Sidecar 模式通过将辅助功能剥离到独立容器,使主应用专注业务逻辑。在 Kubernetes 中,Sidecar 与主容器共存于同一 Pod,共享网络和存储,实现日志收集、服务代理、配置同步等任务。以 .NET 应用为例,部署在 Istio 环境时无需修改代码,自动注入 Envoy Sidecar 实现 mTLS、服务发现、链路追踪等功能;也可自定义 Sidecar 同步 Consul 配置,提升可移植性与解耦程度,是云原生架构中职责分离与能力复用的典型实践。

Sidecar 模式是云原生架构中一种常见的设计模式,它的核心思想是将应用的辅助功能(如日志收集、监控、网络通信、配置管理等)从主应用中剥离,交由一个与主应用容器紧密协作的独立进程或容器来处理。这个辅助容器就像摩托车旁的边车(Sidecar),与主应用容器部署在同一 Pod(Kubernetes 中)中,共享网络和存储资源,但职责分离。
Sidecar 模式的本质
在 Kubernetes 环境中,一个 Pod 可以包含多个容器。主应用容器负责业务逻辑,而 Sidecar 容器负责支撑性任务。两者通过 localhost 通信,共享生命周期和资源视图。
常见用途包括:
- 服务代理:如 Istio 的 Envoy 代理,处理服务间通信、熔断、重试、加密(mTLS)等
- 日志收集:Sidecar 容器读取主容器写入共享卷的日志文件并转发到集中式系统
- 配置同步:监听配置中心变化并更新本地配置文件供主应用使用
- 健康检查增强:提供更复杂的探活逻辑
在 .NET 应用中的典型应用场景
.NET 应用运行在 Kubernetes 中时,无需修改代码即可通过 Sidecar 获得分布式能力增强。
例如,使用 Istio 时:
- 你的 ASP.NET Core Web API 服务只关注处理 HTTP 请求
- Istio 自动注入 Envoy 作为 Sidecar 容器
- 所有进出流量都经过 Envoy,实现服务发现、负载均衡、链路追踪、流量镜像等功能
这意味着你不需要在 .NET 项目中引入大量中间件或 SDK 来实现这些功能,降低了代码复杂度。
技术上面应用了三层结构,AJAX框架,URL重写等基础的开发。并用了动软的代码生成器及数据访问类,加进了一些自己用到的小功能,算是整理了一些自己的操作类。系统设计上面说不出用什么模式,大体设计是后台分两级分类,设置好一级之后,再设置二级并选择栏目类型,如内容,列表,上传文件,新窗口等。这样就可以生成无限多个二级分类,也就是网站栏目。对于扩展性来说,如果有新的需求可以直接加一个栏目类型并新加功能操作
实际操作示例:.NET + Istio Sidecar
假设你有一个基于 ASP.NET Core 的微服务,部署到启用了 Istio 的 Kubernetes 集群。
1. 构建镜像并打包为 Deployment你的 Dockerfile 仅包含 .NET 应用本身:
FROM mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:8.0 COPY app /app WORKDIR /app ENTRYPOINT ["dotnet", "MyService.dll"]2. 部署到 Istio 注入启用的命名空间
给命名空间打上标签:
kubectl label namespace default istio-injection=enabled3. 应用部署后自动注入 Envoy Sidecar
当你部署 Deployment 后,Istio 会自动向 Pod 中注入 Envoy 容器。你可以通过以下命令查看:
kubectl get pod输出会显示两个容器:你的 .NET 应用和 istio-proxy。 4. 验证功能-o jsonpath='{.spec.containers[*].name}'
此时,即使你的 .NET 代码没有任何服务网格相关逻辑,也能享受以下能力:
- 与其他服务的安全 mTLS 通信
- 被纳入全局可观测体系(Prometheus + Grafana + Jaeger)
- 支持灰度发布、流量切分等高级路由规则
自定义 Sidecar 的场景
除了使用服务网格提供的通用 Sidecar,你也可以为特定需求编写自定义 Sidecar。
例如,一个 .NET 应用需要实时从 Consul 获取配置:
- 主容器运行 .NET 程序,定期读取本地文件
/config/appsettings.json - Sidecar 容器运行一个小脚本或 Go 程序,监听 Consul 变化并更新该文件
- 两者共享一个 Volume
这样,.NET 应用完全无感知外部配置源,提升了可移植性和职责清晰度。
基本上就这些。Sidecar 模式让 .NET 微服务更专注于业务逻辑,把平台级能力交给外围组件处理,是云原生环境下解耦和复用的典范实践。









