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关于java:ACK-One-构建应用系统的两地三中心容灾方案

jiezi

简介：本文偏重介绍了通过 ACK One 的多集群利用散发性能，能够帮忙企业治理多集群环境，通过多集群主控示例提供的对立的利用下发入口，实现利用的多集群散发，差异化配置，工作流治理等散发策略。联合 GTM 全局流量治理，疾速搭建治理两地三核心的利用容灾零碎。

作者：宇汇，壮怀，先河

概述

两地三核心是指在两个城市部署三个业务解决核心，即：生产核心、同城容灾核心、异地容灾核心。在一个城市部署 2 套环境造成同城双核心，同时解决业务并通过高速链路实现数据同步，可切换运行。在另一城市部署 1 套环境做异地灾备核心，做数据备份，当双核心同时故障时，异地灾备核心可切换解决业务。两地三核心容灾计划能够极大水平的保障业务的间断运行。

应用 ACK One 的多集群治理利用散发性能，能够帮忙企业对立治理 3 个 K8s 集群，实现利用在 3 个 K8s 集群疾速部署降级，同时实现利用在 3 个 K8s 集群上的差异化配置。配合应用 GTM（全局流量治理）能够实现在故障产生时业务流量在 3 个 K8s 集群的主动切换。对 RDS 数据层面的数据复制，本实际不做具体介绍，可参考 DTS 数据传输服务。

计划架构

前提条件

开启多集群治理主控实例[1]

通过治理关联集群[2]，增加 3 个 K8s 集群到主控实例中，构建两地三核心。本实际中，作为示例，在北京部署 2 个 K8s 集群（cluster1-beijing 和 cluster2-beijing），在杭州部署 1 个 K8s 集群（cluster1-hangzhou）。

创立 GTM 实例[3]

利用部署

通过 ACK One 主控实例的利用散发性能[4]，在 3 个 K8s 集群中散发利用。比照传统的脚本部署，应用 ACK One 的利用散发可取得如下收益。

本实际中，示例利用为 web 利用，蕴含 K8s Deployment/Service/Ingress/Configmap 资源，Service/Ingress 对外裸露服务，Deployment 读取 Configmap 中的配置参数。通过创立利用散发规定，将利用散发到 3 个 K8s 集群，包含 2 个北京集群，1 个杭州集群，实现两地三核心。散发过程中对 deployment 和 configmap 资源做差异化配置，以适应不必地点的集群，同时散发过程实现人工审核的灰度管制，限度谬误的爆炸半径。

  1. 执行一下命令创立命名空间 demo。

kubectl create namespace demo

  1. 应用以下内容，创立 app-meta.yaml 文件。
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: web-demo
  name: web-demo
  namespace: demo
spec:
  replicas: 5
  selector:
    matchLabels:
      app: web-demo
  template:
    metadata:
      labels:
        app: web-demo
    spec:
      containers:
      - image: acr-multiple-clusters-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/ack-multiple-clusters/web-demo:0.4.0
        name: web-demo
        env:
        - name: ENV_NAME
          value: cluster1-beijing
        volumeMounts:
        - name: config-file
          mountPath: "/config-file"
          readOnly: true
      volumes:
      - name: config-file
        configMap:
          items:
          - key: config.json
            path: config.json
          name: web-demo
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: web-demo
  namespace: demo
  labels:
    app: web-demo
spec:
  selector:
    app: web-demo
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 8080
---
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: web-demo
  namespace: demo
  labels:
    app: web-demo
spec:
  rules:
    - host: web-demo.example.com
      http:
        paths:
        - path: /
          pathType: Prefix
          backend:
            service:
              name: web-demo
              port:
                number: 80
---
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: web-demo
  namespace: demo
  labels:
    app: web-demo
data:
  config.json: |
    {database-host: "beijing-db.pg.aliyun.com"}
  1. 执行以下命令，在主控实例上部署利用 web-demo。留神：在主控实例上创立 kube 资源并不会下发到子集群，此 kube 资源作为原数据，被后续 Application（步骤 4b）中援用。

kubectl apply -f app-meta.yaml

  1. 创立利用散发规定。

a. 执行以下命令，查看主控实例治理的关联集群，确定利用的散发指标

kubectl amc get managedcluster

预期输入：

Name                                               Alias               HubAccepted
managedcluster-cxxx   cluster1-hangzhou   true
managedcluster-cxxx   cluster2-beijing    true
managedcluster-cxxx   cluster1-beijing    true

b. 应用以下内容，创立利用散发规定 app.yaml。替换示例中的和 managedcluster-cxxx 为理论待发布集群名称。散发规定定义的最佳实际在正文中阐明。

在 app.yaml 中，蕴含以下资源类型：Policy (type:topology) 散发指标，Policy (type: override)差异化规定，Workflow 工作流，Application 利用。具体可参考：利用复制散发 [5]、利用散发差异化配置[6] 和利用集群间灰度散发[7]。

apiVersion: core.oam.dev/v1alpha1
kind: Policy
metadata:
  name: cluster1-beijing
  namespace: demo
type: topology
properties:
  clusters: ["<managedcluster-cxxx>"] #散发指标集群 1 cluster1-beijing
---
apiVersion: core.oam.dev/v1alpha1
kind: Policy
metadata:
  name: cluster2-beijing
  namespace: demo
type: topology
properties:
  clusters: ["<managedcluster-cxxx>"] #散发指标集群 2 cluster2-beijing
---
apiVersion: core.oam.dev/v1alpha1
kind: Policy
metadata:
  name: cluster1-hangzhou
  namespace: demo
type: topology
properties:
  clusters: ["<managedcluster-cxxx>"] #散发指标集群 3 cluster1-hangzhou
---
apiVersion: core.oam.dev/v1alpha1
kind: Policy
metadata:
  name: override-env-cluster2-beijing
  namespace: demo
type: override
properties:
  components:
  - name: "deployment"
    traits:
    - type: env
      properties:
        containerName: web-demo
        env:
          ENV_NAME: cluster2-beijing #对集群 cluster2-beijing 的 deployment 做环境变量的差异化配置
---
apiVersion: core.oam.dev/v1alpha1
kind: Policy
metadata:
  name: override-env-cluster1-hangzhou
  namespace: demo
type: override
properties:
  components:
  - name: "deployment"
    traits:
    - type: env
      properties:
        containerName: web-demo
        env:
          ENV_NAME: cluster1-hangzhou #对集群 cluster1-hangzhou 的 deployment 做环境变量的差异化配置
---
apiVersion: core.oam.dev/v1alpha1
kind: Policy
metadata:
  name: override-replic-cluster1-hangzhou
  namespace: demo
type: override
properties:
  components:
  - name: "deployment"
    traits:
    - type: scaler
      properties:
        replicas: 1          #对集群 cluster1-hangzhou 的 deployment 做正本数的差异化配置
---
apiVersion: core.oam.dev/v1alpha1
kind: Policy
metadata:
  name: override-configmap-cluster1-hangzhou
  namespace: demo
type: override
properties:
  components:
  - name: "configmap"
    traits:
    - type: json-merge-patch  #对集群 cluster1-hangzhou 的 deployment 做 configmap 的差异化配置
      properties:
        data:
          config.json: |
            {database-address: "hangzhou-db.pg.aliyun.com"}
---
apiVersion: core.oam.dev/v1alpha1
kind: Workflow
metadata:
  name: deploy-demo
  namespace: demo
steps:       #程序部署 cluster1-beijing，cluster2-beijing，cluster1-hangzhou。- type: deploy
    name: deploy-cluster1-beijing
    properties:
      policies: ["cluster1-beijing"]  
  - type: deploy
    name: deploy-cluster2-beijing
    properties:
      auto: false   #部署 cluster2-beijing 前须要人工审核
      policies: ["override-env-cluster2-beijing", "cluster2-beijing"] #在部署 cluster2-beijing 时做环境变量的差异化
  - type: deploy
    name: deploy-cluster1-hangzhou
    properties:
      policies: ["override-env-cluster1-hangzhou", "override-replic-cluster1-hangzhou", "override-configmap-cluster1-hangzhou", "cluster1-hangzhou"]
      #在部署 cluster2-beijing 时做环境变量，正本数，configmap 的差异化
---
apiVersion: core.oam.dev/v1beta1
kind: Application
metadata:
  annotations:
    app.oam.dev/publishVersion: version8
  name: web-demo
  namespace: demo
spec:
  components:
    - name: deployment  #独立援用 deployment，不便差异化配置
      type: ref-objects
      properties:
        objects:
          - apiVersion: apps/v1
            kind: Deployment
            name: web-demo
    - name: configmap   #独立援用 configmap，不便差异化配置
      type: ref-objects
      properties:
        objects:
          - apiVersion: v1
            kind: ConfigMap
            name: web-demo
    - name: same-resource  #不做差异化配置
      type: ref-objects
      properties:
        objects:
          - apiVersion: v1
            kind: Service
            name: web-demo
          - apiVersion: networking.k8s.io/v1
            kind: Ingress
            name: web-demo
  workflow:
    ref: deploy-demo
  1. 执行以下命令，在主控实例上部署散发规定 app.yaml。

kubectl apply -f app.yaml

  1. 查看利用的部署状态。

kubectl get app web-demo -n demo

预期输入，workflowSuspending 示意部署暂停

NAME       COMPONENT    TYPE          PHASE                HEALTHY   STATUS   AGE
web-demo   deployment   ref-objects   workflowSuspending   true               47h
  1. 查看利用在各个集群上的运行状态
kubectl amc get deployment web-demo -n demo -m all

预期输入：

Run on ManagedCluster managedcluster-cxxx (cluster1-hangzhou)
No resources found in demo namespace    #第一次新部署利用，工作流还没有开始部署 cluster1-hangzhou
Run on ManagedCluster managedcluster-cxxx (cluster2-beijing)
No resources found in demo namespace     #第一次新部署利用，工作流还没有开始部署 cluster2-beijiing，期待人工审核
Run on ManagedCluster managedcluster-cxxx (cluster1-beijing)
NAME       READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
web-demo   5/5     5            5           47h   #Deployment 在 cluster1-beijing 集群上运行失常
  1. 人工审核通过，部署集群 cluster2-beijing，cluster1-hangzhou。
kubectl amc workflow resume web-demo -n demo
Successfully resume workflow: web-demo
  1. 查看利用的部署状态。

kubectl get app web-demo -n demo

预期输入，running 示意利用运行失常

NAME       COMPONENT    TYPE          PHASE     HEALTHY   STATUS   AGE
web-demo   deployment   ref-objects   running   true               47h
  1. 查看利用在各个集群上的运行状态
kubectl amc get deployment web-demo -n demo -m all

预期输入：

Run on ManagedCluster managedcluster-cxxx (cluster1-hangzhou)
NAME       READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
web-demo   1/1     1            1           47h
Run on ManagedCluster managedcluster-cxxx (cluster2-beijing)
NAME       READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
web-demo   5/5     5            5           2d
Run on ManagedCluster managedcluster-cxxx (cluster1-beijing)
NAME       READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
web-demo   5/5     5            5           47h
  1. 查看利用在各个集群上的 Ingress 状态

kubectl amc get ingress -n demo -m all

预期后果，每个集群的 Ingress 运行失常，公网 IP 调配胜利。

Run on ManagedCluster managedcluster-cxxx (cluster1-hangzhou)
NAME       CLASS   HOSTS                  ADDRESS         PORTS   AGE
web-demo   nginx   web-demo.example.com   47.xxx.xxx.xxx   80      47h
Run on ManagedCluster managedcluster-cxxx (cluster2-beijing)
NAME       CLASS   HOSTS                  ADDRESS         PORTS   AGE
web-demo   nginx   web-demo.example.com   123.xxx.xxx.xxx   80      2d
Run on ManagedCluster managedcluster-cxxx (cluster1-beijing)
NAME       CLASS   HOSTS                  ADDRESS          PORTS   AGE
web-demo   nginx   web-demo.example.com   182.xxx.xxx.xxx   80      2d

流量治理

通过配置全局流量治理，自动检测利用运行状态，并在异样产生时，主动切换流量到监控集群。

  1. 配置全局流量治理实例，web-demo.example.com 为示例利用的域名，请替换为理论利用的域名，并设置 DNS 解析到全局流量治理的 CNAME 接入域名。

  1. 在已创立的 GTM 示例中，创立 2 个地址池：

pool-beijing：蕴含 2 个北京集群的 Ingress IP 地址，负载平衡策略为返回全副地址，实现北京 2 个集群的负载平衡。Ingress IP 地址可通过在主控实例上运行“kubectl amc get ingress -n demo -m all”获取。
pool-hangzhou：蕴含 1 个杭州集群的 Ingress IP 地址。

  1. 在地址池中开启健康检查，查看失败的地址将从地址池中移除，不再接管流量。

  1. 配置拜访策略，设置主地址池为北京地址池，备地址池为杭州地址池。失常流量都有北京集群利用解决，当所有北京集群利用不可用时，主动切换到杭州集群利用解决。

部署验证

  1. 失常状况，所有有流量都有北京的 2 个集群上的利用解决，每个集群各解决 50% 流量。
for i in {1..50}; do curl web-demo.example.com; sleep 3;  done
This is env cluster1-beijing !
Config file is {database-host: "beijing-db.pg.aliyun.com"}


This is env cluster1-beijing !
Config file is {database-host: "beijing-db.pg.aliyun.com"}

This is env cluster2-beijing !
Config file is {database-host: "beijing-db.pg.aliyun.com"}

This is env cluster1-beijing !
Config file is {database-host: "beijing-db.pg.aliyun.com"}

This is env cluster2-beijing !
Config file is {database-host: "beijing-db.pg.aliyun.com"}

This is env cluster2-beijing !
Config file is {database-host: "beijing-db.pg.aliyun.com"}
  1. 当集群 cluster1-beijing 上的利用异样时，GTM 将所有的流量路由到 cluster2-bejing 集群解决。
for i in {1..50}; do curl web-demo.example.com; sleep 3;  done
...
<html>
<head><title>503 Service Temporarily Unavailable</title></head>
<body>
<center><h1>503 Service Temporarily Unavailable</h1></center>
<hr><center>nginx</center>
</body>
</html>

This is env cluster2-beijing !
Config file is {database-host: "beijing-db.pg.aliyun.com"}

This is env cluster2-beijing !
Config file is {database-host: "beijing-db.pg.aliyun.com"}

This is env cluster2-beijing !
Config file is {database-host: "beijing-db.pg.aliyun.com"}

This is env cluster2-beijing !
Config file is {database-host: "beijing-db.pg.aliyun.com"}
  1. 当集群 cluster1-beijing 和 cluster2-beijing 上的利用同时异样时，GTM 将流量路由到 cluster1-hangzhou 集群解决。
for i in {1..50}; do curl web-demo.example.com; sleep 3;  done
<head><title>503 Service Temporarily Unavailable</title></head>
<body>
<center><h1>503 Service Temporarily Unavailable</h1></center>
<hr><center>nginx</center>
</body>
</html>
<html>
<head><title>503 Service Temporarily Unavailable</title></head>
<body>
<center><h1>503 Service Temporarily Unavailable</h1></center>
<hr><center>nginx</center>
</body>
</html>
This is env cluster1-hangzhou !
Config file is {database-address: "hangzhou-db.pg.aliyun.com"}

This is env cluster1-hangzhou !
Config file is {database-address: "hangzhou-db.pg.aliyun.com"}

This is env cluster1-hangzhou !
Config file is {database-address: "hangzhou-db.pg.aliyun.com"}

This is env cluster1-hangzhou !
Config file is {database-address: "hangzhou-db.pg.aliyun.com"}

总结

本文偏重介绍了通过 ACK One 的多集群利用散发性能，能够帮忙企业治理多集群环境，通过多集群主控示例提供的对立的利用下发入口，实现利用的多集群散发，差异化配置，工作流治理等散发策略。联合 GTM 全局流量治理，疾速搭建治理两地三核心的利用容灾零碎。

除多集群利用散发外，ACK One 更是反对连贯并治理任何地区、任何基础设施上的 Kubernetes 集群，提供统一的治理和社区兼容的 API，反对对计算、网络、存储、平安、监控、日志、作业、利用、流量等进行对立运维管控。阿里云分布式云容器平台（简称 ACK One）是面向混合云、多集群、分布式计算、容灾等场景推出的企业级云原生平台。更多内容能够查看产品介绍分布式云容器平台 ACK One[8]。

相干链接

[1] 开启多集群治理主控实例：

https://help.aliyun.com/docum…

[2] 通过治理关联集群：

https://help.aliyun.com/docum…

[3] 创立 GTM 实例：

https://dns.console.aliyun.co…

[4] 利用散发性能：

https://help.aliyun.com/docum…

[5] 利用复制散发：

https://help.aliyun.com/docum…

[6] 利用散发差异化配置：

https://help.aliyun.com/docum…

[7] 利用集群间灰度散发：

https://help.aliyun.com/docum…

[8] 分布式云容器平台 ACK One：

https://www.aliyun.com/produc…

原文链接
本文为阿里云原创内容，未经容许不得转载。

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