idou老師教你學Istio 19 : Istio 流量治理功能原理與實戰

一、負載均衡演算法原理與實戰

負載均衡演算法（load balancing algorithm）,定義了幾種基本的流量分發方式，在Istio中一共有4種標準負載均衡演算法。

•Round_Robin： 輪詢演算法，顧名思義請求將會依次發給每一個例項，來共同分擔所有的請求。

•Random： 隨機演算法，將所有的請求隨機分發給健康的例項

•Least_Conn: 最小連線數，在所有健康的例項中任選兩個，將請求發給連線數較小的那一個例項。

接下來，我們將根據以上幾個演算法結合APM（應用效能管理）的監控拓撲圖來實戰下。

·實戰環境·

華為雲開啟了Istio服務網格的CCE叢集 

官方最佳時間Bookinfo應用，並且給Reviews配置了五個例項

開通APM測試服務（免費）

我們知道如果使用者不進行任何配置，負載均衡演算法預設是輪詢演算法，所以我們現將負載均衡演算法設為隨機（Random）。

步驟 1

在雲容器引擎介面點選應用管理，選擇流量治理。

步驟 2

右側出現拓撲圖，在上面的選項欄中選擇叢集，名稱空間，應用。然後點選我們想配置的元件，這裡是 reviews，右側則會

出現流量治理的介面。

步驟 3

在負載均衡演算法中，由Round_Robin 改為random。

步驟 4

在左側導航欄中選擇流量治理下面的流量監控，再選擇相應的叢集，名稱空間，應用。多訪問幾次，或者後臺寫指令碼一直

curl productpage，可以從拓撲圖中觀察資料。

步驟 5

當有流量時，滑鼠右鍵點選reviews元件，選擇展開選項這時我們可以看到所有例項的被分發情況。

其餘負載均衡演算法基本一樣，我們在步驟上不做贅述，直接展示結果。

輪詢演算法：

二、會話保持原理與實戰

會話保持（Session Affinity）是透過設定的某個指標來計算，將雜湊值相同的請求分發至某個固定的例項來處理。現在支援

基於HTTP頭部設定指標和Cookie鍵值設定指標。

我們當前還在輪詢演算法中，所以所有請求會均勻的分配給所有例項，設定會話保持基於HTTP請求頭部，並且設為Cookie。

我們後臺curl的請求cookie設為了一個固定值，理論上來講所有的請求都會分發至同一個pod。

我們依然採用流量監控，展開reviews元件來觀察分發情況。

根據圖中不難看出，所有的請求都分發至了第二個例項，因為cookie一致所以保持了這個會話連結。

三、故障注入原理與實戰

故障注入（Fault Injection）為開發和測試人員主動向系統中引入故障，來觀察系統在非正常狀態下的行為，是一種可靠性，

穩定性的驗證手段。Istio也支援了非侵入式的注入故障，分為時延故障和中斷故障。

故障注入的步驟大致相同在流量治理頁面的下方，選擇時延故障，並且輸入觸發百分比和延時時間。然後再開啟

productpage 手動重新整理幾次，能明顯感覺到延遲有了變化，當然也可以開啟F12除錯介面，觀察網路請求狀況，不難發現

productpage請求耗時都在2秒上下。

這時候我們開啟流量監控介面觀察下發現productpage與reviews受到了明顯的影響。紅色表示請求狀態極差，虛線表示是

由時延造成的。

接下來我們來測試並且使用中斷故障，我們對details配置中斷故障，中斷返回碼設為501。

配置完後，我們再去手動訪問幾次productpage來觀察下結果。

發現現在的右側details已經報了error

我們回到流量監控圖，可以看到元件之間的訪問情況。在給ratings配置了中斷故障後，原本呼叫ratings元件的reviews元件，

已經無法和ratings通訊了。

本文以華為雲istio服務結合APM服務為大家演示了流量治理中的主要功能。希望大家在今後的開發和測試中可以利用istio靈

活的非侵入的治理功能提高開發和測試的效率。

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