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服務(wù)器之家 - 編程語言 - Java教程 - 微服務(wù)領(lǐng)域Spring Boot自動伸縮的實(shí)現(xiàn)方法

微服務(wù)領(lǐng)域Spring Boot自動伸縮的實(shí)現(xiàn)方法

2021-06-04 13:27隨風(fēng)的海草 Java教程

這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于微服務(wù)領(lǐng)域Spring Boot自動伸縮的實(shí)現(xiàn)方法,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家學(xué)習(xí)或者使用spring boot具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

前言

自動伸縮是每個人都想要的,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(shí)現(xiàn)。

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(tǒng)可以自動伸縮。當(dāng)然,這些工具也提供了許多其他有用的功能,在這里,我們只是用它們來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)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(gòu)建應(yīng)用程序,并使用jenkins來實(shí)現(xiàn)ci,那么就用不了太多工作。

今天,我將向您展示如何使用以下框架/工具實(shí)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(diǎn)下公開metric。許多有價值的metric都可以提供應(yīng)用程序運(yùn)行狀態(tài)的詳細(xì)信息。在討論自動伸縮時,其中一些metric可能特別重要:jvm、cpu metric、正在運(yùn)行的線程數(shù)和http請求數(shù)。有專門的jenkins流水線通過按一定頻率輪詢/actuator/metrics 端點(diǎn)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,則它會啟動新實(shí)例或使用另一個actuator端點(diǎn)/actuator/shutdown來關(guān)閉一些正在運(yùn)行的實(shí)例。在此之前,我們需要知道當(dāng)前有那些實(shí)踐在提供服務(wù),只有這樣我們才能在需要的時候關(guān)閉空閑的實(shí)例或啟動新的新例。

微服務(wù)領(lǐng)域Spring Boot自動伸縮的實(shí)現(xiàn)方法

在討論了系統(tǒng)架構(gòu)之后,我們就可以繼續(xù)開發(fā)了。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(yùn)行狀態(tài)metric【指標(biāo)】的端點(diǎn),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,最后,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,只需要約五分鐘,我們可以輕松地實(shí)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(yùn)行多個應(yīng)用程序?qū)嵗晕覀儽仨毐WC端口號不沖突。幸運(yùn)的是,spring boot為應(yīng)用程序提供了這樣的機(jī)制。我們只需要將application.yml中的server.port屬性設(shè)置為0。因?yàn)槲覀兊膽?yīng)用程序會在eureka中注冊,并且發(fā)送唯一的標(biāo)識instanceid,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。

示例應(yīng)用程序的當(dāng)前配置如下所示。

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。

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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,我們需要將下面的依賴添加到pom.xml。

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<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(diǎn)。現(xiàn)在,所有可用的指標(biāo)名稱列表都可以在/actuator/metrics端點(diǎn)中找到,每個指標(biāo)的詳細(xì)信息可以通過/actuator/metrics/{metricname}端點(diǎn)查看。

優(yōu)雅地停止應(yīng)用程序

除了查看metric端點(diǎn)外,spring boot actuator還提供了停止應(yīng)用程序的端點(diǎn)。然而,與其他端點(diǎn)不同的是,缺省情況下,此端點(diǎn)是不可用的。我們必須把management.endpoint.shutdown.enabled設(shè)為true。在那之后,我們就可以通過發(fā)送一個post請求到/actuator/shutdown端點(diǎn)來停止應(yīng)用程序了。

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。

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)。所以,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,那么eureka將是一個自然的選擇。它包含每個應(yīng)用程序注冊實(shí)例的ip地址和端口號。為了啟用eureka客戶端,您只需要將下面的依賴項(xiàng)添加到pom.xml中。

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<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。在“動態(tài)端口分配”中已經(jīng)描述了它。

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(shí)現(xiàn)這個功能,首先我們需要在pom.xml中添加下面這個依賴:

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<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。

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@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。我們只需要單獨(dú)的、獨(dú)立的eureka節(jié)點(diǎn),因此我們將禁用注冊,并嘗試從另一個eureka服務(wù)器實(shí)例中獲取服務(wù)列表。

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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),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。

我們可以使用命令docker build -t piomin/discovery-server:2.0來進(jìn)行構(gòu)建。

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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。我們將創(chuàng)建jenkins聲明式流水線,它每分鐘運(yùn)行一次。可以使用triggers指令配置執(zhí)行周期,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(diǎn)進(jìn)行通信。

測試服務(wù)的名稱是example-service,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(yùn)行在tomcat容器中的http listener線程數(shù)。這些線程負(fù)責(zé)處理客戶端的http請求。

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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(diǎn)。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(shí)例列表。我們正在保存運(yùn)行實(shí)例的數(shù)量和每個實(shí)例metric端點(diǎn)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(yīng)用程序?qū)嵗斜怼tage名稱是calculate。我們使用http請求插件 來發(fā)起http連接。

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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。

微服務(wù)領(lǐng)域Spring Boot自動伸縮的實(shí)現(xiàn)方法

使用spring boot actuator整合jenkins流水線

spring boot actuator使用metric來公開端點(diǎn),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,我試圖找到metric低于或高于閾值的實(shí)例。如果有這樣的實(shí)例,我們就停止循環(huán),以便進(jìn)入下一個階段,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,這是在前一階段中被保存了下來的。

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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?/strong>

在流水線的最后一個階段,我們將關(guān)閉運(yùn)行的實(shí)例,或者根據(jù)在前一階段保存的結(jié)果啟動新的實(shí)例。通過調(diào)用spring boot actuator端點(diǎn)可以很容易執(zhí)行停止操作。在接下來的流水線片段中,首先選擇了eureka實(shí)例。然后我們將發(fā)送post請求到那個ip地址。

如果需要擴(kuò)展應(yīng)用程序,我們將調(diào)用另一個流水線,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。

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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(shí)例。它先從git倉庫中拉取源代碼,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(yùn)行應(yīng)用程序。

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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)。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),如下所示。每臺機(jī)器都有jenkins代理運(yùn)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(shí)例,我們就必須使用運(yùn)行在該機(jī)器上的代理來運(yùn)行流水線。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(shí)例的關(guān)閉仍然是通過調(diào)用http端點(diǎn)來完成。

微服務(wù)領(lǐng)域Spring Boot自動伸縮的實(shí)現(xiàn)方法

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,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)。

當(dāng)擴(kuò)容應(yīng)用程序時,我們必須將代理標(biāo)簽傳遞給下游流水線。

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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(yùn)行,是由"${params.agent}"決定的。

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pipeline {
 agent {
  label "${params.agent}"
 }
 stages { ... }
}

如果有一個以上的代理連接到主節(jié)點(diǎn),我們就可以將它們的地址映射到標(biāo)簽中。由于這一點(diǎn),我們能夠?qū)膃ureka服務(wù)器獲取的微服務(wù)實(shí)例的ip地址映射到與jenkins代理的目標(biāo)機(jī)器上。

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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,我演示了如何使用spring boot actuato metric來自動伸縮spring boot應(yīng)用程序。使用spring boot提供的特性以及spring cloud netflix eureka和jenkins,您就可以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的自動伸縮,而無需借助于任何其他第三方工具。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(shí)例,但是您也可以使用ansible這樣的工具來啟動。如果您決定從jenkins運(yùn)行ansible腳本,那么將不需要在遠(yuǎn)程機(jī)器上啟動jenkins代理。

好了,以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了,希望本文的內(nèi)容對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,如果有疑問大家可以留言交流,謝謝大家對服務(wù)器之家的支持。

原文鏈接:http://blog.51cto.com/14010829/2299257

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