作者张晋涛,API7.ai 云原生技术专家,Apache APISIX PMC 成员,Apache APISIX Ingress Controller 项目维护者。
作者张晋涛,API7.ai 云原生技术专家,Apache APISIX PMC 成员,Apache APISIX Ingress Controller 项目维护者。
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[1]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
"kedacore"has been added to your repositories
展开全文
(MoeLove) ➜ helm repo update kedacore
Hang tight whilewe 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) ➜
(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 defaultnamespace 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
"apisix"already exists with the same configuration, skipping
(MoeLove) ➜ helm repo update apisix
Hang tight whilewe 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 -- setgateway.type=LoadBalancer -- setingress-controller.enabled= true-- setingress-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 forthe LoadBalancer IP to be available.
You can watch the status of by running 'kubectl get --namespace apisix svc -w apisix-gateway'
exportSERVICE_IP=$(kubectl get svc --namespace apisix apisix-gateway --template "{{ range (index .status.loadBalancer.ingress 0) }}{{.}}{{ end }}")
echo
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。
prometheus plugins | Apache APISIX®[2]
How to access Apache APISIX Prometheus metrics on Kubernetes | Apache APISIX®[3]
prometheus plugins | Apache APISIX®[2]
How to access Apache APISIX Prometheus metrics on Kubernetes | Apache APISIX®[3]
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
deployment.apps/
(MoeLove) ➜ kubectl expose deploy
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:
spec:
http:
-name:rule1
match:
hosts:
-local.
paths:
backends:
-serviceName:
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:
triggers:
-type:prometheus
metadata:
serverAddress:
metricName:apisix_
threshold:'10'
query:sum(rate(apisix_]))
上述参数表示通过 sum(rate(apisix_, 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 成功自动扩容了。
(MoeLove) ➜ kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
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
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。
[1] KEDA: /
[2] prometheus plugins | Apache APISIX®: /
[3] How to access Apache APISIX Prometheus metrics on Kubernetes | Apache APISIX®: /
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