Mesh 服务治理

MegaEase Cloud 平台可以托管用户的服务器，支持快速部署并管理常见的软件服务和云原生应用，让用户以此获得不被平台锁定，低成本，高可用的云原生平台。

本文档介绍 MegaEase Cloud 平台的 Service Mesh 基本使用方法，包括：

Mesh 服务治理
- Mesh 服务治理
- 附录

Mesh 服务治理

EaseMesh作为Mesh产品，是建立在Kubernetes上的服务治理平台，与 MegaEase Cloud 平台无缝结合。所以安装Mesh的前置条件有：有可用Kubernetes集群（一个集群只能安装一个Mesh）

安装 EaseMesh

进入 Services 页面
点击 Create Service，选择 EaseMesh
选择一个可用的Kubernetes集群
选择 Control Plane Replicas 数目（推荐不多于 Kubernetes 集群 Node 数）
如果需要 Shadow Service，则将 AddOns 的 ShadowService 选上
如果需支持 非Java 服务，则可将 Install CoreDN 勾选上
点击 Create 创建 EaseMesh 服务

安装 Mesh App

进入 _ Apps_ 页面
点击 Create App ，选择 Kubernetes App
点击 Edit From YAML Template
将 App 的 YAML 拷贝到编辑框（内容见附录，我们用有三个服务的 TakeoutApp 做例子）
点击 Submit
Cluster Name 选择第1步里安装Mesh的Kubernetes，勾选上 Whether to enable EaseMesh
点击 Next
点击 Create

流量示例

我们以 TakeoutApp 为例子来测试流量，其中三个服务的调用顺序是 order-mesh -> restaurant-mesh -> delivery-mesh。

如果要从外部发送流量到第一个服务order-mesh，我们需要为它创建Ingress：

进入Service/Ingress页面
点击Create Ingress创建Order服务的流量入口

作为例子，我们填写以下表单：

Name: order-public
Exact Path: /
Backend Service: order-mesh

点击 Create Ingress
用 HTTP Client 测试流量
进入 Apps/Tracings 查看调用链
进入 Trace/Records 查看调用 Span

灰度发布

进入 Service/Canary Release 页面
点击 Create Canary Release

作为例子，我们填写以下表单：

Name：beijing
Services：delivery-mesh；Canary Version：canary_version
Priority: 3
Traffic Rules：Header: X-Location; Exact: Beijing

点击 Create Canary Release
用 HTTP Client 测试灰度流量

影子服务

进入 Service/Shadow Service 页面
点击 Create Shadow Service

作为例子，我们填写以下表单：

Name: shadow-order
Namespace: takeoutapp
Source Service Name: order-mesh
Traffic Header Value: pressure-test

点击 Create Shadow Service
用 HTTP Client 测试 Shadow 流量
进入 Apps/Tracings 查看 Shadow 标志的调用链

附录

Takeoutapp完整代码可见：Mesh Example (opens in a new tab).

takeoutapp.yaml:

name: takeoutapp
namespace: takeoutapp
cluster_name: easestack
description: An application comprising of order, restaurant, delivery.
easemesh:
  enable: true
components:
 
# Order
- name: order-mesh
  enable: true
  image: megaease/meshdemo
  image_version: latest
  type: Stateless
  instance_count: 1
  named_ports:
  - name: http
    port: 80
  env_variables:
  - name: SERVICE_NAME
    value: order-mesh
  - name: ZIPKIN_URL
    value: https://monitor.megaease.com:32430/report/application-tracing-log
  resource_require:
    cpu: 200m
    memory: 256Mi
  resource_limit:
    cpu: 1200m
    memory: 2048Mi
  configurations:
  - key: listenPort
    value: "7700"
    use_as_file: /etc/port_config
    is_sub_path: true
  - key: listenAddr
    value: 127.0.0.1
    use_as_file: /etc/address_config
    is_sub_path: true
 
# Restaurant
- name: restaurant-mesh
  enable: true
  image: megaease/meshdemo
  image_version: latest
  type: Stateless
  instance_count: 1
  named_ports:
  - name: http
    port: 80
  env_variables:
  - name: SERVICE_NAME
    value: restaurant-mesh
  - name: ZIPKIN_URL
    value: https://monitor.megaease.com:32430/report/application-tracing-log
  resource_require:
    cpu: 200m
    memory: 1Gi
  resource_limit:
    cpu: 2000m
    memory: 3Gi
  configurations:
  - key: listenPort
    value: "8800"
    use_as_file: /etc/port_config
    is_sub_path: true
  - key: listenAddr
    value: 0.0.0.0
    use_as_file: /etc/address_config
    is_sub_path: true
 
# Delivery
- name: delivery-mesh
  enable: true
  image: megaease/meshdemo
  image_version: latest
  type: Stateless
  instance_count: 1
  named_ports:
  - name: http
    port: 80
  env_variables:
  - name: SERVICE_NAME
    value: delivery-mesh
  - name: ZIPKIN_URL
    value: https://monitor.megaease.com:32430/report/application-tracing-log
  resource_require:
    cpu: 200m
    memory: 256Mi
  resource_limit:
    cpu: 1200m
    memory: 2048Mi
  configurations:
  - key: listenPort
    value: "9900"
    use_as_file: /etc/port_config
    is_sub_path: true
  - key: listenAddr
    value: 127.0.0.1
    use_as_file: /etc/address_config
    is_sub_path: true

Kubernetes 应用通知