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今天就跟大家聊聊有关如何使用 Apache ServiceComb 进行微服务开发、容器化、弹性伸缩，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
创新互联，专注为中小企业提供官网建设、营销型网站制作、成都响应式网站建设公司、展示型成都网站设计、成都做网站等服务，帮助中小企业通过网站体现价值、有效益。帮助企业快速建站、解决网站建设与网站营销推广问题。
微服务架构作为新兴领域的架构模式，已步入产品化形态，与容器化、集群等一起成为了当下热点。而微服务、Docker、kubernetes 之间的关系，究竟这三者之间是什么样的关系，分别能在微服务领域发挥什么作用，却常给入门的读者和用户带来些许迷茫感。
下面使用一个简单的普适性的 微服务 示例，从 业务场景入手，到微服务架构设计、实现、容器化、集群部署、压测、弹性伸缩、资源控制，端到端以最直白的方式演示了这三者的关系，会给读者带来不一样的真切的理念体验和感受，增强对系列概念的理解。
为了读者能更容易了解ServiceComb微服务框架的功能以及如何用其快速开发微服务，所以提供大家耳熟能详的例子，降低学习曲线的同时，增加趣味性，加深理解。
本文中假设我们成立了一家科研公司，处理复杂的数学运算，以及尖端生物科技研究，并为用户提供如下服务：
黄金分割数列计算
蜜蜂繁殖规律 (计算每只雄蜂/雌蜂的祖先数量)
但是我们如何将公司的这些强大运算能力提供给我们的消费者呢？
首先我们通过认证服务保障公司的计算资源没有被滥用， 同时我们对外提供Rest服务让用户来进行访问。 下面的视频展示具体的服务验证调用的情况。
让我们先对业务场景进行总结分析
为了公司持续发展，我们需要对用户消费的运算能力收费，所以我们聘用了门卫认证用户，避免不法分子混入
为了提供足够的黄金分割数量运算能力，我们需要雇佣相应的技工
为了持续研究蜜蜂繁殖规律，公司建立了自己的蜂场，需要相应的养蜂人进行管理研究
为了平衡技工、养蜂人、和门卫的工作量和时间，我们建立了告示栏机制，让当前有闲暇的人员发布自己的联系方式，以便我们能及时联系技能匹配的人员以服务到来的用户
因为运算能力成本高昂，我们将运算项目进行了归档，以便未来有相同请求时，我们能直接查询项目归档，节省公司运算成本
面对上述复杂的场景，我们又聘用了部门经理来管理公司成员和设施
最后，当公司日益壮大，用户数量暴涨时，我们还需要招聘更多技工、养蜂人、和门卫，所以增加了人力资源部门
到现在业务场景已经比较清晰，我们把上述职务部门和设施画成公司组织结构图。
现在公司组织结构已经完整，让我们着手搭建相应部门。
因为技工最为简单，对其他部门人员依赖最少，我们首先搭建这个部门。
技工的主要工作时提供黄金分割数列计算服务，当用户需要知道第n个黄金分割数时，技工以最快的速度计算出数值并返回给用户。 我们可以把这个工作简化为如下数学方程:
value = fibo(n)
在暂时不考虑性能的情况下，我们可以迅速实现黄金分割数列的计算。
interface FibonacciService {
long term(int n);
}
@Service
class FibonacciServiceImpl implements FibonacciService {
@Override
public long term(int n) {
if (n == 0) {
return 0;
} else if (n == 1) {
return 1;
}
return term(n - 1) + term(n - 2);
}
}黄金分割数量运算已经实现，现在我们需要将服务提供给用户，首先我们定义端点接口：
public interface FibonacciEndpoint {
long term(int n);
}引入 ServiceComb 依赖：
org.apache.servicecomb spring-boot-starter-provider
接下来我们同时暴露黄金分割运算服务的Restful和RPC端点：
@RestSchema(schemaId = "fibonacciRestEndpoint")
@RequestMapping("/fibonacci")
@Controller
public class FibonacciRestEndpoint implements FibonacciEndpoint {
private final FibonacciService fibonacciService;
@Autowired
FibonacciRestEndpoint(FibonacciService fibonacciService) {
this.fibonacciService = fibonacciService;
}
@Override
@RequestMapping(value = "/term", method = RequestMethod.GET)
@ResponseBody
public long term(int n) {
return fibonacciService.term(n);
}
}@RpcSchema(schemaId = "fibonacciRpcEndpoint")
public class FibonacciRpcEndpoint implements FibonacciEndpoint {
private final FibonacciService fibonacciService;
@Autowired
public FibonacciRpcEndpoint(FibonacciService fibonacciService) {
this.fibonacciService = fibonacciService;
}
@Override
public long term(int n) {
return fibonacciService.term(n);
}
}这里用 @RestSchema 和 @RpcSchema 注释两个端点后，ServiceComb 会自动生成对应的服务端点契约，根据如下microsevice.yaml 配置端点端口，并将契约和服务一起注册到Service Center：
# all interconnected microservices must belong to an application wth the same ID APPLICATION_ID: company service_description: # name of the declaring microservice name: worker version: 0.0.1 # service center address cse: service: registry: address: http://sc.servicecomb.io:30100 highway: address: 0.0.0.0:7070 rest: address: 0.0.0.0:8080
最后，提供技工服务应用启动入口，并加上 @EnableServiceComb 注释启用 ServiceComb ：
@SpringBootApplication
@EnableServiceComb
public class WorkerApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(WorkerApplication.class, args);
}
}告示栏提供为门卫、技工和养蜂人注册联系方式的设施，同时经理和养蜂人可通过此设施查询注册方的联系方式，以方便匹配能力的提供和消费。
Service Center 提供契约和服务注册、发现功能，而且校验服务提供方和消费方的契约是否匹配，我们可以下载编译好的版本直接运行。
养蜂人研究蜜蜂繁殖规律，计算每只蜜蜂 (雄蜂/雌蜂) 的祖先数量。因为蜜蜂繁殖规律和黄金分割数列相关，所以养蜂人同时消费技工提供的计算服务。
研究表明，雄蜂(Drone)由未受精卵孵化而生，只有母亲；而雌蜂(Queen)由受精卵孵化而生，既有母又有父。
Credit: Dave Cushman’s website
参考上图，蜜蜂的某一代祖先数量符合黄金分割数列的模型，由此我们可以很快实现服务功能。
首先我们定义黄金数列运算接口：
public interface FibonacciCalculator {
long term(int n);
}接下来定义并实现蜜蜂繁殖规律研究服务:
interface BeekeeperService {
long ancestorsOfDroneAt(int generation);
long ancestorsOfQueenAt(int generation);
}
class BeekeeperServiceImpl implements BeekeeperService {
private final FibonacciCalculator fibonacciCalculator;
BeekeeperServiceImpl(FibonacciCalculator fibonacciCalculator) {
this.fibonacciCalculator = fibonacciCalculator;
}
@Override
public long ancestorsOfDroneAt(int generation) {
if (generation <= 0) {
return 0;
}
return fibonacciCalculator.term(generation + 1);
}
@Override
public long ancestorsOfQueenAt(int generation) {
if (generation <= 0) {
return 0;
}
return fibonacciCalculator.term(generation + 2);
}
}这里我们用到之前定义的 FibonacciCalculator 接口，并希望通过这个接口远程调用技工服务端点。@RpcReference 注释能帮助我们自动从Service Center中获取 microserviceName = "worker", schemaId = "fibonacciRpcEndpoint" ， 即服务名为 worker 已经schema ID为 fibonacciRpcEndpoint的端点：
@Configuration
class BeekeeperConfig {
@RpcReference(microserviceName = "worker", schemaId = "fibonacciRpcEndpoint")
private FibonacciCalculator fibonacciCalculator;
@Bean
BeekeeperService beekeeperService() {
return new BeekeeperServiceImpl(fibonacciCalculator);
}
}我们在技工一节已定义好对应的服务名和schema ID端点，通过上面的配置，ServiceComb 会自动将远程技工服务 实例和 FibonacciCalculator 绑定在一起。
与上一节技工服务相似，我们在这里也需要提供养蜂人服务端点，让用户可以进行调用：
@RestSchema(schemaId = "beekeeperRestEndpoint")
@RequestMapping("/rest")
@Controller
public class BeekeeperController {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(BeekeeperController.class);
private final BeekeeperService beekeeperService;
@Autowired
BeekeeperController(BeekeeperService beekeeperService) {
this.beekeeperService = beekeeperService;
}
@RequestMapping(value = "/drone/ancestors/{generation}", method = GET, produces = APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE)
@ResponseBody
public Ancestor ancestorsOfDrone(@PathVariable int generation) {
logger.info(
"Received request to find the number of ancestors of drone at generation {}",
generation);
return new Ancestor(beekeeperService.ancestorsOfDroneAt(generation));
}
@RequestMapping(value = "/queen/ancestors/{generation}", method = GET, produces = APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE)
@ResponseBody
public Ancestor ancestorsOfQueen(@PathVariable int generation) {
logger.info(
"Received request to find the number of ancestors of queen at generation {}",
generation);
return new Ancestor(beekeeperService.ancestorsOfQueenAt(generation));
}
}
class Ancestor {
private long ancestors;
Ancestor() {
}
Ancestor(long ancestors) {
this.ancestors = ancestors;
}
public long getAncestors() {
return ancestors;
}
}因为养蜂人需要消费技工提供的服务，所以其 microservice.yaml 配置稍有不同：
# all interconnected microservices must belong to an application wth the same ID APPLICATION_ID: company service_description: # name of the declaring microservice name: beekeeper version: 0.0.1 cse: service: registry: address: http://sc.servicecomb.io:30100 rest: address: 0.0.0.0:8090 handler: chain: Consumer: default: bizkeeper-consumer,loadbalance references: # this one below must refer to the microservice name it communicates with worker: version-rule: 0.0.1
这里我们需要定义 cse.references.worker.version-rule ，让配置名称中指向技工服务名 worker ，并匹配其版本号。
最后定义养蜂人服务应用入口：
@SpringBootApplication
@EnableServiceComb
public class BeekeeperApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(BeekeeperApplication.class, args);
}
}门卫为公司提供安全保障，屏蔽非合法用户，防止其骗取免费服务，甚至伤害技工和养蜂人。
认证功能我们采用JSON Web Token (JWT)的机制，具体实现超出了这篇文章的范围， 细节大家可以查看github上workshop的 doorman 模块代码。
认证服务的接口如下，authenticate 方法根据用户名和密码查询确认用户存在，并返回对应JWT token。用户登录后的每次 请求都需要带上返回的JWT token，而 validate 方法将验证token以确认其有效。
public interface AuthenticationService {
String authenticate(String username, String password);
String validate(String token);
}与前两节的Rest服务端点相似，我们加上 @RestSchema 注释，以便 ServiceComb 自动配置端点、生成契约并注册服务。
@RestSchema(schemaId = "authenticationRestEndpoint")
@Controller
@RequestMapping("/rest")
public class AuthenticationController {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AuthenticationController.class);
static final String USERNAME = "username";
static final String PASSWORD = "password";
static final String TOKEN = "token";
private final AuthenticationService authenticationService;
@Autowired
AuthenticationController(AuthenticationService authenticationService) {
this.authenticationService = authenticationService;
}
@RequestMapping(value = "/login", method = POST, produces = TEXT_PLAIN_VALUE)
public ResponseEntity login(
@RequestParam(USERNAME) String username,
@RequestParam(PASSWORD) String password) {
logger.info("Received login request from user {}", username);
String token = authenticationService.authenticate(username, password);
HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
headers.add(AUTHORIZATION, TOKEN_PREFIX + token);
logger.info("Authenticated user {} successfully", username);
return new ResponseEntity<>("Welcome, " + username, headers, OK);
}
@RequestMapping(value = "/validate", method = POST, consumes = APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE, produces = TEXT_PLAIN_VALUE)
@ResponseBody
public String validate(@RequestBody Token token) {
logger.info("Received validation request of token {}", token);
return authenticationService.validate(token.getToken());
}
}
class Token {
private String token;
Token() {
}
Token(String token) {
this.token = token;
}
public String getToken() {
return token;
}
@Override
public String toString() {
return "Token{" +
"token='" + token + '\'' +
'}';
}
} 同样，我们需要提供服务应用启动入口以及 microservice.yaml：
@SpringBootApplication
@EnableServiceComb
public class DoormanApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(DoormanApplication.class, args);
}
}# all interconnected microservices must belong to an application wth the same ID APPLICATION_ID: company service_description: # name of the declaring microservice name: doorman version: 0.0.1 cse: service: registry: address: http://sc.servicecomb.io:30100 rest: address: 0.0.0.0:9090
为了管理所有人员和设施，经理作为用户唯一接口人，主要功能有：
联系门卫认证用户，保护技工和养蜂人，以免非法用户骗取服务并逃避服务费用
联系能力相符的技工和养蜂人，平衡工作量，避免单个人员工作超载
管理项目归档，避免重复工作，保证公司收益最大化
由于经理责任重大，我们选取了业界有名的Netflix Zuul作为候选人并加以培训， 提升其能力，以保证其能胜任该职位。
首先我们引入依赖：
org.apache.servicecomb spring-boot-starter-discovery
当用户发送非登录请求时，我们首先需要验证用户合法，在如下服务中，我们通过告示栏获取门卫联系方式， 然后发送用户token给门卫进行认证。
ServiceComb 提供了相应 RestTemplate 实现查询Service Center 中的服务注册信息，只需在地址中以如下格式包含被调用的服务名
cse://doorman/path/to/rest/endpoint
ServiceComb 将自动查询对应服务并发送请求到地址中的服务端点。
@Service
public class AuthenticationService {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AuthenticationService.class);
private static final String DOORMAN_ADDRESS = "cse://doorman";
private final RestTemplate restTemplate;
AuthenticationService() {
this.restTemplate = RestTemplateBuilder.create();
this.restTemplate.setErrorHandler(new ResponseErrorHandler() {
@Override
public boolean hasError(ClientHttpResponse clientHttpResponse) throws IOException {
return false;
}
@Override
public void handleError(ClientHttpResponse clientHttpResponse) throws IOException {
}
});
}
@HystrixCommand(fallbackMethod = "timeout")
public ResponseEntity validate(String token) {
logger.info("Validating token {}", token);
ResponseEntity responseEntity = restTemplate.postForEntity(
DOORMAN_ADDRESS + "/rest/validate",
validationRequest(token),
String.class
);
if (!responseEntity.getStatusCode().is2xxSuccessful()) {
logger.warn("No such user found with token {}", token);
}
logger.info("Validated request of token {} to be user {}", token, responseEntity.getBody());
return responseEntity;
}
private ResponseEntity timeout(String token) {
logger.warn("Request to validate token {} timed out", token);
return new ResponseEntity<>(REQUEST_TIMEOUT);
}
private HttpEntity validationRequest(String token) {
HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8);
return new HttpEntity<>(new Token(token), headers);
}
} 接下来我们提供 ZuulFilter 实现过滤用户请求，调用 authenticationService.validate(token) 认证用户token。 若用户合法则路由用户请求到对应服务，否则返回 403 forbidden。
@Component
class AuthenticationAwareFilter extends ZuulFilter {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AuthenticationAwareFilter.class);
private static final String LOGIN_PATH = "/login";
private final AuthenticationService authenticationService;
private final PathExtractor pathExtractor;
@Autowired
AuthenticationAwareFilter(
AuthenticationService authenticationService,
PathExtractor pathExtractor) {
this.authenticationService = authenticationService;
this.pathExtractor = pathExtractor;
}
@Override
public String filterType() {
return "pre";
}
@Override
public int filterOrder() {
return 1;
}
@Override
public boolean shouldFilter() {
String path = pathExtractor.path(RequestContext.getCurrentContext());
logger.info("Received request with query path: {}", path);
return !path.endsWith(LOGIN_PATH);
}
@Override
public Object run() {
filter();
return null;
}
private void filter() {
RequestContext context = RequestContext.getCurrentContext();
if (doesNotContainToken(context)) {
logger.warn("No token found in request header");
rejectRequest(context);
} else {
String token = token(context);
ResponseEntity responseEntity = authenticationService.validate(token);
if (!responseEntity.getStatusCode().is2xxSuccessful()) {
logger.warn("Unauthorized token {} and request rejected", token);
rejectRequest(context);
} else {
logger.info("Token {} validated", token);
}
}
}
private void rejectRequest(RequestContext context) {
context.setResponseStatusCode(SC_FORBIDDEN);
context.setSendZuulResponse(false);
}
private boolean doesNotContainToken(RequestContext context) {
return authorizationHeader(context) == null
|| !authorizationHeader(context).startsWith(TOKEN_PREFIX);
}
private String token(RequestContext context) {
return authorizationHeader(context).replace(TOKEN_PREFIX, "");
}
private String authorizationHeader(RequestContext context) {
return context.getRequest().getHeader(AUTHORIZATION);
}
} 最后提供服务应用入口：
@SpringBootApplication
@EnableCircuitBreaker
@EnableZuulProxy
@EnableDiscoveryClient
@EnableServiceComb
public class ManagerApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(ManagerApplication.class, args);
}
}application.yaml 中定义路由规则：
zuul: routes: doorman: serviceId: doorman sensitiveHeaders: worker: serviceId: worker beekeeper: serviceId: beekeeper # disable netflix eurkea since it's not used for service discovery ribbon: eureka: enabled: false
microservice.yaml 中定义服务中心地址：
APPLICATION_ID: company service_description: name: manager version: 0.0.1 cse: service: registry: address: http://sc.servicecomb.io:30100
经理在每次用户请求后将项目进行归档，如果将来有内容相同的请求到达，经理可以就近获取结果，不必再购买 技工和养蜂人提供的计算服务，节省公司开支。
对于归档功能的实现，我们采用了Spring Cache Abstraction，具体细节超出了这篇文章的范围，大家如果有兴趣可以 查看github上workshop的 manager 模块代码。
人力资源从运维层面保证服务的可靠性，主要功能有
弹性伸缩，以保证用户请求量超过技工或养蜂人处理能力后，招聘更多技工或养蜂人加入项目；当请求量回落后，裁剪技工或养蜂人以节省公司开支
健康检查，以保证技工或养蜂人告病时，能有替补接手任务
滚动升级，以保证项目需要新技能时，能替换、培训技工或养蜂人，不中断接收用户请求
人力资源的功能需要云平台提供支持，在后续的文章中会跟大家介绍，我们如何在华为云上轻松实现这些功能。
至此，我们用一个公司的组织结构作为例子，给大家介绍了微服务的完整架构，以及如何使用微服务框架 ServiceComb快速开发微服务，以及服务间互通、契约认证。
Workshop demo项目也包含大量完整易懂的测试 代码，以及使用docker集成微服务，模拟生存环境，同时应用Travis搭建持续集成环境，体现 DevOps在微服务开发中的实践。希望能对大家有所帮助。
现在，github上已经提供了在kubernetes集群上一键式部署的功能。本文将着重讲解相应的yaml文件和服务间通信，这对于开发者基于Company 模型进行微服务开发并且部署到云上将会有所帮助。
Run Company on Kubernetes Cluster 提供了详细的使用方法，读者只需通过以下3条指令，就可将company在kubernetes集群上部署起来，
git clone https://github.com/ServiceComb/ServiceComb-Company-WorkShop.git cd ServiceComb-Company-WorkShop/kubernetes/ bash start.sh
以作者的实际环境为例：
root@zenlin:~/src/LinuxCon-Beijing-WorkShop/kubernetes# kubectl get pod -owide NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE company-beekeeper-3737555734-48sxf 1/1 Running 0 17s 10.244.2.49 zenlinnode2 company-bulletin-board-4113647782-th91w 1/1 Running 0 17s 10.244.1.53 zenlinnode1 company-doorman-3391375245-g0p8c 1/1 Running 0 17s 10.244.1.55 zenlinnode1 company-manager-454733969-0c1g8 1/1 Running 0 16s 10.244.2.50 zenlinnode2 company-worker-1085546725-x7zl4 1/1 Running 0 17s 10.244.1.54 zenlinnode1 zipkin-508217170-0khr3 1/1 Running 0 17s 10.244.2.48 zenlinnode2
可以看到，一共启动了6个pod，分别为，公司经理（company-manager）、门卫（company-doorman）、公告栏（company-bulletin-board）、技工（company-worker）、养蜂人（company-beekeeper）、调用链跟踪（zipkin），K8S集群分别为他们分配对应的集群IP。
root@zenlin:~/src/LinuxCon-Beijing-WorkShop/kubernetes# kubectl get svc -owide NAME CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE SELECTOR company-bulletin-board 10.99.70.4630100/TCP 12m io.kompose.service=company-bulletin-board company-manager 10.100.61.227 8083:30301/TCP 12m io.kompose.service=company-manager zipkin 10.104.92.198 9411/TCP 12m io.kompose.service=zipkin
仅启动了3个service，调用链跟踪（zipkin）、公告栏（company-bulletin-board）以及经理（company-manager），这是因为，调用链跟踪和公告栏需要在集群内被其他服务通过域名来调用，而经理需要作为对外作为网关，统一暴露服务端口。
查看company-bulletin-board-service.yaml文件，
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
creationTimestamp: null
labels:
io.kompose.service: company-bulletin-board
name: company-bulletin-board
spec:
ports:
- name: "30100"
port: 30100
targetPort: 30100
selector:
io.kompose.service: company-bulletin-board
status:
loadBalancer: {}该文件定义了公告栏对应的service，给service定义了name、port和targetPort，这样通过kubectl expose创建的service会在集群内具备DNS能力，在其他服务刚启动还未注册到公告栏（服务注册发现中心）时，就是使用该能力来访问到公告栏并注册服务的。
对于label和selector的作用，在一个service启动多个pod的场景下将会非常有用，当某个pod崩溃时，服务的selector将会自动将死亡的pod从endpoints中移除，并且选择新的pod加入到endpoints中。
查看company-worker-deployment.yaml 文件，
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
creationTimestamp: null
labels:
io.kompose.service: company-worker
name: company-worker
spec:
replicas: 1
strategy: {}
template:
metadata:
creationTimestamp: null
labels:
io.kompose.service: company-worker
spec:
containers:
- env:
- name: ARTIFACT_ID
value: worker
- name: JAVA_OPTS
value: -Dcse.service.registry.address=http://company-bulletin-board:30100 -Dservicecomb.tracing.collector.adress=http://zipkin:9411
image: servicecomb/worker:0.0.1-SNAPSHOT
name: company-worker
ports:
- containerPort: 7070
- containerPort: 8080
resources: {}
restartPolicy: Always
status: {}该yaml文件定义了副本数为1（replicas: 1）的pod，可以通过修改该副本数控制所需启动的pod的副本数量（当然也可以使用K8S的弹性伸缩能力去实现按需动态水平伸缩，弹性伸缩部分将在后面的博文中提供）。前面我们提到过company-bulletin-board具备了DNS的能力，故现在可以通过该Deployment中的env传递cse.service.registry.address的值给pod内的服务使用，如： -Dcse.service.registry.address=http://company-bulletin-board:30100，kube-dns将会自动解析该servicename。
对于kubernetes如何实现服务间通信，可以阅读connect-applications-service。
其他的deployment.yaml以及service.yaml都跟以上大同小异，唯一例外的是company-manager服务，我们可以看到在company-manager-service.yaml中看到定义了nodePort，这将使能company-manager对集群外部提供公网IP和服务端口，如下：
spec: ports: - name: "8083" port: 8083 targetPort: 8080 nodePort: 30301 protocol: TCP type: NodePort
可以通过以下方法获得公网IP和服务端口：
kubectl get svc company-manager -o yaml | grep ExternalIP -C 1 kubectl get svc company-manager -o yaml | grep nodePort -C 1
接下来你就可以使用公网IP和服务端口访问已经部署好的company了，在github.com/ServiceComb/ServiceComb-Company-WorkShop/kubernetes上详细提供了通过在集群内访问和集群外访问的方法。
通过详细阅读所有的deployment.yaml和service.yaml，可以整理出以下的模型：
另外，经典的航空订票系统Acmeair也已经支持在kubernetes上一键式部署基于ServiceComb框架开发的版本，点击访问Run Acmeair on Kubernetes获取 。
本小节将继续在K8S上演示使用K8S的弹性伸缩能力进行Company示例的按需精细化资源控制，以此体验微服务化给大家带来的好处。
K8S环境准备：
为使K8S具备弹性伸缩能力，需要先在K8S中安装监控器Heapster和Grafana：
具体读者踩了坑后更新的heapster的安装脚本作者放在：heapster，可直接获取下载获取，需要调整一个参数，后直接运行kube.sh脚本进行安装。
vi LinuxCon-Beijing-WorkShop/kubernetes/heapster/deploy/kube-config/influxdb/heapster.yaml
spec: replicas: 1 template: metadata: labels: task: monitoring k8s-app: heapster spec: serviceAccountName: heapster containers: - name: heapster image: gcr.io/google_containers/heapster-amd64:v1.4.1 imagePullPolicy: IfNotPresent command: - /heapster #集群内安装直接使用kubernetes - --source=kubernetes #集群外安装请直接将下面的服务地址替换为k8s api server地址 # - --source=kubernetes:http://10.229.43.65:6443?inClusterConfig=false - --sink=influxdb:http://monitoring-influxdb:8086
启动Company：
下载Comany支持弹性伸缩的代码：
git clone https://github.com/ServiceComb/ServiceComb-Company-WorkShop.git cd LinuxCon-Beijing-WorkShop/kubernetes/ bash start-autoscale.sh
在Company的deployment.yaml中， 增加了如下限定资源的字段，这将限制每个pod被限制在200mill-core(1000毫core == 1 core)的cpu使用率以内。
resources: limits: cpu: 200m
在 start-autoscale.sh 中，对每个deployment创建HPA(pod水平弹性伸缩器)资源，限定每个pod的副本数弹性伸缩时控制在1到10之间，并限定每个pod的cpu占用率小于50%，结合前面限定了200mcore，故，每个pod的的平均cpu占用率会被HPA通过弹性伸缩能力控制在100mcore以内。
# Create Horizontal Pod Autoscaler kubectl autoscale deployment zipkin --cpu-percent=50 --min=1 --max=10 kubectl autoscale deployment company-bulletin-board --cpu-percent=50 --min=1 --max=10 kubectl autoscale deployment company-worker --cpu-percent=50 --min=1 --max=10 kubectl autoscale deployment company-doorman --cpu-percent=50 --min=1 --max=10 kubectl autoscale deployment company-manager --cpu-percent=50 --min=1 --max=10 kubectl autoscale deployment company-beekeeper --cpu-percent=50 --min=1 --max=10
当运行start-autoscale.sh之后，具备弹性伸缩器的company已经被创建，可通过下面指令进行HPA的查询：
kubectl get hpa
启动压测：
export $HOST=: bash LinuxCon-Beijing-WorkShop/kubernetes/stress-test.sh
该脚本不断循环执行 1s内向Company请求计算 fibonacci 数值200次，对Company造成请求压力：
FIBONA_NUM=`curl -s -H "Authorization: $Authorization" -XGET "http://$HOST/worker/fibonacci/term?n=6"`
分别查看HPA状态以及Grafana，如下：
图1 启动阶段
图2 启动阶段
图3 过程
图4 结果
从以上过程可以分析出，以下几点：
1. 压力主要集中在company-manager这个pod上，K8S的autoscaler通过弹性增加该pod的副本数量，最终达到目标：每个pod的cpu占用率低于限定值的50%（图5，Usage default company-manager/Request default company-manager = 192/600 约等于图4中的33%），并保持稳定。
2. 在弹性伸缩过程中，在还没稳定前可能造成丢包，如图3。
3. Company启动会导致系统资源负载暂时性加大，故Grafana上看到的cpu占用率曲线会呈现波峰状，但随着系统稳定运行后，HPA会按照系统的稳定资源消耗准确找到匹配的副本数。图3中副本数已超过实际所需3个，但随着系统稳定，最终还是稳定维持在3个副本。
4. 在HPA以及Grafana可以看到缩放和报告数据都会有延迟，按照官方文档说法，只有在最近3分钟内没有重新缩放的情况下，才会进行放大。 从最后一次重新缩放，缩小比例将等待5分钟。 而且，只有在avg/ Target降低到0.9以下或者增加到1.1以上（10％容差）的情况下，才可能会进行缩放。
看完上述内容，你们对如何使用 Apache ServiceComb 进行微服务开发、容器化、弹性伸缩有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。