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来简单看一下他们的功能对比：
| 功能列表 | Spring Cloud | Isito |
|---|---|---|
| 服务注册与发现 | 支持，基于Eureka，consul等组件，提供server，和Client管理 | 支持，基于XDS接口获取服务信息，并依赖“虚拟服务路由表”实现服务发现 |
| 链路监控 | 支持，基于Zikpin或者Pinpoint或者Skywalking实现 | 支持，基于sideCar代理模型，记录网络请求信息实现 |
| API网关 | 支持，基于zuul或者spring-cloud-gateway实现 | 支持，基于Ingress gateway以及egress实现 |
| 熔断器 | 支持，基于Hystrix实现 | 支持，基于声明配置文件，最终转化成路由规则实现 |
| 服务路由 | 支持，基于网关层实现路由转发 | 支持，基于iptables规则实现 |
| 安全策略 | 支持，基于spring-security组件实现，包括认证，鉴权等，支持通信加密 | 支持，基于RBAC的权限模型，依赖Kubernetes实现，同时支持通信加密 |
| 配置中心 | 支持，springcloud-config组件实现 | 不支持 |
| 性能监控 | 支持，基于Spring cloud提供的监控组件收集数据，对接第三方的监控数据存储 | 支持，基于SideCar代理，记录服务调用性能数据，并通过metrics adapter，导入第三方数据监控工具 |
| 日志收集 | 支持，提供client，对接第三方日志系统，例如ELK | 支持，基于SideCar代理，记录日志信息，并通过log adapter，导入第三方日志系统 |
| 工具客户端集成 | 支持，提供消息，总线，部署管道，数据处理等多种工具客户端SDK | 不支持 |
| 分布式事务 | 支持，支持不同的分布式事务模式：JTA，TCC，SAGA等，并且提供实现的SDK框架 | 不支持 |
| 其他 | …… | …… |
从上面表格中可以看到，如果从功能层面考虑，Spring Cloud与Service Mesh在服务治理场景下，有相当大量的重叠功能，从这个层面而言，为Spring Cloud向Service Mesh迁移提供了一种潜在的可能性。
从图中我们可以简要的分析出，一个基于Spring Cloud的微服务架构，主要包括四部分内容：服务网关，应用服务，外围支撑组件，服务管理控制台。
- 服务网关服务网关涵盖的功能包括路由，鉴权，限流，熔断，降级等对入站请求的统一拦截处理。具体可以进一步划分为外部网关（面向互联网）和内部网关（面向服务内部管理）。
- 应用服务应用服务是企业业务核心。应用服务内部由三部分内容构成：业务逻辑实现，外部组件交互SDK集成，服务内部运行监控集成。
- 外围支撑组件
外围支撑组件，涵盖了应用服务依赖的工具，包括注册中心，配置中心，消息中心，安全中心，日志中心等。 - 服务管理控制台
服务管理控制台面向服务运维或者运营人员，实现对应用服务运行状态的实时监控，以及根据情况需要能够动态玩成在线服务的管理和配置。
这里面哪些内容是我们可以拿掉或者说基于Service Mesh（以Istio为例）能力去做的？分析下来，可以替换的组件包括网关（gateway或者Zuul，由Ingress gateway或者egress替换），熔断器（hystrix，由SideCar替换），注册中心（Eureka及Eureka client，由Polit，SideCar替换），负责均衡（Ribbon，由SideCar替换），链路跟踪及其客户端（Pinpoint及Pinpoint client，由SideCar及Mixer替换）。这是我们在Spring Cloud解析中需要完成的目标：即确定需要删除或者替换的支撑模块。
- 删除组件，包括网关，熔断器，注册中心，负载均衡，链路跟踪组件，同时删除对应client的SDK；
- 替换组件，采用httpClient 的SDK支持http协议的远程调用（原来在Ribbon中），由原来基于注册中心的调用，转变成http直接调用；
- 配置信息变更，修改与删除组件管理的配置信息以及必要的组件交互代码（根据实际应用情况操作）；
当然服务单元改造过程中，还会涉及到很多的细节问题，都需要根据应用特点进行处理，这里不做深入分析。
ROM openjdk:8-jre-alpine
ENV TZ=Asia/Shanghai \
SPRING_OUTPUT_ANSI_ENABLED=ALWAYS \
JAVA_OPTS="" \
JHIPSTER_SLEEP=0
RUN ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime && echo $TZ > /etc/timezone
CMD echo "The application will start in ${JHIPSTER_SLEEP}s..." && \
sleep ${JHIPSTER_SLEEP} && \
java ${JAVA_OPTS} -Djava.security.egd=file:/dev/./urandom -jar /app.jar
# java ${JAVA_OPTS} -Djava.security.egd=environment:/dev/./urandom -jar /app.@project.packaging@
EXPOSE 8080
ADD microservice-demo.jar /app.jar
文件中定义了服务端口以及运行命令。
Maven-docker-plugin的插件配置如下所示：
<build>
<finalName>microservice-demo</finalName>
<plugins>
......
<plugin>
<groupId>com.spotify</groupId>
<artifactId>docker-maven-plugin</artifactId>
<version>1.2.0</version>
<executions>
<execution>
<id>build-image</id>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>build</goal>
</goals>
</execution>
<execution>
<id>tag-image</id>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>tag</goal>
</goals>
<configuration>
<image>${project.build.finalName}:${project.version}</image>
<newName>${docker.registry.name}/${project.build.finalName}:${project.version}</newName>
</configuration>
</execution>
<!--暂时不添加推送仓库的配置-->
</executions>
<configuration>
<dockerDirectory>${project.basedir}/src/main/docker</dockerDirectory>
<imageName>${project.build.finalName}:${project.version}</imageName>
<resources>
<resource>
<targetPath>/</targetPath>
<directory>${project.build.directory}</directory>
<include>${project.build.finalName}.${project.packaging}</include>
</resource>
</resources>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
通过增加docker-maven-plugin，在执行mvn package的时候可以加载Dockerfile，自动构建服务的容器镜像（需要说明的前提是本地安装docker运行环境，或者通过环境变量在开发工具中配置Docker的远程连接环境），从而完成服务容器化改造。
集群部署方案主要考虑多集群，跨数据中心，存储选择，网络方案，集群内部主机标签划分，集群内部网络地址规划等多方面因素。
2. 集群规模
集群规模主要考虑etcd集群大小，集群内运行实例规模（用来配置ip范围段），集群高可用节点规模等因素。
基于以上两点来考虑容器化环境的部署方案，关键是合理规划，避免资源浪费。
Istio部署插件需要根据需要的场景，考虑采用的插件完整性，例如prometheus，kiali，是否开启TLS等，具体安装选项可以参考https://preliminary.istio.io/zh/docs/reference/config/installation-options/。
2. 跨集群部署
依据容器环境考虑是否需要支持Isito的跨集群部署方案.
其次，就目前Service Mesh的落地实现而言，对于一些特定需求的监测粒度有所欠缺，例如调用线程栈的监测（当然，从网络层考虑，或者不在Service Mesh的考虑范围之内），但是恰恰在很多服务治理场景的要求范围之中。我们也需要针对这种情况，考虑实现方案。
最后，大家一直诟病的性能和安全问题。目前已经有所加强，但是依然被吐槽。
整体而言，Spring Cloud是微服务实现服务治理平台的现状，而Service Mesh却是未来，当然也不能完全取而代之，毕竟设计思路和侧重点不同，是否迁移需要根据业务场景而定。
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