首先，給出Service Mesh 的定義：
服務網格是一個基礎設施層，用於處理服務間通訊。雲原生應用有着複雜的服務拓撲，服務網格負責在這些拓撲中實現請求的可靠傳遞。在實踐中，服務網格通常實現爲一組輕量級網絡代理，它們與應用程序部署在一起，而對應用程序透明。
那麼服務網格使用在什麼場景下呢？ 簡單地說來就是爲了解決就是微服務場景下的一系列問題。
微服務(Microservices)是一種軟件架構風格，它是以專注於單一責任與功能的小型功能區塊(Small Building Blocks)爲基礎，利用模塊化的方式組合出複雜的大型應用程序，各功能區塊使用與語言無關（Language-Independent /Language agnostic）的API集相互通信。
微服務痛點
比如在實現微服務的時候要處理一系列的比較基礎和通用的事項，如服務發現，在得到服務器實例列表之後再做負載均衡，爲了保護服務器要熔斷/重試等等。
這些功能所有的微服務都需要，那怎麼辦呢？如果將這些功能直接在應用程序裏面實現，應用程序裏面又加上了大量的非業務相關的代碼。很自然的，爲了簡化開發避免代碼重複，我們選擇使用類庫，如經典的Netflix OSS套件。這樣開發人員的重複編碼問題就解決了：只需要寫少量代碼，就可以藉助類庫實現這些功能。
因爲這個原因，最近這些年大家看到Java社區Spring Cloud的普及程度非常快，幾乎成爲了微服務的代名詞。但這一切都完美了嗎？
侵入式框架的痛點：
以Spring Cloud/Dubbo爲代表的傳統微服務框架，是以類庫的形式存在，通過重用類庫來實現功能和避免代碼重複。但在以運行時操作系統進程的角度來看，這些類庫還是滲透進了打包部署之後的業務應用程序，和業務應用程序運行在同一進程內。所謂”侵入式框架”的稱謂由此而來。
而建立在類庫基礎上的”侵入式框架”，會面臨與生俱來的諸多痛點。
微服務在面世時，承諾了一個很重要的特性：微服務可以採用最適合的語言來編寫。理論上說，不同的團隊，不同的微服務，可以根據實際情況選擇團隊最擅長，或者最適合當前應用的編程語言。
但是，在實踐中，這個承諾往往受到極大挑戰而淪爲空話：微服務的確理論上可以使用不同的語言，但是實際開發時，當需要選擇通過框架或者類庫來實現代碼重用時，就會發現有個繞不開的問題——框架和類庫是語言強相關的！
任何框架不可能一開始就完美無缺，所有功能都齊備，沒有任何BUG，以至於分發出去之後就再也不需要改動和升級。這種理想狀態是不存在的。必然是1.0、1.2、2.0慢慢版本升級，功能逐漸增加，BUG逐漸被修復。在這期間，一個接一個新版本陸續發佈並分發給使用者。但是，當框架分發給使用者之後，使用者會不會總是保持升級到最新發布的版本？
隨着時間的推移會越來越呈現出版本碎片化的趨勢。此時，不同版本之間的兼容性問題就會變得非常的複雜，框架的開發人員需要非常小心的維護兼容性，一旦兼容性出現問題，就會嚴重打擊使用者升級的慾望，造成更大的碎片化，惡性循環。
解決思路
問題的根源在哪裏？
面臨的這些問題，這麼多艱鉅的挑戰，和業務應用，或者說服務本身，有直接關係嗎？ 答案是：沒有。這些問題都屬於服務間通訊的範圍，和應用本身的實現邏輯無關。
我們的目標是什麼？
所有的努力，都是爲了保證將客戶端發出的業務請求，發送到正確的目的地。而”正確”一詞，在不同的特性下有不同的語義，如服務發現，負載均衡，灰度，版本控制，藍綠部署，按照請求內容執行不同的路由策略。服務間通訊的目標，是讓請求在滿足這些特性要求的前提下，去往請求應該去的目的地服務，而與請求的業務語義無關，和請求的業務處理無關。
服務間通訊的本質是什麼？
在整個服務間通訊的處理流程中，無論功能有多複雜，請求本身的業務語義和業務內容（非業務內容可能會有變化如傳遞特殊的header或者對內容加解密）是不發生變化的。對於服務間通訊，實現的是請求的可靠傳遞，內容是不變的。
有什麼內容是普適的？
前面遇到的這些問題具有高度的普適性：適用於所有的語言、框架、組織，這些問題對於任何一個微服務都是同樣存在的。
Service Mesh-Istio
所以爲了解決以上微服務在實際落地中的種種問題， service mesh就出場了。來看下它是怎麼爲微服務賦能的：
有了這個東西，就真正的把業務和基礎通信徹底剝離了，開發者真正關心得是業務，徹徹底底的原生了。把這些業務程序放在雲上跑，哈哈，那就是雲原生的時代了。
將非業務邏輯的功能實現，從客戶端SDK中剝離出來，放到獨立的 Proxy 進程中，這是 Service Mesh 在技術實現上走出的第一步，也是至關重要的第一步：因爲這一步，實現了業務邏輯和非業務邏輯的分離，而且是最徹底的物理分離，哪怕需要爲此付出一次遠程調用的代價。
而這一步邁出之後，前面就是海闊天空：
- 業務邏輯和非業務邏輯分離之後，我們就可以將這些非業務邏輯繼續下沉
- 下沉到基礎設施，基礎設施可以是基於VM的，可以是基於容器和k8s的；也可以是VM和容器混合
- 基礎設施也可以以雲的形式提供，可以是公有云、私有云，也可以是混合雲、多雲；
- 可以選擇雲上託管，完全託管也好，部分託管也好，產品形態可以很靈活
總結說，業務邏輯和非業務邏輯的分離：
- 爲下沉到基礎設施提供可能
- 爲上雲提供可能
- 爲應用輕量化提供可能
Service Mesh 的最成功的實踐者：Istio
從邏輯上，Istio分爲數據平面和控制平面兩個部分：
- 數據平面是以 sidecar 方式部署的智能代理，Istio默認集成的是Envoy。數據平面用來控制微服務之間的網絡通訊，以及和Mixer模塊通信。
- 控制平面負責管理和配置數據平面，控制數據平面的行爲，如代理路由流量，實施策略，收集遙測數據，加密認證等。控制平面分爲Pilot、Mixer、Citadel三個組件，後面再詳細介紹。
下圖是Istio官方文檔中的配圖，詳細描述了數據平面和控制平面的組成、調用關係和主要職責。
關於Istio 的更加詳細的解讀，可以參考：https://skyao.io/learning-servicemesh/istio/architecture.html ，https://github.com/istio/istio
Service Mesh模式可以歸結爲以下三點：
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以原生模式開發應用
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以標準模式部署應用：底下發生了什麼不關心
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客戶端簡單發一個請求給服務器端：底下是如何實現的同樣不關心，應用只知道請求最終順利發送完成
Service Mesh產品的存在和具體工作模式，對於運行於其上的雲原生應用來說是透明無感知的，但是在運行時這些能力都動態賦能給了應用，從而幫助應用在輕量化的同時依然可以繼續提供原有的功能。
Mesh模式不僅僅可以用於服務間通訊，也可以應用於更多的場景：
- Database mesh：用於數據庫訪問
- Message mesh：用於消息系統
雲原生指 “原生爲雲設計”，具體說就是：應用原生被設計爲在雲上以最佳方式運行，充分發揮雲的優勢。
雲原生賦能（Cloud Empower）的基本工作原理：
- 首先要將功能實現從應用中剝離出來：這是應用輕量化的前提和基礎
- 然後在運行時爲應用 動態賦能：給應用的賦能方式也要雲原生化，要求在運行時動態提供能力，而應用無感知
這些技術之間的關係可以用下面這張圖來囊括：
- 爲了解決單體的複雜度問題，我們引入微服務架構
- 爲了解決微服務架構下大量應用部署的問題，我們引入容器
- 爲了解決容器的管理和調度問題，我們引入kubernetes
- 爲了解決微服務框架的侵入性問題，我們引入Service Mesh
- 爲了讓 Service Mesh 有更好的底層支撐，我們又將 Service Mesh 運行在 k8s上
雲原生是一個理想的夢想，要實現他就得有各種方法和手段，簡單歸納有以下方面的技術：
未來的發展方向：
如上圖所示：
- 最下方是雲，基於k8s和容器打造，提供各種基礎能力，這些能力有一部分來自傳統中間件的下沉
- 在雲上是 Mesh 層，包含 Service Mesh 以及我們前面提到的各種擴展的Mesh模式，實現通信的標準化
- 在通過 Mesh 剝離非業務功能並下沉之後，應用實現了輕量化，傳統的App和新興的微服務都可以受益於此
- 更進一步，輕量化之後的業務應用，其工作負載在瘦身減負之後變得相當的乾淨，基本只剩業務邏輯，包括傳統的App，以Container形式運行的服務和新穎的Function，這些負載在往 Serverless 形態轉換時相對要輕鬆很多
配合 Serverless 技術領域最新的技術潮流和產品發展，Mesh化爲現有應用轉型爲 Serverless 模式提供助力。
參考資料：
https://skyao.io/learning-servicemesh/
https://skyao.io/talk/201905-servicemesh-development-trend/
https://skyao.io/talk/201810-ant-finance-service-mesh-practice/