自動伸縮是每個人都想要的失乾，尤其是在微服務(wù)領(lǐng)域。讓我們看看如何在基于Spring Boot的應(yīng)用程序中實現(xiàn)邮偎。
我們決定使用?Kubernetes?讯赏、?Pivotal Cloud Foundry?或?HashiCorp's Nomad?等工具的一個更重要的原因是為了讓系統(tǒng)可以自動伸縮。當(dāng)然诉瓦，這些工具也提供了許多其他有用的功能川队，在這里力细，我們只是用它們來實現(xiàn)系統(tǒng)的自動伸縮。乍一看固额，這似乎很困難眠蚂，但是，如果我們使用?Spring Boot?來構(gòu)建應(yīng)用程序斗躏，并使用?Jenkins?來實現(xiàn)?CI?逝慧，那么就用不了太多工作。
今天啄糙，我將向您展示如何使用以下框架/工具實現(xiàn)這樣的解決方案：
Spring Boot
Spring Boot Actuator
Spring Cloud Netflix Eureka
Jenkins CI
它是如何工作的
每一個包含?Spring Boot Actuator?庫的?Spring Boot?應(yīng)用程序都可以在?/actuator/metrics端點下公開?metric?馋艺。許多有價值的?metric?都可以提供應(yīng)用程序運行狀態(tài)的詳細(xì)信息。在討論自動伸縮時迈套，其中一些?metric?可能特別重要：?JVM?、CPU?metric?碱鳞、正在運行的線程數(shù)和HTTP請求數(shù)桑李。有專門的?Jenkins?流水線通過按一定頻率輪詢?/actuator/metrics?端點來獲取應(yīng)用程序的指標(biāo)。如果監(jiān)控的任何?metric?【指標(biāo)】低于或高于目標(biāo)范圍窿给，則它會啟動新實例或使用另一個?Actuator?端點?/actuator/shutdown?來關(guān)閉一些正在運行的實例贵白。在此之前，我們需要知道當(dāng)前有那些實踐在提供服務(wù)崩泡，只有這樣我們才能在需要的時候關(guān)閉空閑的實例或啟動新的新例禁荒。
在討論了系統(tǒng)架構(gòu)之后，我們就可以繼續(xù)開發(fā)了角撞。這個應(yīng)用程序需要滿足以下要求：它必須有公開的可以優(yōu)雅地關(guān)閉應(yīng)用程序和用來獲取應(yīng)用程序運行狀態(tài)?metric?【指標(biāo)】的端點呛伴，它需要在啟動完成的同時就完成在Eureka的注冊，在關(guān)閉時取消注冊谒所，最后热康，它還應(yīng)該能夠從空閑端口池中隨機(jī)獲取一個可用的端口。感謝?Spring Boot?劣领，只需要約五分鐘姐军，我們可以輕松地實現(xiàn)所有這些機(jī)制。
動態(tài)端口分配
由于可以在一臺機(jī)器上運行多個應(yīng)用程序?qū)嵗馓裕晕覀儽仨毐ＷC端口號不沖突奕锌。幸運的是，?Spring Boot?為應(yīng)用程序提供了這樣的機(jī)制村生。我們只需要將?application.yml?中的?server.port屬性設(shè)置為?0?惊暴。因為我們的應(yīng)用程序會在?Eureka?中注冊，并且發(fā)送唯一的標(biāo)識?instanceId?梆造，默認(rèn)情況下這個唯一標(biāo)識是將字段?spring.cloud.client.hostname?,?spring.application.name和?server.port?拼接而成的缴守。
示例應(yīng)用程序的當(dāng)前配置如下所示葬毫。
可以看到，我通過將端口號替換為隨機(jī)生成的數(shù)字來改變了生成?instanceId?字段值的模板屡穗。
spring:
? application:
? ? name: example-service
server:
? port: ${PORT:0}
eureka:
? instance:
? ? instanceId: ${spring.cloud.client.hostname}:${spring.application.name}:${random.int[1,999999]}
啟用Actuator的Metric
為了啟用?Spring Boot Actuator?贴捡，我們需要將下面的依賴添加到?pom.xml?。
<dependency>
? ? <groupId>org.springframework.boot</groupId>
? ? <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
我們還必須通過HTTP API將屬性?management.endpoints.web.exposure.include?設(shè)置為?'*'?來暴露?Actuator?的端點〈迳埃現(xiàn)在烂斋，所有可用的指標(biāo)名稱列表都可以在?/actuator/metrics?端點中找到，每個指標(biāo)的詳細(xì)信息可以通過?/actuator/metrics/{metricName}?端點查看础废。
優(yōu)雅地停止應(yīng)用程序
除了查看?metric?端點外汛骂，?Spring Boot Actuator?還提供了停止應(yīng)用程序的端點。然而评腺，與其他端點不同的是帘瞭，缺省情況下，此端點是不可用的蒿讥。我們必須把?management.endpoint.shutdown.enabled?設(shè)為?true?蝶念。在那之后，我們就可以通過發(fā)送一個?POST?請求到?/actuator/shutdown?端點來停止應(yīng)用程序了芋绸。
這種停止應(yīng)用程序的方法保證了服務(wù)在停止之前從?Eureka?服務(wù)器注銷媒殉。
啟用Eureka自動發(fā)現(xiàn)
Eureka?是最受歡迎的發(fā)現(xiàn)服務(wù)器，特別是使用?Spring Cloud?來構(gòu)建微服務(wù)的架構(gòu)摔敛。所以廷蓉，如果你已經(jīng)有了微服務(wù)，并且想要為他們提供自動伸縮機(jī)制马昙，那么?Eureka?將是一個自然的選擇桃犬。它包含每個應(yīng)用程序注冊實例的IP地址和端口號。為了啟用?Eureka?客戶端行楞，您只需要將下面的依賴項添加到?pom.xml?中疫萤。
<dependency>
? ? <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
? ? <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
</dependency>
正如之前提到的，我們還必須保證通過客戶端應(yīng)用程序發(fā)送到?Eureka?服務(wù)器的?instanceId?的唯一性敢伸。在“動態(tài)端口分配”中已經(jīng)描述了它扯饶。
下一步需要創(chuàng)建一個包含內(nèi)嵌?Eureka?服務(wù)器的應(yīng)用程序。為了實現(xiàn)這個功能池颈，首先我們需要在?pom.xml?中添加下面這個依賴：
<dependency>
? ? <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
? ? <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-server</artifactId>
</dependency>
這個?main類?需要添加?@EnableEurekaServer?注解尾序。
@SpringBootApplication
@EnableEurekaServer
public class DiscoveryApp {
? ? public static void main(String[] args) {
? ? ? ? new SpringApplicationBuilder(DiscoveryApp.class).run(args);
? ? }
}
默認(rèn)情況下，客戶端應(yīng)用程序嘗試使用?8761?端口連接?Eureka?服務(wù)器躯砰。我們只需要單獨的每币、獨立的?Eureka?節(jié)點，因此我們將禁用注冊琢歇，并嘗試從另一個?Eureka?服務(wù)器實例中獲取服務(wù)列表兰怠。
spring:
? application:
? ? name: discovery-service
server:
? port: ${PORT:8761}
eureka:
? instance:
? ? hostname: localhost
? client:
? ? registerWithEureka: false
? ? fetchRegistry: false
? ? serviceUrl:
? ? ? defaultZone: http://localhost:8761/eureka/
我們將使用?Docker?容器來測試上面的自動伸縮系統(tǒng)梦鉴，因此需要使用?Eureka?服務(wù)器來準(zhǔn)備和構(gòu)建?image?。
Dockerfile?和?image?的定義如下所示揭保。
我們可以使用命令?docker build -t piomin/discovery-server:2.0?來進(jìn)行構(gòu)建肥橙。
FROM openjdk:8-jre-alpine
ENV APP_FILE discovery-service-1.0-SNAPSHOT.jar
ENV APP_HOME /usr/apps
EXPOSE 8761
COPY target/$APP_FILE $APP_HOME/
WORKDIR $APP_HOME
ENTRYPOINT ["sh", "-c"]
CMD ["exec java -jar $APP_FILE"]
為彈性伸縮構(gòu)建一個Jenkins流水線
第一步是準(zhǔn)備?Jenkins?流水線，負(fù)責(zé)自動伸縮秸侣。我們將創(chuàng)建?Jenkins?聲明式流水線存筏，它每分鐘運行一次∥堕唬可以使用?triggers?指令配置執(zhí)行周期椭坚，它定義了自動化觸發(fā)流水線的方法。我們的流水線將與?Eureka?服務(wù)器和每個使用?Spring Boot Actuator?的微服務(wù)中公開的?metric?端點進(jìn)行通信搏色。
測試服務(wù)的名稱是?EXAMPLE-SERVICE?善茎，它和定義在?application.yml?文件?spring.application.name?的屬性值（大寫字母）相同。被監(jiān)控的?metric?是運行在Tomcat容器中的HTTP?listener線程數(shù)频轿。這些線程負(fù)責(zé)處理客戶端的HTTP請求巾表。
pipeline {
? ? agent any
? ? triggers {
? ? ? ? cron('* * * * *')
? ? }
? ? environment {
? ? ? ? SERVICE_NAME = "EXAMPLE-SERVICE"
? ? ? ? METRICS_ENDPOINT = "/actuator/metrics/tomcat.threads.busy?tag=name:http-nio-auto-1"
? ? ? ? SHUTDOWN_ENDPOINT = "/actuator/shutdown"
? ? }
? ? stages { ... }
}
使用Eureka整合Jenkins流水線
流水線的第一個階段負(fù)責(zé)獲取在?discovery?服務(wù)器上注冊的服務(wù)列表。?Eureka?發(fā)現(xiàn)了幾個HTTP API端點略吨。其中一個是?GET /eureka/apps/{serviceName}?，它返回一個給定服務(wù)名稱的所有活動實例列表考阱。我們正在保存運行實例的數(shù)量和每個實例?metric?端點的URL翠忠。這些值將在流水線的下一個階段中被訪問。
下面的流水線片段可以用來獲取活動應(yīng)用程序?qū)嵗斜怼?stage?名稱是?Calculate?乞榨。我們使用HTTP請求插件來發(fā)起HTTP連接秽之。
stage('Calculate') {
steps {
? script {
? def response = httpRequest "http://192.168.99.100:8761/eureka/apps/${env.SERVICE_NAME}"
? def app = printXml(response.content)
? def index = 0
? env["INSTANCE_COUNT"] = app.instance.size()
? app.instance.each {
? ? if (it.status == 'UP') {
? ? def address = "http://${it.ipAddr}:${it.port}"
? ? env["INSTANCE_${index++}"] = address
? ? }
? }
? }
}
}
@NonCPS
def printXml(String text) {
return new XmlSlurper(false, false).parseText(text)
}
下面是?Eureka?API對我們的微服務(wù)的示例響應(yīng)。響應(yīng)?content-type?是?XML?吃既。
使用Spring Boot Actuator整合Jenkins流水線
Spring Boot Actuator?使用?metric?來公開端點考榨，這使得我們可以通過名稱和選擇性地使用標(biāo)簽找到?metric?。在下面可見的流水線片段中鹦倚，我試圖找到?metric?低于或高于閾值的實例河质。如果有這樣的實例，我們就停止循環(huán)震叙，以便進(jìn)入下一個階段掀鹅，它執(zhí)行向下或向上的伸縮。應(yīng)用程序的IP地址是從帶有?INSTANCE_?前綴的流水線環(huán)境變量獲取的媒楼，這是在前一階段中被保存了下來的乐尊。
stage('Metrics') {
steps {
script {
def count = env.INSTANCE_COUNT
for(def i=0;i 100)
return "UP"
else if (value.toInteger() < 20)
return "DOWN"
else
return "NONE"
}
關(guān)閉應(yīng)用程序?qū)嵗?/b>
在流水線的最后一個階段，我們將關(guān)閉運行的實例划址，或者根據(jù)在前一階段保存的結(jié)果啟動新的實例扔嵌。通過調(diào)用?Spring Boot Actuator?端點可以很容易執(zhí)行停止操作限府。在接下來的流水線片段中，首先選擇了?Eureka?實例痢缎。然后我們將發(fā)送?POST?請求到那個ip地址胁勺。
如果需要擴(kuò)展應(yīng)用程序，我們將調(diào)用另一個流水線牺弄，它負(fù)責(zé)構(gòu)建?fat JAR?并讓這個應(yīng)用程序在機(jī)器上跑起來姻几。
stage('Scaling') {
steps {
? script {
? if (env.SCALE_TYPE == 'DOWN') {
? ? def ip = env["INSTANCE_0"] + env.SHUTDOWN_ENDPOINT
? ? httpRequest url: ip, contentType: 'APPLICATION_JSON', httpMode: 'POST'
? } else if (env.SCALE_TYPE == 'UP') {
? ? build job: 'spring-boot-run-pipeline'
? }
? currentBuild.description = env.SCALE_TYPE
? }
}
}
下面是?spring-boot-run-pipeline?流水線的完整定義，它負(fù)責(zé)啟動應(yīng)用程序的新實例势告。它先從?git?倉庫中拉取源代碼蛇捌，然后使用?Maven?命令編譯并構(gòu)建二進(jìn)制的jar文件，最后通過在?java -jar?命令中添加?Eureka?服務(wù)器地址來運行應(yīng)用程序咱台。
pipeline {
? ? agent any
? ? tools {
? ? ? ? maven 'M3'
? ? }
? ? stages {
? ? ? ? stage('Checkout') {
? ? ? ? ? ? steps {
? ? ? ? ? ? ? ? git url: 'https://github.com/piomin/sample-spring-boot-autoscaler.git', credentialsId: 'github-piomin', branch: 'master'
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? }
? ? ? ? stage('Build') {
? ? ? ? ? ? steps {
? ? ? ? ? ? ? ? dir('example-service') {
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? sh 'mvn clean package'
? ? ? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? }
? ? ? ? stage('Run') {
? ? ? ? ? ? steps {
? ? ? ? ? ? ? ? dir('example-service') {
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? sh 'nohup java -jar -DEUREKA_URL=http://192.168.99.100:8761/eureka target/example-service-1.0-SNAPSHOT.jar 1>/dev/null 2>logs/runlog &'
? ? ? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? }
? ? }
}
擴(kuò)展到多個機(jī)器
在前幾節(jié)中討論的算法只適用于在單個機(jī)器上啟動的微服務(wù)络拌。如果希望將它擴(kuò)展到更多的機(jī)器上，我們將不得不修改我們的架構(gòu)回溺，如下所示春贸。每臺機(jī)器都有?Jenkins?代理運行并與?Jenkins?master通信。如果想在選定的機(jī)器上啟動一個微服務(wù)的新實例遗遵，我們就必須使用運行在該機(jī)器上的代理來運行流水線萍恕。此代理僅負(fù)責(zé)從源代碼構(gòu)建應(yīng)用程序并將其啟動到目標(biāo)機(jī)器上。這個實例的關(guān)閉仍然是通過調(diào)用HTTP端點來完成车要。
假設(shè)我們已經(jīng)成功地在目標(biāo)機(jī)器上啟動了一些代理允粤，我們需要對流水線進(jìn)行參數(shù)化，以便能夠動態(tài)地選擇代理（以及目標(biāo)機(jī)器）翼岁。
當(dāng)擴(kuò)容應(yīng)用程序時类垫，我們必須將代理標(biāo)簽傳遞給下游流水線。
build job:'spring-boot-run-pipeline', parameters:[string(name: 'agent', value:"slave-1")]
調(diào)用?流水線具體由那個標(biāo)簽下的代理運行琅坡，是由"?${params.agent}?"決定的悉患。
pipeline {
? ? agent {
? ? ? ? label "${params.agent}"
? ? }
? ? stages { ... }
}
如果有一個以上的代理連接到主節(jié)點，我們就可以將它們的地址映射到標(biāo)簽中榆俺。由于這一點售躁，我們能夠?qū)?Eureka?服務(wù)器獲取的微服務(wù)實例的IP地址映射到與?Jenkins?代理的目標(biāo)機(jī)器上。
pipeline {
? ? agent any
? ? triggers {
? ? ? ? cron('* * * * *')
? ? }
? ? environment {
? ? ? ? SERVICE_NAME = "EXAMPLE-SERVICE"
? ? ? ? METRICS_ENDPOINT = "/actuator/metrics/tomcat.threads.busy?tag=name:http-nio-auto-1"
? ? ? ? SHUTDOWN_ENDPOINT = "/actuator/shutdown"
? ? ? ? AGENT_192.168.99.102 = "slave-1"
? ? ? ? AGENT_192.168.99.103 = "slave-2"
? ? }
? ? stages { ... }
}
總結(jié)
在本文中茴晋，我演示了如何使用?Spring Boot Actuato?metric?來自動伸縮?Spring Boot?應(yīng)用程序迂求。使用?Spring Boot?提供的特性以及?Spring Cloud Netflix Eureka?和?Jenkins?，您就可以實現(xiàn)系統(tǒng)的自動伸縮晃跺，而無需借助于任何其他第三方工具揩局。本文也假設(shè)遠(yuǎn)程服務(wù)器上也是使用?Jenkins?代理來啟動新的實例，但是您也可以使用?Ansible?這樣的工具來啟動掀虎。如果您決定從?Jenkins?運行?Ansible?腳本凌盯，那么將不需要在遠(yuǎn)程機(jī)器上啟動?Jenkins?代理付枫。
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