本篇文章为大家展示了基于Istio实现流量对比分析是怎样的，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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流量镜像，也称为影子流量，流量镜像提供一种尽可能低的风险为生产带来变化的强大功能。镜像会将实时流量的副本发送到镜像服务。镜像流量发生在主服务的关键请求路径之外。
在非生产或者测试环境中，尝试访问一个服务所有可能的测试用例组合是个非常不现实的任务。 在某些情况下，编写这些用例的所有工作也可能与实际生产所需的用例不匹配。在理想情况下，可以使用实时的生产用例和流量来帮助完善在测试环境中错过的功能区域。
一旦我们能够可靠地镜像流量，就可以开始做一些有价值的事情，例如通过请求流量对比工具Diffy，可以将引入测试集群的流量与生产集群中的预期行为进行比较。例如，我们可能想比较请求结果与预期结果间的偏差，或是API协议中的数据损坏情况，以便更好地兼容。
除此之外，需要注意：
当流量镜像到不同的服务时，会发生在请求的关键路径之外；
忽略对任何镜像流量的响应; 流量被视为“即发即忘”；
此处，插入一个代理就可以负责此类流量的协调，并对其进行有趣的比较。Diffy就是一款这样的代理工具。Diffy启动一个代理服务（例如监听端口8880），再根据用户设置的primary、secondary两个旧服务地址（primary和secondary代码完全相同，目的是为了减少噪音干扰）、candidate新服务地址。
它还能够检测结果中的噪音，并通过先调用两个实时服务的实例来忽略它们（例如时间戳，单调递增计数器等提示），总结来说就是检测，然后在测试服务中忽略掉这部分。
Diffy还提供了一个不错的页面可以用来查看调用结果、对比情况、和基于某些特征的过滤。它还有一个很好的管理控制台，可以查看有关调用比较结果的功能指标（metrics）和统计数据（statistics）。
在此任务中，将首先强制所有流量到 v1 版本的服务。然后，将使用规则将一部分流量镜像到 v2版本。
首先部署两个版本的示例服务。
版本1的部署使用了Docker镜像httpbin，提供常见的http请求访问：
apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: mirrorservice-sample-v1 spec: replicas: 1 template: metadata: labels: app: mirrorservice-sample version: v1 spec: containers: - image: docker.io/kennethreitz/httpbin imagePullPolicy: IfNotPresent name: mirrorservice-sample command: ["gunicorn", "--access-logfile", "-", "-b", "0.0.0.0:44134", "httpbin:app"] ports: - containerPort: 44134
版本2的部署使用了自定义的Docker镜像，对应的Dockerfile如下：
FROM nginx:latest COPY default.conf /etc/nginx/conf.d/ EXPOSE 80
所需的nginx 配置文件:
网站设计包含服务
网站制作流程
有效沟通方式
售后服务
+ 品牌创意
+ 宣传视频
+ 大陆官网
+ 外贸官网
+ 移动应用
+ 形象设计
网站建设
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来访路线server {
listen 44134;
server_name localhost;
location / {
proxy_pass http://httpbin-diffy.diffy:8880/;
proxy_http_version 1.1;
proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
proxy_set_header Connection "upgrade";
}
}版本2的部署作为Istio的流量镜像目标，在接收到流量之后会转发到Diffy的代理中。当前没有直接将Diffy代理作为Isito流量镜像目标，原因是Diffy代理与Envoy代理目前本身有冲突，无法正常流量转发，因此需要此部署中转一下。
apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: mirrorservice-sample-v2 spec: replicas: 1 template: metadata: labels: app: mirrorservice-sample version: v2 spec: containers: - name: mirrorservice-sample image: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/wangxining/mirrorservice:0.1 imagePullPolicy: Always ports: - containerPort: 44134
对应的Kubernetes service:
apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: mirrorservice-sample spec: type: ClusterIP ports: - name: http port: 44134 selector: app: mirrorservice-sample
默认情况下，Kubernetes 在服务的两个版本之间进行负载均衡。创建如下流量镜像规则将 100％ 的流量发送到 v1， 同时指定流量镜像到v2。当流量被镜像时，请求将通过其主机/授权报头发送到镜像服务附上 -shadow 。
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3 kind: DestinationRule metadata: name: mirrorservice-sample spec: host: mirrorservice-sample subsets: - name: v1 labels: version: v1 - name: v2 labels: version: v2 --- apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3 kind: VirtualService metadata: name: mirrorservice-sample spec: hosts: - mirrorservice-sample http: - route: - destination: host: mirrorservice-sample subset: v1 weight: 100 #- destination: # host: mirrorservice-sample # subset: v2 # weight: 0 mirror: host: mirrorservice-sample subset: v2
Diffy可以作为代理，截取请求并发送至所有运行的服务实例，通过对比响应结果来发现每次迭代代码中可能存在的问题。其中，Diffy上运行了三类代码实例：
线上稳定版本：一个运行线上稳定版本代码的节点
线上稳定版本备份：同样运行了线上的稳定版本，用于消除噪音
测试版本：待上线的测试版本，用于和线上环境代码进行对比
在实际Diffy测试中，会发现大部分的接口都会有一定差异，原因是这些响应中存在了噪音，噪音可能包括：
server响应中生成的时间戳
随机生成的数字
系统服务间的有条件竞争
Diffy能够通过一定的方式，清除这类噪音，保证分析结果不被影响。
通过以下YAML创建Diffy服务：
apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: httpbin-diffy labels: app: httpbin-diffy spec: ports: - name: http-proxy port: 8880 - name: http-admin port: 8881 - name: http-console port: 8888 selector: app: httpbin-diffy --- apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: labels: app: httpbin-diffy version: v2 name: httpbin-diffy-v2 spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: httpbin-diffy version: v2 template: metadata: labels: app: httpbin-diffy version: v2 spec: containers: - image: lordofthejars/diffy:1.0 imagePullPolicy: IfNotPresent livenessProbe: exec: command: - curl - localhost:8888 initialDelaySeconds: 10 periodSeconds: 60 timeoutSeconds: 1 name: httpbin-diffy args: ["-candidate=httpbin-candidate:8080", "-master.primary=httpbin-master:8080", "-master.secondary=httpbin-master:8080", "-service.protocol=http", "-serviceName=httpbin", "-proxy.port=:8880", "-admin.port=:8881", "-http.port=:8888", "-rootUrl='localhost:8888'"] ports: - containerPort: 8888 name: http-console protocol: TCP - containerPort: 8880 name: http-proxy protocol: TCP - containerPort: 8881 name: http-admin protocol: TCP readinessProbe: exec: command: - curl - localhost:8888 initialDelaySeconds: 10 periodSeconds: 60 timeoutSeconds: 1 securityContext: privileged: false
通过以下YAML创建示例所用的primary、secondary(当前示例中与primary相同)与candidate服务：
apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: httpbin-master labels: app: httpbin-master spec: ports: - name: http port: 8080 selector: app: httpbin version: v1 --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: httpbin-candidate labels: app: httpbin-candidate spec: ports: - name: http port: 8080 selector: app: httpbin version: v2 --- apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: httpbin-v1 spec: replicas: 1 template: metadata: labels: app: httpbin version: v1 spec: containers: - image: docker.io/kennethreitz/httpbin imagePullPolicy: IfNotPresent name: httpbin command: ["gunicorn", "--access-logfile", "-", "-b", "0.0.0.0:8080", "httpbin:app"] ports: - containerPort: 8080 --- apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: httpbin-v2 spec: replicas: 1 template: metadata: labels: app: httpbin version: v2 spec: containers: - image: docker.io/kennethreitz/httpbin imagePullPolicy: IfNotPresent name: httpbin command: ["gunicorn", "--access-logfile", "-", "-b", "0.0.0.0:8080", "httpbin:app"] ports: - containerPort: 8080
启动 sleep 服务，这样就可以使用 curl 来提供负载：
