在微服務領域Spring Boot自動伸縮如何實現

慕容千語發表於2019-03-03
微服務Spring Boot
自動伸縮是每個人都想要的，尤其是在微服務領域。讓我們看看如何在基於Spring Boot的應用程式中實現。

我們決定使用Kubernetes、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可以自動伸縮。當然，這些工具也提供了許多其他有用的功能，在這裡，我們只是用它們來實現系統的自動伸縮。乍一看，這似乎很困難，但是，如果我們使用Spring Boot來構建應用程式，並使用Jenkins來實現CI，那麼就用不了太多工作。

今天，我將向您展示如何使用以下框架/工具實現這樣的解決方案：

  • 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應用程式都可以在/actuator/metrics端點下公開metric。許多有價值的metric都可以提供應用程式執行狀態的詳細資訊。在討論自動伸縮時，其中一些metric可能特別重要：JVM、CPU metric、正在執行的執行緒數和HTTP請求數。有專門的Jenkins流水線通過按一定頻率輪詢/actuator/metrics 端點來獲取應用程式的指標。如果監控的任何metric【指標】低於或高於目標範圍，則它會啟動新例項或使用另一個Actuator端點/actuator/shutdown來關閉一些正在執行的例項。在此之前，我們需要知道當前有那些實踐在提供服務，只有這樣我們才能在需要的時候關閉空閒的例項或啟動新的新例。
file在討論了系統架構之後，我們就可以繼續開發了。這個應用程式需要滿足以下要求：它必須有公開的可以優雅地關閉應用程式和用來獲取應用程式執行狀態metric【指標】的端點，它需要在啟動完成的同時就完成在Eureka的註冊，在關閉時取消註冊，最後，它還應該能夠從空閒埠池中隨機獲取一個可用的埠。感謝Spring Boot，只需要約五分鐘，我們可以輕鬆地實現所有這些機制。

動態埠分配

由於可以在一臺機器上執行多個應用程式例項，所以我們必須保證埠號不衝突。幸運的是，Spring Boot為應用程式提供了這樣的機制。我們只需要將application.yml中的server.port屬性設定為0。因為我們的應用程式會在Eureka中註冊，並且傳送唯一的標識instanceId，預設情況下這個唯一標識是將欄位spring.cloud.client.hostname, spring.application.name和server.port拼接而成的。

示例應用程式的當前配置如下所示。
可以看到，我通過將埠號替換為隨機生成的數字來改變了生成instanceId欄位值的模板。

spring:
  application:
    name: example-service
server:
  port: ${PORT:0}
eureka:
  instance:
    instanceId: ${spring.cloud.client.hostname}:${spring.application.name}:${random.int[1,999999]}
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啟用Actuator的Metric

為了啟用Spring Boot Actuator，我們需要將下面的依賴新增到pom.xml。

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
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我們還必須通過HTTP API將屬性management.endpoints.web.exposure.include設定為`*`來暴露Actuator的端點。現在，所有可用的指標名稱列表都可以在/actuator/metrics端點中找到，每個指標的詳細資訊可以通過/actuator/metrics/{metricName}端點檢視。

優雅地停止應用程式

除了檢視metric端點外，Spring Boot Actuator還提供了停止應用程式的端點。然而，與其他端點不同的是，預設情況下，此端點是不可用的。我們必須把management.endpoint.shutdown.enabled設為true。在那之後，我們就可以通過傳送一個POST請求到/actuator/shutdown端點來停止應用程式了。

這種停止應用程式的方法保證了服務在停止之前從Eureka伺服器登出。

啟用Eureka自動發現

Eureka是最受歡迎的發現伺服器，特別是使用Spring Cloud來構建微服務的架構。所以，如果你已經有了微服務，並且想要為他們提供自動伸縮機制，那麼Eureka將是一個自然的選擇。它包含每個應用程式註冊例項的IP地址和埠號。為了啟用Eureka客戶端，您只需要將下面的依賴項新增到pom.xml中。

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
</dependency>
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正如之前提到的，我們還必須保證通過客戶端應用程式傳送到Eureka伺服器的instanceId的唯一性。在“動態埠分配”中已經描述了它。

下一步需要建立一個包含內嵌Eureka伺服器的應用程式。為了實現這個功能，首先我們需要在pom.xml中新增下面這個依賴：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-server</artifactId>
</dependency>
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這個main類需要新增@EnableEurekaServer註解。

@SpringBootApplication
@EnableEurekaServer
public class DiscoveryApp {
    public static void main(String[] args) {
        new SpringApplicationBuilder(DiscoveryApp.class).run(args);
    }
}
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預設情況下，客戶端應用程式嘗試使用8761埠連線Eureka伺服器。我們只需要單獨的、獨立的Eureka節點，因此我們將禁用註冊，並嘗試從另一個Eureka伺服器例項中獲取服務列表。

spring:
  application:
    name: discovery-service
server:
  port: ${PORT:8761}
eureka:
  instance:
    hostname: localhost
  client:
    registerWithEureka: false
    fetchRegistry: false
    serviceUrl:
      defaultZone: http://localhost:8761/eureka/
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我們將使用Docker容器來測試上面的自動伸縮系統，因此需要使用Eureka伺服器來準備和構建image。
Dockerfile和image的定義如下所示。
我們可以使用命令docker build -t piomin/discovery-server:2.0來進行構建。

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"]
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為彈性伸縮構建一個Jenkins流水線

第一步是準備Jenkins流水線，負責自動伸縮。我們將建立Jenkins宣告式流水線，它每分鐘執行一次。可以使用triggers指令配置執行週期，它定義了自動化觸發流水線的方法。我們的流水線將與Eureka伺服器和每個使用Spring Boot Actuator的微服務中公開的metric端點進行通訊。
測試服務的名稱是EXAMPLE-SERVICE，它和定義在application.yml檔案spring.application.name的屬性值（大寫字母）相同。被監控的metric是執行在Tomcat容器中的HTTP listener執行緒數。這些執行緒負責處理客戶端的HTTP請求。

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 { ... }
}
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使用Eureka整合Jenkins流水線

流水線的第一個階段負責獲取在discovery伺服器上註冊的服務列表。Eureka發現了幾個HTTP API端點。其中一個是GET /eureka/apps/{serviceName}，它返回一個給定服務名稱的所有活動例項列表。我們正在儲存執行例項的數量和每個例項metric端點的URL。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用程式例項列表。stage名稱是Calculate。我們使用HTTP請求外掛 來發起HTTP連線。

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)
}
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下面是Eureka API對我們的微服務的示例響應。響應content-type是XML。
file

使用Spring Boot Actuator整合Jenkins流水線

Spring Boot Actuator使用metric來公開端點，這使得我們可以通過名稱和選擇性地使用標籤找到metric。在下面可見的流水線片段中，我試圖找到metric低於或高於閾值的例項。如果有這樣的例項，我們就停止迴圈，以便進入下一個階段，它執行向下或向上的伸縮。應用程式的IP地址是從帶有INSTANCE_字首的流水線環境變數獲取的，這是在前一階段中被儲存了下來的。

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"
}
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關閉應用程式例項

在流水線的最後一個階段，我們將關閉執行的例項，或者根據在前一階段儲存的結果啟動新的例項。通過呼叫Spring Boot Actuator端點可以很容易執行停止操作。在接下來的流水線片段中，首先選擇了Eureka例項。然後我們將傳送POST請求到那個ip地址。
如果需要擴充套件應用程式，我們將呼叫另一個流水線，它負責構建fat JAR並讓這個應用程式在機器上跑起來。

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
  }
 }
}
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下面是spring-boot-run-pipeline流水線的完整定義，它負責啟動應用程式的新例項。它先從git倉庫中拉取原始碼，然後使用Maven命令編譯並構建二進位制的jar檔案，最後通過在java -jar命令中新增Eureka伺服器地址來執行應用程式。

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 &`
                }
            }
        }
    }
}
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擴充套件到多個機器

在前幾節中討論的演算法只適用於在單個機器上啟動的微服務。如果希望將它擴充套件到更多的機器上，我們將不得不修改我們的架構，如下所示。每臺機器都有Jenkins代理執行並與Jenkins master通訊。如果想在選定的機器上啟動一個微服務的新例項，我們就必須使用執行在該機器上的代理來執行流水線。此代理僅負責從原始碼構建應用程式並將其啟動到目標機器上。這個例項的關閉仍然是通過呼叫HTTP端點來完成。
file

假設我們已經成功地在目標機器上啟動了一些代理，我們需要對流水線進行引數化，以便能夠動態地選擇代理（以及目標機器）。
當擴容應用程式時，我們必須將代理標籤傳遞給下游流水線。

build job:`spring-boot-run-pipeline`, parameters:[string(name: `agent`, value:"slave-1")]
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呼叫流水線具體由那個標籤下的代理執行，是由”${params.agent}“決定的。

pipeline {
    agent {
        label "${params.agent}"
    }
    stages { ... }
}
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如果有一個以上的代理連線到主節點，我們就可以將它們的地址對映到標籤中。由於這一點，我們能夠將從Eureka伺服器獲取的微服務例項的IP地址對映到與Jenkins代理的目標機器上。

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 { ... }
}
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總結

在本文中，我演示瞭如何使用Spring Boot Actuato metric來自動伸縮Spring Boot應用程式。使用Spring Boot提供的特性以及Spring Cloud Netflix Eureka和Jenkins，您就可以實現系統的自動伸縮，而無需藉助於任何其他第三方工具。本文也假設遠端伺服器上也是使用Jenkins代理來啟動新的例項，但是您也可以使用Ansible這樣的工具來啟動。如果您決定從Jenkins執行Ansible指令碼，那麼將不需要在遠端機器上啟動Jenkins代理。

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原文連結：http://www.spring4all.com/article/1594

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