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作者： 孤弋
前言
弹性伸缩是云计算时代给咱们带来的一项核心技术红利，然而 IT 的世界中，没有一个零碎性能能够不假思索的利用到所有的场景中。这篇文章，咱们将利用企业级分布式应用服务 -EDAS 的客户在进行零碎架构设计时，在弹性场景下遇到的点滴做了一个零碎的梳理，总结为五个条件和六个教训分享给大家。
五个条件
1、启动无需手动干涉
是否须要手动干涉是弹性伸缩和手动伸缩的本质区别。在传统利用的运维中，一个过程的启动往往须要在机器上手动筹备一系列的事件，如：环境搭建，依赖服务的配置梳理，本地环境配置调整等。如果是在云上的利用可能还须要手动调整平安组规定，依赖服务的访问控制等；但这些须要手动执行的动作在主动弹性时都会变得不可行。
2、过程自身无状态
确切的说，无状态次要是指业务零碎运行时对于数据的依赖水平，数据是在过程执行的过程中产生的，产生的数据会对起初的程序行为产生继续的影响，程序员须要在编码逻辑的时候，就思考如果零碎在一个新环境中从新拉起时，这份数据是否对于行为会造成不统一的状况？举荐做法是数据应该最终以存储系统中为准，让存储计算做到真正的拆散。
3、启动的要快，走的要有“尊严”
弹性，尤其是云上的弹性，其中一个特点是会进行得很频繁。尤其是流量突发型的业务，带着肯定的不确定性。而启动后的零碎往往处在一个“冷”的状态，启动之后如何疾速的“加热”是弹性有效性的要害。而在弹性完结之后，往往随同着一次主动的缩容，因为这个过程也是主动的，所以咱们须要能从技术上能做到主动流量摘除的能力，这里的流量不仅仅包含 HTTP/RPC，也包含音讯、工作（后盾线程池）调度等。
4、磁盘数据可失落
在利用启动过程，咱们的应用程序可能会应用磁盘配置一些启动依赖项之外；在过程运行的过程中，咱们也会习惯性应用磁盘打印一些日志，或者记录一些数据。而弹性场景是过程快起快没，没了之后放在磁盘上的数据也都没了，所以咱们要做好磁盘数据失落的筹备，可能有人会问日志怎么解决？日志应该通过日志收集组件收走，进行对立的聚合、荡涤和查阅。这一点在 12 factor apps 中也做了强调。
5、依赖的服务充沛可用
成规模的业务零碎，往往不是一个人在战斗。最典型的架构中，也会应用到一些缓存、数据库等核心服务。一个业务弹性扩容上来之后，很容易疏忽核心依赖服务的可用性。如果依赖服务呈现不可用，对于整个零碎可能就是一个雪崩的效应。
六个教训
1、指标值设置不合理
弹性整体分为三个阶段：指标获取、规定计算、执行伸缩；指标获取个别通过监控零碎或者 PaaS 平台自带的组件获取。根底监控指标常见的如：CPU/Mem/Load 等。短期内有一些根底指标数值会存在不稳固的特点，然而工夫拉长，失常来看会处在一个“安稳”的状态，咱们设置指标的时候，不能以短时间的特色为根据，参考较长时间的某种水位数据能力设置一个正当值。且指标不宜过多，同时缩容指标要和扩容指标存在显著的数值差。
2、把“延时”当指标
很多时候咱们识别系统可用性的一个很大的判断，就是看零碎屏幕是不是在“转圈圈”，即零碎很慢。常理推断，很慢就要扩容了。所以咱们有一些客户间接把零碎的均匀 RT 当成了扩容指标，但零碎的 RT 是多维度的，比方 health check 个别都是很快的，这类 API 呈现的频率稍高一点，一下就拉低了平均值。也有的客户会准确到 API 级别，可是 API 也是依据参数不同逻辑不一样的从而造成 RT 不一样。总之，依据延时去做弹性策略是很危险的一种做法。
3、指定繁多的扩容规格
扩容规格指的是资源的规格，比方在云上的场景中，对于同一种 4c8g 的规格，咱们能够指定内存型、计算型、网络增强型等。然而云上是一个大资源池，对于某一种规格，会存在售罄景象；如果咱们只指定了繁多的规格，就会呈现资源无奈提供而呈现扩容失败的状况。这里最危险的还不是扩容失败自身，是呈现业务故障之后的排查过程会特地漫长。
4、只思考 RPC 链路中的利用策略
针对单个利用往往都很简略的，难的是整个业务场景的梳理。梳理思路一个简略的方法就是依照利用调用的场景进行，从利用间调用的场景来看，一般来说分为三种：同步（RPC，中间件如 Spring Cloud）、异步（音讯，中间件如 RocketMQ）、工作（散布式调度，中间件如 SchedulerX）。咱们个别会很快整顿出第一种状况，然而很容易疏忽掉前面两种。而前面两种呈现问题的时候，问题排查诊断又是最为耗时。
5、没有配套相应的可视化策略
弹性伸缩是一个典型的后台任务，在治理一个大集群的后台任务的时候，最好是有一块大屏进行直观的可视化治理。对于扩容失败的情景，不能静默解决。如果是外围业务呈现扩容失败，可能带来的就是间接的业务故障，然而故障真正产生时，很多时候不会去关怀扩容策略是否失效，如果真是因为扩容造成的故障，也很难排查到这个点。
6、事先没做正确评估
尽管云计算给弹性提供了近乎无尽的资源池，但这也只是解放了用户准备资源的工作，而微服务零碎自身简单，繁多组件的容量变动会产生全链路的影响，既解除一处危险之后零碎瓶颈点可能会迁徙，有些隐形束缚也会随着容量变动逐渐浮现，所以做弹性策略大多数时候不能靠力大砖飞的思维，须要做好全链路的压测、验证，演练到适应于全局的弹性配置；咱们还是倡议事先从高可用的多个维度理解各种技术手段，造成多套预案以备应用。
序幕
云原生场景下弹性能力更为丰盛，可供弹性的指标也更具备业务定制能力。利用 PaaS 平台（如企业级分布式应用服务 EDAS/ Serverless 利用引擎 SAE 等）能联合云厂商在计算、存储、网络上的技术根底能力，能让应用云的老本更低。然而这里对于业务利用会提出一点点挑战（如：无状态 / 配置代码解耦等等）。从更广的侧面来看，这是云原生时代利用架构面临的挑战。不过利用越来越原生的话，云的技术红利也会离咱们越来越近。
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