Linkerd
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注意：Linkerd最初版本是使用Scala开发的，现在已开始开发Linkerd2，使用Go语言开发，该公司的另一款轻量级Service Mesh conduit也寿终正寝，合并入Linkerd 2.0，详见Conduit 0.5发布—以及R.I.P. Conduit。
Linkerd是一个用于云原生应用的开源、可扩展的service mesh（一般翻译成服务网格，还有一种说法叫”服务啮合层“，见Istio：用于微服务的服务啮合层）。
Linkerd的出现是为了解决像twitter、google这类超大规模生产系统的复杂性问题。Linkerd不是通过控制服务之间的通信机制来解决这个问题，而是通过在服务实例之上添加一个抽象层来解决的。
Linkerd负责跨服务通信中最困难、易出错的部分，包括延迟感知、负载平衡、连接池、TLS、仪表盘、请求路由等——这些都会影响应用程序伸缩性、性能和弹性。
Linkerd作为独立代理运行，无需特定的语言和库支持。应用程序通常会在已知位置运行linkerd实例，然后通过这些实例代理服务调用——即不是直接连接到目标服务，服务连接到它们对应的linkerd实例，并将它们视为目标服务。
在该层上，linkerd应用路由规则，与现有服务发现机制通信，对目标实例做负载均衡——与此同时调整通信并报告指标。
通过延迟调用linkerd的机制，应用程序代码与以下内容解耦：
生产拓扑
服务发现机制
负载均衡和连接管理逻辑
应用程序也将从一致的全局流量控制系统中受益。这对于多语言应用程序尤其重要，因为通过库来实现这种一致性是非常困难的。
Linkerd实例可以作为sidecar（既为每个应用实体或每个主机部署一个实例）来运行。 由于linkerd实例是无状态和独立的，因此它们可以轻松适应现有的部署拓扑。它们可以与各种配置的应用程序代码一起部署，并且基本不需要去协调它们。
Linkerd 的基于 Kubernetes 的 Service Mesh 部署方式是使用 Kubernetes 中的 DaemonSet 资源对象，如下图所示。
这样 Kubernetes 集群中的每个节点都会运行一个 Linkerd 的 Pod。
但是这样做就会有几个问题：
节点上的应用如何发现其所在节点上的 Linkerd 呢？
节点间的 Linkerd 如何路由的呢？
Linkerd 如何将接收到的流量路由到正确的目的应用呢？
如何对应用的路有做细粒度的控制？
这几个问题在 Buoyant 公司的这篇博客中都有解答：A Service Mesh for Kubernetes, Part II: Pods are great until they’re not，我们下面将简要的回答上述问题。
简而言之，是使用环境变量的方式，如在应用程序中注入环境变量 http_proxy：
这要求应用程序必须支持该环境变量，为应用程序所在的 Pod 设置了一个代理，实际上对于每种不同的协议 Linkerd 都监听不同的端口。
4140 for HTTP
4240 for HTTP/2
4340 for gRPC
关于 Linkerd 作为 Service Mesh 的详细配置请参考 serivcemesh.yml。
通过 transformer 来确定节点间的 Linkerd 路由，参考下面的配置：
Router 定义 Linkerd 如何实际地处理流量。Router 监听请求并在这些请求上应用路有规则，代理这些请求到正确的目的地。Router 是与协议相关的。对于每个 Router 都需要定义一个 incoming router 和一个 outcoming router。预计该应用程序将流量发送到 outcoming router，该 outcoming router 将其代理到目标服务节点上运行的 Linkerd 的 incoming router。Incoming router 后将请求代理给目标应用程序本身。我们还定义了 HTTP 和 HTTP/2 incoming router，它们充当 Ingress controller 并基于 Ingress 资源进行路由。
路由规则配置是在 namerd 中进行的，例如：
Namerd 中存储了很多 dtab 配置，通过这些配置来管理路有规则，实现微服务的流量管理。
如果将 Linkerd 作为边缘节点还可以充当 Ingress controller，如下图所示。
Linkerd 自己最令人称道的是它在每台主机上只安装一个 Pod，如果使用 Sidecar 模式会为每个应用程序示例旁都运行一个容器，这样会导致过多的资源消耗。Squeezing blood from a stone: small-memory JVM techniques for microservice sidecars 这篇文章中详细说明了 Linkerd 的资源消耗与性能。
