Kubernetes+Docker微服务实践之路–弹性扩容

 

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服务上线就要顶的住压力、扛的住考验,不然挨说的还是我们这帮做事的兄弟,还记得上图这个场景吗

老办法是服务集群部署,但总归有个上限,之前跟阿里合作的时候他们有个弹性计算可以通过设置CPU的阀值来动态扩展和收缩计算能力,那时感觉很有逼格,至少在当时我们常规的做法很难做到,没想到时至今日有了Kubernetes我们能也扬眉吐气了,看我来给大家实实在在的秀一把。

Kubernetes的自动扩容针对的是ReplicationController的,它会监控所有Pods的CPU使用情况,如果超过比例就启动更多的Pods来提供服务,反之减少Pods,在一般的情况下我们不会设置Pods的CPU的上限,但要使用自动扩容就要设置它的阀值因此也要设置Pods的CPU使用上限,不然Kubernetes没办法计算它的占用比例,所以我们在创建RC的时候就要指定每个Pod CPU资源占用的上限

配置

apiVersion: v1
kind: ReplicationController
metadata:
  name: thrift-c
  namespace: thrift-demo
spec:
  replicas:1
  selector:
    app: thrift-c
  template:
    metadata:
      name: thrift-c
      labels:
        app: thrift-c
    spec:
      containers:
      - name: thrift-c
        resources:
          requests:
            cpu: 200m
        image: registry2.io/thrift/thrift-c:0.0.2
        imagePullPolicy: Always
        ports:
        - containerPort: 9091
      imagePullSecrets:
        - name: registry2key

注意resources的配置,指定CPU最高占用为200m,如果是修改的话必须要删除RC,重新创建,apply不行,另外注意我们这里的replicas是1。

在Dashboard中查看,是不是生效了,

57355-20161124160502034-1148528239.png

压力测试

我们的配置确定生效之后就要看Kubernetes弹性扩容的效果了,第一步要先给我们的服务增加自动扩容的能力,有两种方法,一种是配置文件,另一种是通过Kubectl命令完成,看命令

kubectl autoscale rc thrift-c -nthrift-demo --max=10 --cpu-percent=10 --min=1

参数–max是弹性扩容最大Pods数量,–min自然是最小数量,–cpu-percent是阀值,是一个百分比这里配置的是相当于10%,这条命令运行之后就给我们指定的RC thrift-c增加了自动扩容的能力,查看一下

57355-20161124160518675-254229269.jpg

可以看到target和current以及数量等信息,目前我们没有访问量

第二步,加压,增加访问量和并发,给你一条简单的命令

while true; do wget -q -O- http://test.k8s.io/hi?name=3213; done

我分别在三台机器上执行了这条命令,压力直线上升,

57355-20161124160537737-1202948857.jpg

当CPU超过10%的时候我们看下Pods的数量

57355-20161124160549346-732181430.png

Pods从一个迅速给扩容到4个,如果服务能力没到达到要求还会增加Pods数量,当我把压力测试命令终止后CPU降下来时Kubernetes大概过了几分钟把Pods减少到最初的一个,我反复测试了多次,这个功能非常好用也很稳定,它能够及时的根据服务的压力做出响应,在收缩的时候有延迟可能是防止短时间内再次发生,CPU稳定一段时间后Pods被减少到我们配置的–min个。

有了这个功能我们再也不怕突发其来的压力和服务器宕机,瓶颈就丢给网络和磁盘IO以及数据库了,服务器方面如果有宕机Kubernetes会把它上面的Pods全部移到其它结点上启动起来,保证你的Pods始终是运行的,但有一点Kubernetes的Master是单点运行的,在后面如果有空研究一下Master的高可用,其实已经有很多网友研究过并给出解决办法,如果有兴趣可以先了解一下。

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