如何使用Kubernetes实现应用程序的弹性伸缩
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 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。
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 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。
[1] KEDA: https://keda.sh/
[2] prometheus plugins | Apache APISIX®: https://apisix.apache.org/docs/apisix/plugins/prometheus/
[3] How to access Apache APISIX Prometheus metrics on Kubernetes | Apache APISIX®: https://apisix.apache.org/docs/ingress-controller/tutorials/how-to-access-Apache-APISIX-Prometheus-Metrics-on-k8s/
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