通过Dapr实现一个简单的基于.net的微服务电商系统(十一)——一步一步教你如何撸Dapr之自动扩/缩容

　　上一篇我们讲到了dapr提供的bindings，通过绑定可以让我们的程序轻装上阵，在极端情况下几乎不需要集成任何sdk，仅需要通过httpclient+text.json即可完成对外部组件的调用，这样只需要对外暴露一个轻量级的http服务器提供restapi即可作为一个云函数提供对外服务。上一篇我们同时也提到了在serverless框架下的函数还可以按需进行自动扩容缩容的，在极端情况下甚至可以将实例缩容至0，理想情况下serverless在无人访问时不占用系统除磁盘外的任何资源，当有访问时通过自动化扩容快速启动应用实例提供服务，当请求增多/减少时又相应的进行自动化扩容/缩容，当请求完全没有时再次缩容到0。那今天我们就看看我们如何通过dapr+prometheus+keda来实现一套自动化扩容缩容吧。

　　照例得先唠唠这个扩容缩容机制到底是如何实现的熟悉k8sHPA机制的同学请跳过，k8s的HPA(Horizontal Pod Autoscaler),我们直接搬官方文档定义吧：“Pod 水平自动扩缩（Horizontal Pod Autoscaler）可以基于 CPU 利用率自动扩缩 ReplicationController、Deployment、ReplicaSet 和 StatefulSet 中的 Pod 数量。除了 CPU 利用率，也可以基于其他应程序提供的自定义度量指标来执行自动扩缩。 Pod 自动扩缩不适用于无法扩缩的对象，比如 DaemonSet。”，单靠HPA提供的CPU/MEM利用率来做自动扩缩容很难用于真实的生产环境，同时HPA只能作用于1->N，N->1的情况。而serverless需要涵盖实例从0->N，N->0的情况，所以单靠HPA是无法满足我们的诉求的。而这个时候就需要一款基于HPA扩展的k8s组件来为我们提供相应的服务。而Dapr选择微软自家的KEDA（已经开源并捐献给了CNCF基金会）。注意KEDA并不是为了覆盖HPA的功能，而是作为一个轻量化的组件集成在k8s里为hpa提供扩展服务。

　　除了keda，我们还需要一些指标，因为keda需要某些指标来作为其对pod的扩容和缩容的凭据，这部分指标目前恰好可以用dapr已经集成好的prometheus来提供。之前链路追踪其实就是dapr+zipkin，而指标同样也可以通过dapr+prometheus来完成。关于指标这部分在dapr的官方文档里monitoring有详细描述，使用起来和之前我们介绍的链路追踪无太大差异，所以就不单开文章讲解了，有诉求的同学可以直接访问文档来自行搭建。

　　好了，接下来我们开始搭建，不过照例还是先上流程图。注意此图仅仅是简易示例，真实的调用链会涉及更多的细节，此处不展开：

　　首先我们需要将prometheus安装进来，通过Dapr提供的指南，我们可以使用helm进行安装。

kubectl create namespace dapr-monitoring
helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm repo update
helm install dapr-prom prometheus-community/prometheus -n dapr-monitoring

　　tips:由于一个诡异的bug导致在windows平台下的docker环境内无法启动node-exporter，如果你不幸遇到了，可以使用这行代码解决，具体的issuse在这里

kubectl patch ds dapr-prom-prometheus-node-exporter  --type "json" -p '[{"op": "remove", "path" : "/spec/template/spec/containers/0/volumeMounts/2/mountPropagation"}]' -n dapr-monitoring

　　检查你的dapr-monitoring，确保所有pod都能启动，接着我们需要公开prometheus-server用于访问页面。通过kubectl edit svc dapr-prom-prometheus-server -n dapr-monitoring 打开svc将spec.service.type从ClusterIP改为NodePort,如果你需要固定端口，再增加spec.ports.nodePort即可。保存文档后我们再查询kubectl get svc dapr-prom-prometheus-server -n dapr-monitoring 看看端口号是多少，然后访问loalhost:port，如果出现以下页面，则说明prometheus部署成功：

　　由于dapr会自动将指标写入prometheus，当我们操作一下我们的电商demo之后，我们就可以从prometheus查询到对应指标的情况了，以http请求数的情况为例：

　　prometheus先放一边，接着我们安装KEDA，依然参考dapr的文档，不过接下来我们和官方文档有一点出入，官方文档演示的是通过component让keda监听kafka，通过流量指标来确定扩容/缩容订阅器的。我们这里的演示是让keda监听prometheus的特定指标dapr_http_server_request_count来实现扩容/缩的。原理都一样，即借助keda来实现。接下来依然是通过helm安装keda。

helm repo add kedacore https://kedacore.github.io/charts
helm repo update
kubectl create namespace keda
helm install keda kedacore/keda --namespace keda

　　同样安装完毕后，观察我们的keda，确保两个pod都已经正确running之后，我们尝试对我们的网关配置keda的ScaledObject来实现自动扩容/缩容：首先还是编写一个ScaledObject，这是keda安装后会自动在k8s里申明的CRD资源符

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: prometheus-scaledobject
  namespace: dapreshop
spec:
  scaleTargetRef:
    name: apigateway
  pollingInterval: 15 #指定keda的采集频次，单位秒
  minReplicaCount: 1  #指定默认规格
  maxReplicaCount: 10 #最大扩容规格
  triggers:
  - type: prometheus
    metadata:
      serverAddress: http://dapr-prom-prometheus-server.dapr-monitoring.svc.cluster.local   #prometheus服务的svc用于keda采集指标
      metricName: dapr_http_server_request_count  #具体的指标名
      query: sum(rate(dapr_http_server_request_count{app_id="apigateway"}[2m])) #这是prometheus特有的PromQL，这段query的意思是我们需要采集以2分钟为一个维度对网关的请求平均访问速率，这里不展开，大家可以搜PromQL中文文档了解更多
      threshold: '3' #阈值

　　当我们apply这个yaml之后，可以通过kubectl get so,hpa观察我们的scaleobject和hpa的资源是否创建成功，一切OK后，我们通过postman的runner请求网关，看看hpa是否可以工作吧：

　　可以看到请求过来后，我们的指标已经被正确的收集到了，接着我们查询一下网关的情况，可以看到已经被正确的扩容了：

　　当请求归零后，过一段时间再次访问会发现实例被缩容到了默认规格。这就是今天对dapr+keda实现动态扩容/缩容的介绍。当然要做到真正的云函数那样的从0实例快速冷启动还需要一个过程，冷启动在传统云商提供的云函数环境里是通过预热池实现的，而本地化搭建要实现0实例冷启动需要AOT的支持，至少就目前而言.netcore尚未支持AOT编译成本地代码的情况下还很遥远。但是不能说没有实现serverless冷启动做这个就没有意义，当我们在特定场景比如做活动需要动态扩容/缩容时，完全可以通过keda去实现。当请求稀少的夜间我们完全就可以将实例缩容到1份继续运行，或者类似于dapr官方文档示例那样的订阅器平时不需要运行时完全可以缩容到0个实例，等待消息来触发扩容运行消费。

本文链接：https://www.cnblogs.com/gmmy/p/14785019.html

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