实际生产环境中，Istio面临的一些挑战包括Sidecar注入的管理和性能问题，Kubernetes（K8S）的深度依赖，如透明注入以优化用户接入体验、大规模Sidecar的集中管理、对私有协议的支持、服务发现集成以及稳定性产品能力的提升。例如，Istio配置存储依赖于K8S的ApiServer和Etcd，而K8S的服务模型，如ClusterIP和容器网络，以及Iptables流量劫持机制，都与Istio的集成密切相关。 当提到Istio对K8S的依赖时，实际上指的是Istio如何利用K8S的基础设施进行 Sidecar代理的部署和管理，通过透明地注入到容器中来实现服务间的通信和流量控制。此外，它还依赖K8S的配置存储机制、服务发现机制以及集群管理和网络模型，这些共同构成了Istio在百度生产环境中有效运作的关键组成部分。 这份文档深入剖析了Istio在百度生产环境中落地的实践经验，以及如何解决在大规模流量和复杂架构下遇到的技术挑战，为其他企业在类似环境下采用和优化ServiceMesh提供了宝贵的参考案例。