CN107370816A - 一种Web应用的部署方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种Web应用的部署方法和装置，所述方法包括：将Web应用部署在Docker容器中；对所述Docker容器的资源使用情况进行监控；根据监控结果对所述Docker容器中的Web应用进行扩展或回收。本发明实施例通过将应用部署在Docker容器中，监控Docker容器的整体资源利用率，弹性的扩展或者回收应用，达到提高整个系统的资源利用率的目的。
Description
技术领域
本发明涉及云计算技术，尤指一种Web应用的部署方法和装置。
背景技术
随着计算机技术和互联网的快速发展，互联网的使用者越来越多，应用的使用越来越频繁。在服务端的单个应用已经无法满足大部分应用场景，在这种背景下，大规模的集群应用部署越来越流行，将不同的请求发送到不同的应用程序上进行处理，可以减轻单个应用的负载，提高整体系统的稳定性和可用性。但用户的访问习惯，造成应用的负载并不是一成不变的，比如在白天的访问量会大幅高于凌晨的访问量。在某些特定场景，比如京东618，双11这种集中购物的场景下，web应用的集中访问量会大幅度提升，此时需要的应用负载也需要大幅提升。但应用的提升也会造成资源的占用，一直开启应用也会造成资源的浪费，因此，如何对应用扩展，如何提高整体系统的资源利用率成了需要解决的问题。
传统的运维情况下，需要应用扩展时，首先要手动复制应用，分配资源，切换流量，在应用使用完毕后，又要反向进行回收操作。如果应用的数量比较大，这就是一项繁琐又非常耗时的过程。不仅会造成不必要的错误，也会使部分应用暂时的停止服务。大规模的应用部署在一台主机上，还会造成应用间的互相影响，资源的抢占等问题。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种Web应用的部署方法和装置，利用基于Docker的web应用弹性扩展达到提高整个系统的资源利用率的目的。
为了达到本发明目的，一方面，本发明实施例提供了一种Web应用的部署方法，包括：
将Web应用部署在Docker容器中；
对所述Docker容器的资源使用情况进行监控；
根据监控结果对所述Docker容器中的Web应用进行扩展或回收。
本发明实施例通过将应用部署在Docker容器中，监控Docker容器的整体资源利用率，弹性的扩展或者回收应用，避免了人工操作的低效率，也避免了人工操作可能造成的错误。提高了系统的反应速度，使用Docker提高了资源的隔离性，降低了应用间的干扰，从而大幅度提高了资源的利用率。
进一步地，所述资源包括中央处理器CPU使用率。
进一步地，所述将Web应用部署在Docker容器中包括：
将需要部署的应用程序打包，生成相应的应用容器引擎Docker模板；
使用Docker模板进行docker实例的部署。
进一步地，在将Web应用部署在Docker容器中之后，还包括：
在所述Docker容器之上增加一个反向代理服务器Nginx，根据预先配置在所述Nginx服务器中的所述预设策略对Web流量进行分发，将不同的流量分发到不同的Docker容器之上，以实现负载均衡。
进一步地，在根据预先配置在所述Nginx服务器中的所述预设策略对Web流量进行分发之前，还包括：还包括：
启动所述Nginx服务器，在所述Nginx服务器里配置所述应用实例的流量分发策略；
注册已经启动的应用到所述Nginx服务器中，热启动所述Nginx服务器，使所述应用实例的流量分发策略实时生效。
进一步地，所述对所述Docker容器的资源使用情况进行监控包括：使用cAdvisor对所述Docker容器的CPU使用率进行监控。
进一步地，所述根据监控结果对所述Docker容器中的Web应用进行扩展或回收包括：
当通过所述cAdvisor监控到所述Docker容器的CPU使用率不足时，进行应用扩展，当通过所述cAdvisor监控到所述Docker容器的CPU使用率充足时，进行应用的回收。
进一步地，所述方法还包括：
使用多元时间段线性计算对所述Docker容器未来的CPU使用率进行预测，根据预测结果实时调整所述Docker容器中的Web应用的部署情况。
进一步地，所述根据预测结果实时调整所述Docker容器中的Web应用的部署情况还包括：
当预测到下个预设时间段内整体CPU使用率大于或等于预设的最高使用率阈值时，增加部署一个或多个Docker容器，注册流量到Nginx服务；
当预测到下个预设时间段内整体CPU使用率小于或等于预设的最低使用率阈值时，回收部署的一个或多个Docker容器，解绑Nginx服务。
另一方面，本发明实施例还提供了一种Web应用的部署装置，包括：
部署模块，用于将Web应用部署在Docker容器中；
监控模块，用于对所述Docker容器的资源使用情况进行监控；
处理模块，用于根据监控结果对所述Docker容器中的Web应用进行扩展或回收。
进一步地，所述部署模块还用于：
将需要部署的应用程序打包，生成相应的应用容器引擎Docker模板；
使用Docker模板进行docker实例的部署。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。
图1为本发明实施例一种Web应用的部署方法优选实施例的流程图；
图2为本发明实施例一种Web应用的部署方法优选实施例的原理图；
图3为本发明实施例Web应用的部署装置优选实施例的结构图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本发明的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
如图1所示，是本发明一种Web应用的部署方法优选实施例的流程图，本发明实施例包括以下步骤：
步骤100：将Web应用部署在Docker容器中；
其中，Docker一个开源的应用容器引擎。
步骤101：对所述Docker容器的资源使用情况进行监控；
步骤102：根据监控结果对所述Docker容器中的Web应用进行扩展或回收。
本发明实施例通过将应用部署在Docker容器中，监控Docker容器的整体资源利用率，弹性的扩展或者回收应用，避免了人工操作的低效率，也避免了人工操作可能造成的错误。提高了系统的反应速度，使用Docker提高了资源的隔离性，降低了应用间的干扰，从而大幅度提高了资源的利用率。
进一步地，所述资源包括中央处理器CPU使用率。
进一步地，所述将Web应用部署在Docker容器中包括：
将需要部署的应用程序打包，生成相应的应用容器引擎Docker模板；
使用Docker模板进行docker实例的部署。
可见，本发明将Web应用部署在Docker模板中，使用Docker模板快速部署，提高应用的部署速度，提高应用之间的隔离性，减少同主机上的应用间的互相影响。
进一步地，在将Web应用部署在Docker容器中之后，还包括：
在所述Docker容器之上增加一个反向代理服务器Nginx，根据预先配置在所述Nginx服务器中的所述预设策略对Web流量进行分发，将不同的流量分发到不同的Docker容器之上，以实现负载均衡。
其中，Nginx是一个高性能的HTTP反向代理服务器。
进一步地，在根据预先配置在所述Nginx服务器中的所述预设策略对Web流量进行分发之前，还包括：还包括：
启动所述Nginx服务器，在所述Nginx服务器里配置所述应用实例的流量分发策略；
注册已经启动的应用到所述Nginx服务器中，热启动所述Nginx服务器，使所述应用实例的流量分发策略实时生效。
本发明中的应用流量的负载均衡方法将扩展的应用动态注册到负载均衡服务上，在不停机的情况下，完成应用的部署和流量转发。
进一步地，所述对所述Docker容器的资源使用情况进行监控包括：使用cAdvisor对所述Docker容器的CPU使用率进行监控。
其中，cAdvisor为一种容器监控工具。
进一步地，所述根据监控结果对所述Docker容器中的Web应用进行扩展或回收包括：
当通过所述cAdvisor监控到所述Docker容器的CPU使用率不足时，进行应用扩展，当通过所述cAdvisor监控到所述Docker容器的CPU使用率充足时，进行应用的回收。
进一步地，所述方法还包括：
使用多元时间段线性计算对所述Docker容器未来的CPU使用率进行预测，根据预测结果实时调整所述Docker容器中的Web应用的部署情况。
本发明中的应用部署策略是通过多元时间段线性计算，对未来的CPU负载情况进行预测，并实时的调整应用的部署情况，提高系统的效率，提高资源利用率。
进一步地，所述根据预测结果实时调整所述Docker容器中的Web应用的部署情况还包括：
当预测到下个预设时间段内整体CPU使用率大于或等于预设的最高使用率阈值时，增加部署一个或多个Docker容器，注册流量到Nginx服务；
当预测到下个预设时间段内整体CPU使用率小于或等于预设的最低使用率阈值时，回收部署的一个或多个Docker容器，解绑Nginx服务。
图2为本发明一种Web应用的部署方法优选实施例的原理图，如图2所示，下面对本发明实施例的原理进行详细描述：
本发明采用将Web应用部署在Docker容器中，对应用进行隔离。由于Web应用的特性，其访问都是无状态的，同时单个Web应用承载的访问量有限，因此需要在Docker容器之上增加一个反向代理服务器Nginx，对Web流量进行策略分发，将不同的流量分发到不同的Docker容器之上，做一个负载均衡的作用，也方便在Nginx之下做应用的扩展和回收。
使用容器监控工具cAdvisor做为Docker资源监控，监控Docker容器的资源使用情况，作为资源调度器，在整体资源不足的情况下进行应用扩展，在资源充足的情况下，进行应用的回收。
使用线性预测算法，记录之前N个时间周期整体的CPU的负载量，对下个周期的CPU负载情况进行预测和评估，根据评估结果，从而对应用进行扩展和回收操作。
首先，将需要部署的应用程序打包，做成相应的Docker模板，利用Docker容器快速部署的特性，使用Docker模板进行docker实例的部署。
启动Nginx服务，在Nginx服务里配置应用实例的流量分发策略，并注册已经启动的应用到Nginx服务中，热启动Nginx服务，让策略实时生效。
通过监控程序监控Docker容器的CPU使用率，并使用多元线性回归对将来的时刻的CPU使用率进行预测，以便提前对容器进行扩容。
在之前N个时间段里，计每个时间段的整体CPU使用率分别为x1，x2，...xn，则根据线性预测公式，第N+1时间段里，系统的整体CPU使用率可以预估为：xn+1＝β1x1+β2x2+…+βnxn+ε
其中β1，β2，...，βn是回归系数，越远的时间点对当前的事件发生的影响越小，其中β1+β2+…+βn＝1，ε是线性常数，用来减少误差。
当系统预测到下个时间段里整体CPU负载大于最高阈值时，启动弹性扩展程序，增加部署Docker容器，注册流量到Nginx服务，将整体的CPU负载降到正常阈值。
当系统预测到下个时间段里整体CPU负载小于最低阈值时，启动弹性回收程序，回收部署的Docker容器，解绑Nginx服务，将整体的CPU负载增加到正常阈值。
通过弹性的部署和回收应用，提高整体系统资源利用率
本发明实施例采用自动的Web应用弹性扩展方法，避免了人工操作的低效率，也避免了人工操作可能造成的错误。提高了系统的反应速度，使用Docker提高了资源的隔离性，降低了应用间的干扰，从而大幅度提高了资源的利用率。
本发明实施例还使用多元线性回归的方法，对系统整体负载进行预测，在访问量大幅提升的时候快速做出反应，将对系统的影响降低到最小。
本发明实施例将Web应用放在Docker容器里进行部署，使用了Docker容器可以快速部署且容器间相互隔离的特点。使用Nginx对应用进行负载均衡，做到在不停服务的情况下动态更新转发规则，做到程序的动态扩容和回收。对容器的CPU使用率进行监控，预测未来的CPU使用率，快速做出反应，减小由于访问量增加对系统造成的影响。
图3为本发明Web应用的部署装置优选实施例的结构图，如图3所示，本发明实施例另一方面提供的一种Web应用的部署装置，包括：
本发明实施例还提供了一种Web应用的部署装置，包括：
部署模块301，用于将Web应用部署在Docker容器中；
监控模块302，用于对所述Docker容器的资源使用情况进行监控；
处理模块303，用于根据监控结果对所述Docker容器中的Web应用进行扩展或回收。
进一步地，所述部署模块301还用于：
将需要部署的应用程序打包，生成相应的应用容器引擎Docker模板；
使用Docker模板进行docker实例的部署。
本发明实施例利用Docker容器的特性实现了一种基于Docker的web应用弹性扩展，解决了应用的隔离性和资源利用，通过将应用部署在Docker容器中，监控Docker容器的整体资源利用率，弹性的扩展或者回收应用，同时利用反向代理服务器Nginx在前端动态的切换访问的流量到可用的应用上，达到提高整个系统的资源利用率的目的。
虽然本发明所揭露的实施方式如上，但所述的内容仅为便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属领域内的技术人员，在不脱离本发明所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式及细节上进行任何的修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。
Claims (10)
1.一种Web应用的部署方法，其特征在于，包括：
将Web应用部署在Docker容器中；
对所述Docker容器的资源使用情况进行监控；
根据监控结果对所述Docker容器中的Web应用进行扩展或回收。
2.根据权利要求1所述的Web应用的部署方法，其特征在于，所述资源包括中央处理器CPU使用率。
3.根据权利要求1所述的Web应用的部署方法，其特征在于，所述将Web应用部署在Docker容器中包括：
将需要部署的应用程序打包，生成相应的应用容器引擎Docker模板；
使用Docker模板进行docker实例的部署。
4.根据权利要求1所述的Web应用的部署方法，其特征在于，在将Web应用部署在Docker容器中之后，还包括：
在所述Docker容器之上增加一个反向代理服务器Nginx，根据预先配置在所述Nginx服务器中的所述预设策略对Web流量进行分发，将不同的流量分发到不同的Docker容器之上，以实现负载均衡。
5.根据权利要求4所述的Web应用的部署方法，其特征在于，在根据预先配置在所述Nginx服务器中的所述预设策略对Web流量进行分发之前，还包括：还包括：
启动所述Nginx服务器，在所述Nginx服务器里配置所述应用实例的流量分发策略；
注册已经启动的应用到所述Nginx服务器中，热启动所述Nginx服务器，使所述应用实例的流量分发策略实时生效。
6.根据权利要求2所述的Web应用的部署方法，其特征在于，所述对所述Docker容器的资源使用情况进行监控包括：使用cAdvisor对所述Docker容器的CPU使用率进行监控。
7.根据权利要求6所述的Web应用的部署方法，其特征在于，所述根据监控结果对所述Docker容器中的Web应用进行扩展或回收包括：
当通过所述cAdvisor监控到所述Docker容器的CPU使用率不足时，进行应用扩展，当通过所述cAdvisor监控到所述Docker容器的CPU使用率充足时，进行应用的回收。
8.根据权利要求6或7所述的Web应用的部署方法，其特征在于，还包括：
使用多元时间段线性计算对所述Docker容器未来的CPU使用率进行预测，根据预测结果实时调整所述Docker容器中的Web应用的部署情况。
9.根据权利要求8所述的Web应用的部署方法，其特征在于，所述根据预测结果实时调整所述Docker容器中的Web应用的部署情况还包括：
当预测到下个预设时间段内整体CPU使用率大于或等于预设的最高使用率阈值时，增加部署一个或多个Docker容器，注册流量到Nginx服务；
当预测到下个预设时间段内整体CPU使用率小于或等于预设的最低使用率阈值时，回收部署的一个或多个Docker容器，解绑Nginx服务。
10.一种Web应用的部署装置，其特征在于，包括：
部署模块，用于将Web应用部署在Docker容器中；
监控模块，用于对所述Docker容器的资源使用情况进行监控；
处理模块，用于根据监控结果对所述Docker容器中的Web应用进行扩展或回收。
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