服务治理的几种方式与对比
治理逻辑与业务逻辑耦合
在分布式服务早期，微服务之间的调用是通过硬编码对端服务地址直接调用来实现的：
如果有多个地址，调用端往往还得自己编写负载均衡算法、接口路由策略等治理逻辑，扩展性很差，变更起来简直就是一场灾难。
治理逻辑下沉到 SDK
因为治理逻辑与业务逻辑耦合的缺点，诞生了微服务框架，比如 Dubbo 和 Sprint Cloud，将治理逻辑从业务逻辑中剥离，下沉到 SDK 类库中：
治理逻辑独立到应用进程之外
微服务框架的弊端
虽然治理逻辑下沉到 SDK 后，避免了与业务逻辑耦合，使得微服务的开发变得更加容易，但也存在一些问题：
- 升级麻烦。虽然治理逻辑下沉到 SDK，但是 SDK 仍然需要与业务代码一起打包发布，这就导致了 SDK 与业务代码的版本耦合，SDK 升级后，业务代码也需要跟着升级，这就增加了升级的成本。
- 更新配置麻烦。虽然治理逻辑与业务逻辑解耦，但仍需在业务代码中引用 SDK 及其配置，无法实现治理逻辑的动态更新，只能通过重启应用来实现治理逻辑的更新，这就导致了治理逻辑的变更非常困难。
- 存在跨语言问题。通常微服务框架只针对特定编程语言，也就限制了微服务使用的开发语言。
- 学习成本高。微服务框架通常都是一个大而全的框架，学习成本很高。
服务网格 Sidecar 模式
为了解决上述问题，服务网格又诞生了，典型模式是 Sidecar 模式:
在 Kubernetes 环境中，Sidecar 会注入到业务 Pod 中，业务流量被 Sidecar 拦截，然后 Sidecar 解析协议内容并根据服务网格的配置进行转发：
配置是服务网格控制面动态下发给 Sidecar 的，可实时动态更新，无需重启业务：
Sidecar 也与业务进程互相独立，没有耦合，且与开发语言无关。
目前主流的服务网格有 Istio、Linkerd、Consul、Cilium、Kuma 等，其中使用最为广泛的是 Istio，它使用 Envoy 作为 Sidecar (数据面)。
服务网格 Sidecarless 模式
近期，Istio 还推出了 ambient 模式，即不再使用 sidecar，而是用 daemonset 部署 ztunnel 组件作为节点级别的代理，由 ztunnel 拦截本节点上所有网格内的 Pod 的流量，由 ztunnel 来进行四层转发：
如果目的服务使用了七层协议特性，会单独走一跳 waypoint proxy 进行七层转发：
这种架构带来了以下好处：
- 减少了资源占用。Sidecar 模式需要为每个 Pod 都注入 Sidecar，每个 Sidecar 都要从控制面接收大量配置，随着网格规模的增加，资源占用会越来越大，而 ztunnel 所需的配置很少，而且每个节点只需要一个 ztunnel 实例，且 ztunnel 只做四层转发，极大的降低了资源占用。
- 某些场景下降低时延。如果没用到七层能力，ztunnel 直接就四层转发，不需要解析七层；如果用到七层能力，也只需要在 waypoint proxy 做一次七层解析，不像 sidecar 那样需要两次解析，从而降低时延。
- 提高安全性。ztunnel 与业务容器不在同一个 Pod，业务被侵入后的爆炸半径可控。
- 减少侵入性，更易于运维。虽然 Sidecar 模式对业务逻辑无侵入，但是注入 Sidecar 需要重启 Pod，升级 Sidecar 同样也需要重启 Pod，而用 ambient 模式则都不需要了。