Mecha：将Mesh进行到底

作者 | 敖小剑

Servicemesh 落地实践三年，效果一直并不理想，到了该反思的时候了。Mecha 作为面向服务的分布式能力抽象层，是 Servicemesh 模式的自然进化版本，预计也将是云原生化和 Mesh 化的必然趋势，让我们将 Mesh 进行到底。

什么是 Mecha？

Mecha 一词，相信爱好动漫的同学应该都不陌生。是的，就是大家熟悉的那个 Mecha（机甲）：

Mecha 这个词之所以出现在这里，主要是因为 Bilgin Ibryam 的这个博客文章 “Multi-Runtime Microservices Architecture”，提出了微服务架构的一个新的设想：Multiple Runtime。

备注：这篇博客文章强烈推荐阅读，我甚至建议在阅读本文之前先阅读这篇文章，因为我今天的内容，可以视为对这个文章的深度解读和思考。为了方便，这里提供一份中文翻译版本 多运行时微服务架构。

在这篇博客中，Bilgin Ibryam 首先分析并总结了分布式应用的四大需求:

• 生命周期（Lifecycle）

• 网络（Networking）

• 状态（State）

• 捆绑（Binding）

由于每种需求存在的问题和局限性，导致传统解决方案如企业服务总线（ESB）及其变体（例如面向消息的中间件，更轻量级的集成框架等）不再适用。随着微服务架构的发展，以及容器和 Kubernetes 的普及和广泛使用，云原生思想开始影响这些需求的实现方式。未来的架构趋势是通过将所有传统的中间件功能移至其他运行时来全面发展，最后的目标是在服务中只需编写业务逻辑。

下图是传统中间件平台和云原生平台的对比，传统中间件以各种 SDK 的方式提供能力，而云原生平台则通过各种外围 Runtime（典型如大家熟悉的 Servicemesh/Istio）：

因此作者引入了 Multiple Runtime 的概念：

作者提出：很可能在将来，我们最终将使用多个运行时来实现分布式系统。多个运行时，不是因为有多个微服务，而是因为每个微服务都将由多个运行时组成，最有可能是两个运行时 - 自定义业务逻辑运行时和分布式原语运行时。

对多运行时微服务架构和 Mecha 的说明：

作者在这里正式提出了 Mecha 的理念：

思路大体是：Smart Runtime， Dumb Pipes。

我对 Mecha 的理解是：业务逻辑在编码开始阶段应该是“裸奔”的，专注于业务逻辑的实现，而尽量不涉及到底层实现逻辑；而在运行时，则应该装备“机甲”，全副武装，大杀四方。熟悉的味道是吧？标准而地道的云原生思想。

Mecha 的本质

作者在原文中探讨了 Mecha 运行时的特性：

1. Mecha 是通用的，高度可配置的，可重用的组件，提供分布式原语作为现成的能力。

2. Mecha 可以与单个 Micrologic 组件一起部署 (Sidecar 模式)，也可以部署为多个共享 (注：我称之为 Node 模式)。

3. Mecha 不对 Micrologic 运行时做任何假设。它与使用开放协议和格式（例如 HTTP/gRPC，JSON，Protobuf，CloudEvents）的多语言微服务甚至单体一起使用。

4. Mecha 以简单的文本格式（例如 YAML，JSON）声明式地配置，指示要启用的功能以及如何将其绑定到 Micrologic 端点。

5. 与其依靠多个代理来实现不同的目的（例如网络代理，缓存代理，绑定代理），不如使用一个 Mecha 提供所有这些能力。

下面是我对上述特性的个人理解：

1. Mecha 提供的是能力，以分布式原语体现的各种能力，而不局限于单纯的网络代理。

2. Mecha 的部署模型，不局限于 Sidecar 模式，Node 模式在某些场景下（如 Edge/IoT，Serverless FaaS）可能会是更好的方式。至少，Mecha 下有机会按需选择，而不是绑死在 Sidecar 模式上

3. Mecha 和 Micrologic 之间的交互是开放而有 API 标准的，Mecha 和 Micrologic 之间的“协议”体现在 API 上，而不是 TCP 通讯协议。这提供了一个契机：一个统一 Micrologic 和 Mecha 之间通讯方式的契机。

4. Mecha 可以以声明式的方式进行配置和控制，这非常符合云原生的理念，同样也使得 API 更关注于能力本身，而不是能力如何配置。

5. 应用需要的能力如此之多（参见上面的图：分布式应用的四大需求），如果每个能力都对应一个代理（不管是 Node 还是 Sidecar），数量会非常夸张，带来的运维压力会很可怕。因此，如 Mecha 这个名字暗示的，运行时应该是整套的形式提供能力，而不是分散。

如果用一句话来总结，那么我认为 Mecha 的本质应该是：“面向应用的分布式能力抽象层”

如 Servicemesh 的本质是服务间通讯的抽象层一样，Mecha 的本质是应用需要的各种分布式能力和原语，包括但不限于服务间通讯。

从这个角度上说，Mecha 覆盖的范围是 Servicemesh 的超集：毕竟 Servicemesh 只覆盖到应用的部分需求（服务间通讯，还只限于同步 / 一对一 /request-response 模式），还有更多的分布式能力和原语有待覆盖。

换一句话说，Mecha 的目标应该是：“将 Mesh 进行到底！”

Mecha 的优势和未来

作者指出：Mecha 的好处是业务逻辑和越来越多的分布式系统问题之间的松耦合。

下图是业务逻辑和分布式系统问题在不同架构中的耦合：

其实思路和 Servicemesh 是一脉相承的，只是覆盖的分布式能力更广泛一些。

有一个问题：Mecha 会不会成为微服务架构的演进的下一个形态？我个人的答案：是，随着云原生的推进，分布式能力（以传统中间件为典型代表）下沉是大势所趋，Mesh 化的范围必然会继续扩大，也就离 Mecha 的形态越来越近了。这也就是本文标题的立意所在，Mecha 会是微服务乃至云原生的下一站。

在介绍完 Mecha/Multiple Runtime 的理念之后，我们来看看目前微软新推出来的 Dapr 项目 —— 这应该是业界第一个 Multiple Runtime 的开源实践项目。

项目地址：https://github.com/dapr/dapr。

Dapr 介绍

Dapr 是 Distributed Application Runtime （分布式应用运行时）的缩写，官方介绍说 Dapr 是“一种可移植的，事件驱动的运行时，用于构建跨云和边缘的分布式应用”。

Dapr 的详细介绍是：

Dapr 的功能和定位，下面这一张图就可以概括了：

• 最底下基础设施是各种云平台（主流公有云都支持）或者边缘环境

• 其上是 dapr 提供的分布式能力，dapr 称之为“building block”。

• 这些 building block 的能力，以统一的 API（支持 HTTP 和 gRPC）对外提供服务

• 应用可以用各种语言编写，然后通过 dapr 提供的 API 使用这些能力，dapr 也提供客户端类库来简化对 API 的调用，实现了多语言的支持。

Dapr 提供的具体分布式能力（building block）如下图所示：

每个 building block 提供的具体能力请参加 Dapr 的官方文档：https://github.com/dapr/docs/tree/master/concepts。

Dapr 的 API 例子

我们来看一下应用调用 Darp API 的例子，体验一下使用 Dapr 的方式。

以 Service Invocation / 服务调用为例：

部署和调用方式与 Servicemesh/Istio 极为相似，但是，差别在于：Dapr 是以提供 API 的方式提供 API 背后的能力，而不是提供提供协议代理的方式。

上图中 1，是 ServiceA 发起请求来调用一个远程服务。其 HTTP request 如下所示：

POST/GET/PUT/DELETE http://localhost:<daprPort>/v1.0/invoke/<appId>/method/<method-name>

其中：

• 参数 daprPort 是 Dapr Runtime 启动的监听端口，用来接受应用的 outbound 请求

• 参数 appId 是远程应用在 darp 中的关联 id，每个注册到 dapr 的应用都有一个唯一的 appId

• 参数 method-name 是要调用的远程应用的方法名或者 URL

负载可以存放在 HTTP body 中随请求发送，如 json。

注意，虽然都是提供相同的功能，这里体现了 Dapr（或者说背后的 Mecha）和 Servicemesh 在方式上的差异：暴露 API 还是代理通讯协议。

我们看一个更明显的例子，dapr 提供的 “publish/subscriptions” 能力，让应用可以方便的发布消息，或者订阅主题并接收消息。下图是应用发布消息，请求直接发给 dapr 即可：

例子中，参数 topic 指定了消息要发往的主题（例子中是 deathStarStatus）。后续 dapr 会完成将消息入 queue，然后推送到订阅了该 topic 的应用。接收消息的方式也类似，不过这次是 darp 主动发起：

dapr 首先会请求应用，咨询应用需要订阅那些主题（topic），如例子中应用返回的的 TopicA / TopicB

dapr 实现主题订阅，在接收到消息之后，再把消息发送给应用，通过 URL 参数的不同来区分不同的主题

注意在这个调用期间，无论是收发消息，应用完全不用理会底层 pub/sub 的实现机制（比如是 kafka，还是 rocketmq，还是其他公有云提供的消息机制），也完全不用引入该实现机制的客户端 SDK，只是简单的使用 darp 定义的 API 即可，从而实现了和底层的解耦，以及“厂商不绑定”。

为了进一步简化调用的过程（毕竟发一个最简单的 HTTP GET 请求也要应用实现 HTTP 协议的调用 / 连接池管理等），dapr 提供了各个语言的 SDK，如 java / go / python / dotnet / js / cpp / rust 。另外同时提供 HTTP 客户端和 gRPC 客户端。

我们以 Java 为例，java 的 client API 接口定义如下：

public interface DaprClient {     Mono<Void> publishEvent(String topic, Object event);   Mono<Void> invokeService(Verb verb, String appId, String method, Object request);    ......}

具体可见：

https://github.com/dapr/java-sdk/blob/master/sdk/src/main/java/io/dapr/client/DaprClient.java

前面介绍了 Multiple Runtime / Mecha 的架构思想，以及参考实现之一的微软 Dapr 项目。

由于 Multiple Runtime / Mecha 这个思想非常的新，刚刚提出不久，而微软 Dapr 项目也是一个新出来的项目，不管是理论思想还是实践都处于非常早期的状态，也还没有形成完善的方法论。

特别申明：以下内容更多是我个人当下的理解和感悟，仅代表个人意见，肯定有很多不成熟甚至谬误的地方，欢迎指正和探讨。

Mecha 和 Dapr 的启示

1. Mesh 模式应该推向更大的领域

   
   

   随着云原生的深入，应用需要的分布式能力应该全面下沉，而不仅仅局限于 Servicemesh 提供的服务间通讯能力；应用形态会朝纯业务逻辑这个目标更进一步，应用更加的云原生化。

   
   

   这是大势所趋，也是 Mecha 架构出现和发展的原动力。

   
   

2. Mecha 强调是“提供能力”，而不是通讯代理

   
   

   Mecha 的使用方式和 Servicemesh 有非常大的差异：Mecha 强调的是提供分布式能力给应用使用，这些能力最终以封装完善的 API 的方式呈现。API 体现的是应用对能力的“需求”和“意愿”，不涉及到如何实现，实现是 Mecha 的职责，采用什么样的实现也是由 Mecha 来控制。

   
   

   在 Servicemesh 下，不存在这个需求：Servicemesh 提供的是服务间通讯能力，这个能力是由 sidecar 来提供，没有其他的更底层的实现，不存在隔离和替换的可能。受服务通讯协议和报文 schema 的限制，Servicemesh 只能做请求的“转发”，能力聚焦在“如何转发”上，没有其他需要隔离和替代的能力。

   
   

   当 Mecha 把能力扩展到 Servicemesh 之外时，很多能力是由外部系统提供：比如 pub-sub 能力可以由不同的 Message Queue 实现；状态管理能力可以连接不同的 Key-Value 实现。此时能力的隔离性和可替代性就成为关键需求：解耦应用和能力实现，容许 Mecha 替换底层实现（进而实现供应商不锁定等）。

   
   

3. 不强求“零侵入”

   
   

   在 Servicemesh 中，“零侵入”是一个非常强调的特性，为此不惜引入 iptables 等流量劫持方案。“零侵入”在某些特殊场景下会发挥巨大的优势，如旧有应用不做改造的前提下接入 servicemesh。好处自然不言而喻，但零侵入也有自身的限制：客户端必须能发出符合服务器端要求的网络通讯请求，这个过程外部无法插手。

   
   

   对于服务间通讯，这个不是大问题。但是对于其他能力，由于有和实现解耦的需求，再通过客户端自行发起原生协议的请求就不合适了。因此，Mecha 中更倾向于采用低侵入的轻量级 SDK 方案，同样也可以实现跨语言和跨平台，只是需要付出实现各种语言 SDK 的代价。由于这个 SDK 足够轻量，因此代价还不算很高。

   
   

   而这些少量的工作量，少量的侵入，可以换取轻量级 SDK 能提供的各种便利和配合（简单理解：开后门），可以实现能力的抽象和 API 的封装。权衡利弊，Mecha 下更倾向于轻量级 SDK 方案。

   
   

4. 不限定 Sidecar 部署

   
   

   Sidecar 部署模式，存在资源占用、维护成本增加等缺点，在某些情况下可能并不合适：

• 边缘网络，IoT 场景：资源非常有限，不适合启动太多 Sidecar

• FaaS 场景：应用自身足够轻量，甚至比 Sidecar 还要轻量

• Serverless 场景：Scale to Zero 时，对冷启动速度有严格要求，Sidecar 的启动和初始化可能拖累应用启动速度

• Mecha 下，部署模式不限定于 Sidecar ，在合适时容许选择 Node 模式，甚至 Node 模式和 Sidecar 模式混合使用

  
  

5. API 和配置是关键

   
   

   API 是分布式能力的抽象，需要要对（开发上层业务应用的）客户友好，简单好用，稳定不变。这些 API 也需要标准化，被社区广泛接受和采纳，才能实现厂商不锁定和自由迁移，提升客户价值。

   
   

   另外，API 还需要配合配置使用，在把能力抽象为 API 时，是不提供能力的细节控制的。这些控制将在运行时由 Mecha 根据配置实现，可以理解为：“API + 配置 = 完整的能力”。

   
   

   API 和配置的制订以及标准化，预计将会是 Mecha 成败的关键。

Mecha 的精髓

1. 在 Mecha 下，为了实现 解耦 和 可替换， Runtime 隔离 了底层实现，因此演变为："Program to an Runtime, not an implementation.""

2. 考虑到 Runtime 不管是部署为 Sidecar 模式，还是部署为 Node 模式，都是 Localhost，因此有：“Program to an Localhost, not an implementation.”

3. 为了简化开发，Mecha 还是会提供轻量级 SDK，提供 API 作为能力的 抽象：“Program to an API, not an implementation.”

4. 考虑到 API 通常是以 interface 的形式提供，因此绕了一圈，Mecha 最后还是回到原点：“Program to an interface, not an implementation.”

个人理解，Mecha 的精髓就在于这几个关键点：隔离 / 抽象 / 解耦 / 可替换。如下图所示：

• 在 Mecha 下，MicroLogic（也就是业务逻辑的代码实现）不容许直接使用底层实现提供的分布式能力

• Mecha Runtime 将为 Micro Logic 提供分布式能力，同时隔离应用和底层实现

• 为了方便使用，提供轻量级 SDK，其中的 API 层实现了分布式能力的抽象，应用只需面向 API 编程

• 轻量级 SDK 和 Mecah Runtime 配合，完成对底层实现的解耦和可替换。

Mecha 的实现原则

在 Mecha 的实现上，我理解的原则是这样：

1. Runtime 是主力，要做厚

2. 轻量级 SDK 主要是给 Runtime 打配合，要做薄

具体的职责划分：

1. 轻量级 SDK：实现多语言接入，低侵入（但不追求零侵入）

2. API 接口：由轻量级 SDK 中提供统一，目标社区化 + 标准化，给开发者提供一致的编程体验，同时提供可移植性

3. 应用：轻量级 SDK/Runtime 配合，提供各种分布式能力，应用无感，只需简单使用 API，不耦合底层实现

在 Mecha 架构中，Runtime 自然是整个架构的核心，扮演类似 Servicemesh 中数据平面的角色

• 所有分布式能力使用的过程（包括访问内部生态体系和访问外部系统）都被 Runtime 接管和屏蔽实现

• 通过 CRD/ 控制平面实现声明式配置和管理（类似 Servicemesh）

• 部署方式上 Runtime 可以部署为 Sidecar 模式，或者 Node 模式，取决于具体需求，不强制

大概是在 3 月初，当时我第一次阅读 “Multi-Runtime Microservices Architecture” 这篇文章，有一种豁然开朗的感觉，尤其是有很多之前在反复考虑和权衡但是下不了结论的问题，在这个文章中得到了清晰的解答。可谓受益匪浅。

在 Servicemesh 探索和实践的这三年中，遇到很多问题，有很多之前没有想到过的问题浮现。比如，以前一直觉得 Servicemesh 中引入 Sidecar 带来的最大麻烦会是性能，但实际上，从目前的实践看，Sidecar 引入后带来的维护代价才是更令人头疼的事情，相比之下 Sidecar 引入带来的性能损失显得无伤大雅。

总结一下我个人对 Mecha 架构的核心理解，主要是两点：

1. Mecha 是云原生化和 Mesh 化的必然趋势：云原生在继续发展，应用需要的分布式能力需要继续下沉，越来越多的能力会以 sidecar 的形式出现，这是大势所趋。但不可能出现一个应用部署十几个 sidecar 的局面，这会是运维地狱。因此，必然需要出现新的形态来解决 Sidecar 过多的问题，合并为一个或者多个 Sidecar 就会成为必然。

2. Mecha 是 Servicemesh 模式的自然进化版本：Servicemesh 落地实践三年了，效果一直并不理想，到了该反思反省的时候了；而且 Mecha 的范围也远不止服务间通讯，新的需求下应该有新的思考和突破。Servicemesh 现有的固定模式，在 Mecha 下可以尝试打破以探索新的方式：不必拘泥于 Sidecar，试试 Node 模式；不必拘泥于通讯协议转发，试试 Runtime 提供能力解耦底层实现；不必拘泥于零侵入，试试在应用中保留一个足够轻的轻量级 SDK。

正如曾有说法，说“微服务是 SOA 实践中正确的部分（the Good Part）”，我希望在 Mecha 的探索和实践中，能够从 Servicemesh 的实践中吸取成功的经验和失败的教训，希望 Mecha 也能成为 Servicemesh 的 Good Part。希望在云原生的演进路线中，Mecha 可以继微服务和 Servicemesh 之后，成为云原生落地实践的下一站。

回到现实，目前 Mecha 和 Multi-Runtime 还是一个非常新的想法，Dapr 项目也才刚刚起步，Mecha 要探索的道路还很漫长，一切都还需要摸索着前进。

在文章的最后，特别鸣谢 “Multi-Runtime Microservices Architecture”一文的作者 “Bilgin Ibryam”，我非常认可这篇文章中的思想和理念，分析归纳的非常到位，提炼和升华的能力令人佩服。

本文参考了 Bilgin Ibryam 出品的如下内容：

• Multi-Runtime Microservices Architecture，作者 Bilgin Ibryam，Mecha 的思想来自这篇文章，强烈推荐阅读。也可以直接看我翻译的版本 多运行时微服务架构。如前所述，建议在阅读本文之前先阅读这篇博客文章。

• The Evolution of Distributed Systems on Kubernetes : 作者 Bilgin Ibryam, 2020 年 3 月在 QCon London 的演讲，依然强烈推荐。内容非常精彩，对 Kubernetes 上分布式系统演进做了很好的总结和展望，当然也依然在布道多运行时微服务架构的理念。本文的很多图片 援引自这份 PPT。

作者介绍：

敖小剑，具有十八年软件开发经验，资深码农，微服务专家，Cloud Native 拥护者，敏捷实践者，Service Mesh 布道师，ServiceMesher 中文社区联合创始人。专注于基础架构建设，对微服务、servicemesh，serverless 等云原生相关技术有着深入研究和独到见解。