首先，给出Service Mesh 的定义：
服务网格是一个基础设施层，用于处理服务间通讯。云原生应用有着复杂的服务拓扑，服务网格负责在这些拓扑中实现请求的可靠传递。在实践中，服务网格通常实现为一组轻量级网络代理，它们与应用程序部署在一起，而对应用程序透明。
那么服务网格使用在什么场景下呢？ 简单地说来就是为了解决就是微服务场景下的一系列问题。
微服务(Microservices)是一种软件架构风格，它是以专注於单一责任与功能的小型功能区块(Small Building Blocks)为基础，利用模块化的方式组合出复杂的大型应用程序，各功能区块使用与语言无关（Language-Independent /Language agnostic）的API集相互通信。
微服务痛点
比如在实现微服务的时候要处理一系列的比较基础和通用的事项，如服务发现，在得到服务器实例列表之后再做负载均衡，为了保护服务器要熔断/重试等等。
这些功能所有的微服务都需要，那怎么办呢？如果将这些功能直接在应用程序里面实现，应用程序里面又加上了大量的非业务相关的代码。很自然的，为了简化开发避免代码重复，我们选择使用类库，如经典的Netflix OSS套件。这样开发人员的重复编码问题就解决了：只需要写少量代码，就可以借助类库实现这些功能。
因为这个原因，最近这些年大家看到Java社区Spring Cloud的普及程度非常快，几乎成为了微服务的代名词。但这一切都完美了吗？
侵入式框架的痛点：
以Spring Cloud/Dubbo为代表的传统微服务框架，是以类库的形式存在，通过重用类库来实现功能和避免代码重复。但在以运行时操作系统进程的角度来看，这些类库还是渗透进了打包部署之后的业务应用程序，和业务应用程序运行在同一进程内。所谓”侵入式框架”的称谓由此而来。
而建立在类库基础上的”侵入式框架”，会面临与生俱来的诸多痛点。
微服务在面世时，承诺了一个很重要的特性：微服务可以采用最适合的语言来编写。理论上说，不同的团队，不同的微服务，可以根据实际情况选择团队最擅长，或者最适合当前应用的编程语言。
但是，在实践中，这个承诺往往受到极大挑战而沦为空话：微服务的确理论上可以使用不同的语言，但是实际开发时，当需要选择通过框架或者类库来实现代码重用时，就会发现有个绕不开的问题——框架和类库是语言强相关的！
任何框架不可能一开始就完美无缺，所有功能都齐备，没有任何BUG，以至于分发出去之后就再也不需要改动和升级。这种理想状态是不存在的。必然是1.0、1.2、2.0慢慢版本升级，功能逐渐增加，BUG逐渐被修复。在这期间，一个接一个新版本陆续发布并分发给使用者。但是，当框架分发给使用者之后，使用者会不会总是保持升级到最新发布的版本？
随着时间的推移会越来越呈现出版本碎片化的趋势。此时，不同版本之间的兼容性问题就会变得非常的复杂，框架的开发人员需要非常小心的维护兼容性，一旦兼容性出现问题，就会严重打击使用者升级的欲望，造成更大的碎片化，恶性循环。
解决思路
问题的根源在哪里？
面临的这些问题，这么多艰巨的挑战，和业务应用，或者说服务本身，有直接关系吗？ 答案是：没有。这些问题都属于服务间通讯的范围，和应用本身的实现逻辑无关。
我们的目标是什么？
所有的努力，都是为了保证将客户端发出的业务请求，发送到正确的目的地。而”正确”一词，在不同的特性下有不同的语义，如服务发现，负载均衡，灰度，版本控制，蓝绿部署，按照请求内容执行不同的路由策略。服务间通讯的目标，是让请求在满足这些特性要求的前提下，去往请求应该去的目的地服务，而与请求的业务语义无关，和请求的业务处理无关。
服务间通讯的本质是什么？
在整个服务间通讯的处理流程中，无论功能有多复杂，请求本身的业务语义和业务内容（非业务内容可能会有变化如传递特殊的header或者对内容加解密）是不发生变化的。对于服务间通讯，实现的是请求的可靠传递，内容是不变的。
有什么内容是普适的？
前面遇到的这些问题具有高度的普适性：适用于所有的语言、框架、组织，这些问题对于任何一个微服务都是同样存在的。
Service Mesh-Istio
所以为了解决以上微服务在实际落地中的种种问题， service mesh就出场了。来看下它是怎么为微服务赋能的：
有了这个东西，就真正的把业务和基础通信彻底剥离了，开发者真正关心得是业务，彻彻底底的原生了。把这些业务程序放在云上跑，哈哈，那就是云原生的时代了。
将非业务逻辑的功能实现，从客户端SDK中剥离出来，放到独立的 Proxy 进程中，这是 Service Mesh 在技术实现上走出的第一步，也是至关重要的第一步：因为这一步，实现了业务逻辑和非业务逻辑的分离，而且是最彻底的物理分离，哪怕需要为此付出一次远程调用的代价。
而这一步迈出之后，前面就是海阔天空：
- 业务逻辑和非业务逻辑分离之后，我们就可以将这些非业务逻辑继续下沉
- 下沉到基础设施，基础设施可以是基于VM的，可以是基于容器和k8s的；也可以是VM和容器混合
- 基础设施也可以以云的形式提供，可以是公有云、私有云，也可以是混合云、多云；
- 可以选择云上托管，完全托管也好，部分托管也好，产品形态可以很灵活
总结说，业务逻辑和非业务逻辑的分离：
- 为下沉到基础设施提供可能
- 为上云提供可能
- 为应用轻量化提供可能
Service Mesh 的最成功的实践者：Istio
从逻辑上，Istio分为数据平面和控制平面两个部分：
- 数据平面是以 sidecar 方式部署的智能代理，Istio默认集成的是Envoy。数据平面用来控制微服务之间的网络通讯，以及和Mixer模块通信。
- 控制平面负责管理和配置数据平面，控制数据平面的行为，如代理路由流量，实施策略，收集遥测数据，加密认证等。控制平面分为Pilot、Mixer、Citadel三个组件，后面再详细介绍。
下图是Istio官方文档中的配图，详细描述了数据平面和控制平面的组成、调用关系和主要职责。
关于Istio 的更加详细的解读，可以参考：https://skyao.io/learning-servicemesh/istio/architecture.html ，https://github.com/istio/istio
Service Mesh模式可以归结为以下三点：
-
以原生模式开发应用
-
以标准模式部署应用：底下发生了什么不关心
-
客户端简单发一个请求给服务器端：底下是如何实现的同样不关心，应用只知道请求最终顺利发送完成
Service Mesh产品的存在和具体工作模式，对于运行于其上的云原生应用来说是透明无感知的，但是在运行时这些能力都动态赋能给了应用，从而帮助应用在轻量化的同时依然可以继续提供原有的功能。
Mesh模式不仅仅可以用于服务间通讯，也可以应用于更多的场景：
- Database mesh：用于数据库访问
- Message mesh：用于消息系统
云原生指 “原生为云设计”，具体说就是：应用原生被设计为在云上以最佳方式运行，充分发挥云的优势。
云原生赋能（Cloud Empower）的基本工作原理：
- 首先要将功能实现从应用中剥离出来：这是应用轻量化的前提和基础
- 然后在运行时为应用 动态赋能：给应用的赋能方式也要云原生化，要求在运行时动态提供能力，而应用无感知
这些技术之间的关系可以用下面这张图来囊括：
- 为了解决单体的复杂度问题，我们引入微服务架构
- 为了解决微服务架构下大量应用部署的问题，我们引入容器
- 为了解决容器的管理和调度问题，我们引入kubernetes
- 为了解决微服务框架的侵入性问题，我们引入Service Mesh
- 为了让 Service Mesh 有更好的底层支撑，我们又将 Service Mesh 运行在 k8s上
云原生是一个理想的梦想，要实现他就得有各种方法和手段，简单归纳有以下方面的技术：
未来的发展方向：
如上图所示：
- 最下方是云，基于k8s和容器打造，提供各种基础能力，这些能力有一部分来自传统中间件的下沉
- 在云上是 Mesh 层，包含 Service Mesh 以及我们前面提到的各种扩展的Mesh模式，实现通信的标准化
- 在通过 Mesh 剥离非业务功能并下沉之后，应用实现了轻量化，传统的App和新兴的微服务都可以受益于此
- 更进一步，轻量化之后的业务应用，其工作负载在瘦身减负之后变得相当的干净，基本只剩业务逻辑，包括传统的App，以Container形式运行的服务和新颖的Function，这些负载在往 Serverless 形态转换时相对要轻松很多
配合 Serverless 技术领域最新的技术潮流和产品发展，Mesh化为现有应用转型为 Serverless 模式提供助力。
参考资料：
https://skyao.io/learning-servicemesh/
https://skyao.io/talk/201905-servicemesh-development-trend/
https://skyao.io/talk/201810-ant-finance-service-mesh-practice/