我们已经把应用进行了拆分，并按照微服务的模式开发并部署到了 istio。
如何实现那些微服务治理的高级功能？现在就是见证奇迹的时候了。
弹性伸缩
isito 的弹性功能是由 K8S 实现的。此部分和 K8S 一样。
1、修改 yaml 的 Deployment 的 replicas 参数。
代码语言：txt复制kind: Deployment
...
spec:
replicas: 1 # 实例数量
...2、伸缩到指定数量：
代码语言：txt复制kubectl scale --replicas=3 rs/foo1234
kubectl scale --replicas=3 deployment foo3、自动伸缩
首先在 deploy 中指定部署的资源：
代码语言：txt复制...
resources:
limits:
cpu: 500m
memory: 1Gi
requests:
cpu: 250m
memory: 256Mi
...通过如下命令行，可以指定当 CPU 利用率达到阈值 60% 时便自动伸缩。
代码语言：txt复制kubectl autoscale deployment foo --cpu-percent=60 --min=2 --max=10也可以通过 yaml 指定更详细的水平自动伸缩策略。
代码语言：txt复制apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: php-apache
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: php-apache
minReplicas: 1
maxReplicas: 10
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 60
status:
observedGeneration: 1
lastScaleTime: <some-time>
currentReplicas: 1
desiredReplicas: 10
currentMetrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
current:
averageUtilization: 0
averageValue: 0
- type: Object
object:
metric:
name: requests-per-second
describedObject:
apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
kind: Ingress
name: main-route
current:
value: 10k负载均衡
服务间的负载均衡策略在 DestinationRule 中指定。
一个简单的LB配置：
代码语言：txt复制apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: DestinationRule
metadata:
name: passport
spec:
host: passport
trafficPolicy:
loadBalancer:
simple: ROUND_ROBIN负载均衡策略可选项：
ROUND_ROBIN，LEAST_CONN，RANDOM，PASSTHROUGH
灰度
下面的例子将 30% 的流量转发到了新开发上线的版本为 v2 的应用。
代码语言：txt复制apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
name: passport
namespace: xyz
spec:
hosts:
- passport
http:
- route:
- destination:
host: passport
subset: v1
weight: 70
- destination:
host: passport
subset: v2
weight: 30下面的例子将 header 中 area=north 的流量进行了重新定义。
代码语言：txt复制apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
name: xyzdemo-product-service-route
namespace: xyz
spec:
hosts:
- xyzdemo-product-service
http:
- match:
- headers:
area:
exact: north
route:
- destination:
host: xyzdemo-product-service
subset: v1
weight: 70
- destination:
host: xyzdemo-product-service
subset: v2
weight: 30限流熔断
熔断限流是微服务必须面对的问题。
在 istio 中，通过 connectionPool 节点来定义限流指标。
使用 outlierDetection 来定义熔断策略。
代码语言：txt复制apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: DestinationRule
metadata:
name: httpbin
spec:
host: httpbin
trafficPolicy:
connectionPool:
tcp:
maxConnections: 1
http:
http1MaxPendingRequests: 1
maxRequestsPerConnection: 1
outlierDetection:
consecutiveErrors: 1
interval: 1s
baseEjectionTime: 3m
maxEjectionPercent: 100connectionPool 可以指定如下指标
HTTP
配置名 | 解释 |
|---|---|
http1MaxPendingRequests | http1.1的最大挂起数量，即请求的堆积数量。 |
http2MaxRequests | http2 后台的最大请求数量 |
maxRequestsPerConnection | 每个连接的最大请求数 |
maxRetries | 最大重试数量 |
idleTimeout | 闲置超时时间，如果没有访问，连接关闭，默认是1小时 |
h2UpgradePolicy | http1.1 升到 http2 的策略，可以指定升级还是不升 |
TCP
配置名 | 解释 |
|---|---|
maxConnections | 最大连接数 |
connectTimeout | TCP 超时时间 |
tcpKeepalive | tcp 活跃指标，包含检查次数(probes)，检查时间间隔(interval)，活动时间间隔(time) |
tcpKeepalive 意思是，每隔 time 时间会发起一次检查，这次检查一共会发起 probes 次，每次间隔 interval时间。
outlierDetection 策略
配置名 | 解释 |
|---|---|
consecutiveErrors | 连续错误次数，达到指标剔除此节点 |
interval | 错误扫描时间间隔，在这段时间内出粗的次数如果达到 consecutiveErrors ，则剔除 |
baseEjectionTime | 最短的剔除时长，被剔除的pod在此时间内不允许服务。 |
maxEjectionPercent | 最大的剔除数量百分比。 |
minHealthPercent | 最小健康阈值，当健康pod百分比低于此值，则会把所有的pod重新加回来。 |
故障注入
为了测试我们的应用，可以通过istio 来模拟一些故障，以此来测试整个微服务体系的健壮度。
下面的配置：header 里 end-user=jason 的请求一律延迟 7 秒。
代码语言：txt复制apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
name: passport
...
spec:
hosts:
- ratings
http:
- fault:
delay:
fixedDelay: 7s
percentage:
value: 100
match:
- headers:
end-user:
exact: jason
route:
- destination:
host: passport
subset: v1
- route:
- destination:
host: passport
subset: v1可供注册的错误类型有：
delay：指定一定的延时时间
abort：可以指定 http status 的错误响应
总结：
以上的所有脚本，都和具体的业务无关。我们再也不用在我们的业务项目中引用那些服务治理相关，让人头大的 Java SDK 了。
