服务网格通过Sidecar代理自动采集流量数据并上报控制平面实现负载报告。1. 每个服务实例旁的代理（如Envoy）拦截所有请求，实时记录延迟、请求数、错误率、连接数和吞吐量等指标，并以Prometheus格式暴露；2. Prometheus定期从各Sidecar拉取指标，控制平面聚合数据生成按服务、版本、区域划分的负载视图；3. 集成Jaeger/Zipkin实现分布式追踪，关联访问日志与请求ID，并通过Grafana展示CPU、内存、RPS等关键指标，形成完整负载画像。该机制无需修改业务代码，提供全链路性能洞察与开箱即用的可观测性能力。
服务网格中的负载报告主要通过数据平面与控制平面的协同来实现。核心机制是每个服务实例旁运行的代理（如Envoy）自动收集流量和性能数据，并将其上报给控制平面组件，用于生成详细的负载指标。
1. 流量拦截与遥测采集
服务网格在应用 Pod 中注入 Sidecar 代理，所有进出服务的网络请求都经过该代理。代理在转发请求的同时，实时记录以下信息：
这些数据通常以结构化日志或指标格式（如 Prometheus 格式）暴露。
2. 指标导出与聚合
Sidecar 代理内置指标端点（如 Envoy 的 /stats 接口），支持 Prometheus 抓取。典型流程包括：
- Prometheus 定期从各 Sidecar 拉取指标
- 控制平面（如 Istio 的 Pilot）可将部分数据转发至集中式后端
- 指标按服务、版本、区域等标签进行聚合，形成负载视图
这种方式实现了细粒度的服务间调用监控，无需修改业务代码。
3. 可观测性集成
服务网格通常集成多种可观测性工具，提升负载报告能力：
- 分布式追踪：通过 Jaeger 或 Zipkin 记录请求链路，定位高延迟节点
- 日志关联：将访问日志与请求 ID 关联，便于排查问题
- 仪表板展示：使用 Grafana 展示服务的 CPU、内存、RPS 等负载图表
这些信息共同构成完整的负载画像，帮助运维人员判断服务健康状态和资源需求。
基本上就这些。服务网格通过透明的代理层实现负载数据的自动采集和上报，结合标准监控生态，提供开箱即用的负载报告能力。关键在于不侵入业务逻辑的前提下，获得全链路的性能洞察。
