如何使用 Kubernetes 实现应用程序的弹性伸缩-低调大师

如何使用 Kubernetes 实现应用程序的弹性伸缩

2023-02-23 303

本篇文章利用 KEDA 使用 Prometheus 采集 APISIX 暴露出来的指标作为伸缩器，进而实现基于流量的应用程序弹性伸缩。

作者张晋涛，API7.ai 云原生工程师，Apache APISIX PMC。

原文链接

介绍

通常情况下，每个应用可以承载的压力都是固定的，我们可以通过提前进行压测来了解单应用程序副本的负载能力。如果在业务高峰，或者业务的请求压力增加时候，对应用进行横向扩容可以保证更好的为用户提供服务。

Apache APISIX 是一个高性能的云原生 API 网关，所有发送到上游应用程序的流量都将通过 APISIX，所以我们可以根据 APISIX 提供的流量指标，来判断应用程序是否需要进行弹性伸缩。

本文中将使用 KEDA 作为弹性伸缩的控制组件，用 Prometheus 采集 APISIX 提供的流量指标来进行应用的弹性伸缩。

KEDA 中如何使用 Prometheus 实现伸缩

KEDA 是一个 Kubernetes 中基于事件的自动伸缩组件，可以配置多种伸缩器。本文将使用 Prometheus 作为伸缩器，获取 APISIX 暴露出来的 metrics（指标）并进行应用程序的扩缩容。

部署 KEDA

KEDA 的部署比较简单，添加对应的 Helm repo 并进行安装即可。

(MoeLove) ➜ helm repo add kedacore https://kedacore.github.io/charts
"kedacore" has been added to your repositories
(MoeLove) ➜ helm repo update kedacore
Hang tight while we grab the latest from your chart repositories...
...Successfully got an update from the "kedacore" chart repository
Update Complete. ⎈Happy Helming!⎈
(MoeLove) ➜ helm install keda kedacore/keda --namespace keda --create-namespace
NAME: keda
LAST DEPLOYED: Thu Jan 19 00:01:00 2023
NAMESPACE: keda
STATUS: deployed
REVISION: 1
TEST SUITE: None

在安装完成后，Pod 处于 Running 状态，表示已经正常安装。

(MoeLove) ➜ kubectl -n keda get pods
NAME                                               READY   STATUS    RESTARTS   AGE
keda-operator-metrics-apiserver-6d4db7dcff-ck9qg   1/1     Running   0          36s
keda-operator-5dd4748dcd-k8jjz                     1/1     Running   0          36s

接下来部署 Prometheus。

部署 Prometheus

此处我们使用 Prometheus Operator 来进行 Prometheus 的部署。Prometheus Operator 可以帮助我们在 Kubernetes 中快速部署 Prometheus 实例，以及通过声明式配置的方式添加监控规则。

通过如下步骤完成 Prometheus Operator 的安装。

(MoeLove) ➜ https://github.com/prometheus-operator/prometheus-operator/releases/download/v0.62.0/bundle.yaml
(MoeLove) ➜ kubectl apply --server-side -f bundle.yaml
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/alertmanagerconfigs.monitoring.coreos.com serverside-applied
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/alertmanagers.monitoring.coreos.com serverside-applied
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/podmonitors.monitoring.coreos.com serverside-applied
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/probes.monitoring.coreos.com serverside-applied
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/prometheuses.monitoring.coreos.com serverside-applied
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/prometheusrules.monitoring.coreos.com serverside-applied
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/servicemonitors.monitoring.coreos.com serverside-applied
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/thanosrulers.monitoring.coreos.com serverside-applied
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/prometheus-operator serverside-applied
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/prometheus-operator serverside-applied
deployment.apps/prometheus-operator serverside-applied
serviceaccount/prometheus-operator serverside-applied
service/prometheus-operator serverside-applied

然后使用如下配置作为 Prometheus 实例的配置，然后将其应用到 Kubernetes 集群中。

---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: prometheus
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: prometheus
rules:
- apiGroups: [""]
  resources:
  - nodes
  - nodes/metrics
  - services
  - endpoints
  - pods
  verbs: ["get", "list", "watch"]
- apiGroups: [""]
  resources:
  - configmaps
  verbs: ["get"]
- apiGroups:
  - networking.k8s.io
  resources:
  - ingresses
  verbs: ["get", "list", "watch"]
- nonResourceURLs: ["/metrics"]
  verbs: ["get"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: prometheus
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: prometheus
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: prometheus
  namespace: default
---
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Prometheus
metadata:
  name: prometheus
spec:
  serviceAccountName: prometheus
  serviceMonitorSelector:
    matchLabels:
      app: apisix
  serviceMonitorNamespaceSelector:
    matchLabels:
      team: apisix
  resources:
    requests:
      memory: 400Mi
  enableAdminAPI: false
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: prometheus
spec:
  type: LoadBalancer
  ports:
  - name: web
    port: 9090
    protocol: TCP
    targetPort: web
  selector:
    prometheus: prometheus

应用后，则可以看到在 default namespace 下创建了 Prometheus 实例。由于上述配置中创建了 LoadBalancer 类型的 Service，所以可以直接通过 LoadBalancer 的公网 IP 进行 Prometheus 的访问。

(MoeLove) ➜ kubectl get svc
NAME                  TYPE           CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP    PORT(S)          AGE
kubernetes            ClusterIP      10.43.0.1       <none>         443/TCP          96m
prometheus-operator   ClusterIP      None            <none>         8080/TCP         92m
prometheus-operated   ClusterIP      None            <none>         9090/TCP         41m
prometheus            LoadBalancer   10.43.125.194   216.6.66.66    9090:30099/TCP   41m

如何部署网关并开启监控

接下来部署 APISIX Ingress，并使用 Prometheus 进行 metrics 采集。

如果用户没有使用 APISIX Ingress，而是仅仅使用了 APISIX，操作方法也是类似的。 这里不再分开介绍。

此处使用 Helm 进行部署，可以同时将 APISIX Ingress controller 和 APISIX 部署到集群中。

(MoeLove) ➜ helm repo add apisix https://charts.apiseven.com
"apisix" already exists with the same configuration, skipping
(MoeLove) ➜ helm repo update apisix
Hang tight while we grab the latest from your chart repositories...
...Successfully got an update from the "apisix" chart repository
Update Complete. ⎈Happy Helming!⎈
(MoeLove) ➜ helm upgrade --install apisix apisix/apisix --create-namespace  --namespace apisix --set gateway.type=LoadBalancer --set ingress-controller.enabled=true --set ingress-controller.config.apisix.serviceNamespace=apisix
Release "apisix" has been upgraded. Happy Helming!
NAME: apisix
LAST DEPLOYED: Thu Jan 19 02:11:23 2023
NAMESPACE: apisix
STATUS: deployed
REVISION: 1
TEST SUITE: None
NOTES:
1. Get the application URL by running these commands:
     NOTE: It may take a few minutes for the LoadBalancer IP to be available.
           You can watch the status of by running 'kubectl get --namespace apisix svc -w apisix-gateway'
  export SERVICE_IP=$(kubectl get svc --namespace apisix apisix-gateway --template "{{ range (index .status.loadBalancer.ingress 0) }}{{.}}{{ end }}")
  echo http://$SERVICE_IP:80

接下来开启 APISIX 的 prometheus 插件，具体的配置方法和相关参数可以参考如下两篇文档。

开启后，便可以通过创建 ServiceMonitor 资源，让 Prometheus 抓取 APISIX 暴露出的 metrics 了。

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: example-app
  labels:
    app: apisix
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: apisix
  endpoints:
  - port: web

验证应用弹性伸缩能力

此处将创建一个示例应用。

(MoeLove) ➜ kubectl create deploy httpbin --image=kennethreitz/httpbin --port=80
deployment.apps/httpbin created
(MoeLove) ➜ kubectl expose deploy httpbin --port 80

创建如下路由规则，应用到 Kubernetes 集群后，则可通过 APISIX 进行请求的代理。

apiVersion: apisix.apache.org/v2
kind: ApisixRoute
metadata:
  name: httpserver-route
spec:
  http:
  - name: rule1
    match:
      hosts:
      - local.httpbin.org
      paths:
      - /*
    backends:
       - serviceName: httpbin
         servicePort: 80

接下来，创建 KEDA 的 ScaledObject，配置 Prometheus 相关参数。

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: prometheus-scaledobject
  namespace: default
spec:
  scaleTargetRef:
    name: httpbin
  triggers:
  - type: prometheus
    metadata:
      serverAddress: http://prometheus.default.svc:9090
      metricName: apisix_http_status
      threshold: '10'
      query: sum(rate(apisix_http_status{route="httpserver-route"}[1m]))

上述参数表示通过 sum(rate(apisix_http_status{route="httpserver-route"}[1m])) 作为查询表达式，如果结果能到达 10, 则开始进行扩容（此处配置仅用于本文中的示例使用，生产环境请按照实际情况进行修改）。

然后，我们通过 curl 向 httpbin 服务发出连续请求，再次查看示例应用的 Pod 已经变成两个，证明 KEDA 成功自动扩容了。

(MoeLove) ➜ kubectl get pods
NAME                      READY   STATUS    RESTARTS   AGE
httpbin-d46d778d7-chtdw   1/1     Running   0          12m
httpbin-d46d778d7-xanbj   1/1     Running   0          10s

待一段时间无请求后，再次查看发现 Pod 的数量自动缩减为一个，证明自动缩容也实现了。

(MoeLove) ➜ kubectl get pods
NAME                      READY   STATUS    RESTARTS   AGE
httpbin-d46d778d7-chtdw   1/1     Running   0          32m

总结

本篇文章利用 KEDA 使用 Prometheus 采集 APISIX 暴露出来的指标作为伸缩器，进而实现基于流量的应用程序弹性伸缩。由于所有流量都会先经过 APISIX ，所以在 APISIX 侧进行数据统计更加简单方便。

在业务请求量上来后，应用程序将进行自动化的扩容，当业务低谷的时候，则会自动的缩容。这可以在缓解很多生产环境下的手动扩/缩容操作，以保障用户的服务体验。

关于 API7.ai 与 APISIX

API7.ai 是一家提供 API 处理和分析的开源基础软件公司，于 2019 年开源了新一代云原生 API 网关 -- APISIX 并捐赠给 Apache 软件基金会。此后，API7.ai 一直积极投入支持 Apache APISIX 的开发、维护和社区运营。与千万贡献者、使用者、支持者一起做出世界级的开源项目，是 API7.ai 努力的目标。

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原文链接：https://my.oschina.net/ApacheAPISIX/blog/8148417

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