CN112291104A - 微服务自动伸缩系统、方法及相应设备和存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了微服务自动伸缩系统、方法及相应设备和存储介质，其中所述系统包括：监控模块，用于在每个在线微服务副本中，监控业务逻辑代码的执行并统计业务请求数量，及以服务方式提供监视结果查询接口；采集模块，用于定时轮询每个微服务副本的监视结果查询接口，采集业务请求实时访问流量；存储模块，用于将采集的实时访问流量存储在数据库中；转换模块，用于将同一微服务的业务请求实时访问流量转换为适配Kubernetes的HPA的监控指标；伸缩模块，用于根据监控指标，基于预先设置的HPA扩缩容规则对相应微服务进行自动扩缩容。本发明使能更精确地自动对微服务进行伸缩，动态适应不同时期的不同资源需求，提高资源的利用效率。

Description

微服务自动伸缩系统、方法及相应设备和存储介质
技术领域
本申请涉及电数字数据处理领域，尤其涉及微服务自动伸缩系统、方法及相应设备和存储介质。
背景技术
随着微服务软件架构的盛行，原本单一软件应用，往往被拆分为多个具有高内聚、低耦合、无状态特点的多个微服务。而随着业务的不断发展，微服务数量也会相应不断增多。如何协调线上运行的各个服务，保障服务的SLA，对服务架构以及运维人员是一个很大的挑战。随着业务规模的扩大，一些微服务在流量高峰时期的资源使用紧张，而另外一些冷门服务资源使用则有过剩现象。为了合理分配各个服务的资源占用，动态适应流量高峰以及低谷时期的不同资源需求，提高资源的利用效率，需要动态伸缩微服务。
现有的动态伸缩微服务方案，一种是人为干预处理，该方案可以精确识别流量高峰、低谷状况，但往往耗时较长，响应时间比较慢，加重了运维人员的人力成本，也增加了人为误操作带来的意外风险因素；另一种是通过Kubernetes的HPA进行自动服务弹性伸缩，然而该方案识别业务高峰低谷是以计算资源即CPU和/或内存资源占用作为指标，并不能准确代表业务流量高峰低谷的情况，可能存在不必要的扩容、缩容情况，例如可能因短时CPU或内存升高而导致不必要的扩容，存在一定的不足。因而需要一种能够精确地自动伸缩服务副本数量的解决方案。
发明内容
为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种微服务自动伸缩系统、方法及相应设备和存储介质，其使能更精确地自动对微服务进行伸缩，动态适应不同时期的不同资源需求，提高资源的利用效率。
在本发明的第一方面，提供一种微服务自动伸缩系统，该系统包括：
监控模块，用于在每个在线微服务副本中，监控业务逻辑代码的执行并统计业务请求数量，及以服务方式提供监视结果查询接口；
采集模块，用于定时轮询每个微服务副本的监视结果查询接口，采集业务请求实时访问流量；
存储模块，用于将采集的实时访问流量存储在数据库中；
转换模块，用于将同一微服务的业务请求实时访问流量转换为适配Kubernetes的HPA的监控指标；
伸缩模块，用于根据监控指标，基于预先设置的HPA扩缩容规则对相应微服务进行自动扩缩容。
在实施例中，所述监控通过微服务框架的拦截器、过滤器或AOP方式进行。
在实施例中，将采集的实时访问流量以时序数据方式存储在时序数据库中。
在实施例中，所述转换模块包括：确定子模块，用于根据同一微服务的多个微服务副本实时访问流量之和确定微服务的实时总流量；第一设置子模块，用于响应于实时总流量大于第一阈值，设置Kubernetes中的external metrics api业务指标数据为1；第二设置子模块，用于响应于实时总流量小于第二阈值，设置Kubernetes中的external metricsapi业务指标数据为-1，其中第二阈值小于第一阈值；第三设置子模块，用于响应于实时总流量在第二阈值与第一阈值之间，设置Kubernetes中的external metrics api业务指标数据为0。
在实施例中，所述伸缩模块包括：扩容子模块，用于响应于业务数据指标为1, 通过Kubernetes的HPA对相应微服务进行扩容直到其副本数量达到预设副本最大值；缩容子模块，用于响应于业务数据指标为-1, 通过Kubernetes的HPA对相应微服务进行缩容直到其副本数量达到预设副本最小值。
在本发明的第二方面，提供一种微服务自动伸缩方法，该方法包括：
在每个在线微服务副本中，监控业务逻辑代码的执行并统计业务请求数量，及以服务方式提供监视结果查询接口；
定时轮询每个微服务副本的监视结果查询接口，采集业务请求实时访问流量；
将采集的实时访问流量存储在数据库中；
将同一微服务的业务请求实时访问流量转换为适配Kubernetes的HPA的监控指标；
根据监控指标，基于预先设置的HPA扩缩容规则对相应微服务进行自动扩缩容。
在本发明的第三方面，提供一种计算机设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中所述处理器执行所述计算机程序时实现根据本发明的第二方面的方法的步骤。
根据本发明的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据本发明的第二方面的方法的步骤。
本发明可以在不需人为干预介入的情况下，基于实时业务流量监控数据实现精准实时的业务流量高峰低谷识别，能够很好地应对突发而来的流量负载，进行预先的扩容，而当流量高峰过后，也能够平滑稳定地进行缩容，释放资源，达到合理利用资源、提高资源利用效率的目的。
本发明相较于其他微服务弹性伸缩方案，在识别业务流量高峰低谷时更加快速、精准。现有方案仅监控服务的CPU、内存等资源的使用情况，不能完全反应业务流量的实时情况，可能存在误报现象，从而导致不必要的扩容缩容操作。而本发明基于实时业务流量访问时序数据，使得监测业务流量高峰低谷过程能够更加精准，并且快速（分钟级，甚至秒级内）完成平滑的微服务扩容缩容操作，大大提高了资源的利用效率。
结合附图阅读本发明实施方式的详细描述后，本发明的其它特点和优点将变得更加清楚。
附图说明
图1为根据本发明系统的一实施例的框图；
图2为根据本发明方法的一实施例的流程图。
为清晰起见，这些附图均为示意性及简化的图，它们只给出了对于理解本发明所必要的细节，而省略其他细节。
具体实施方式
下面参照附图对本发明的实施方式和实施例进行详细说明。
通过下面给出的详细描述，本发明的适用范围将显而易见。然而，应当理解，在详细描述和具体例子表明本发明优选实施例的同时，它们仅为说明目的给出。
Kubernetes，简称K8s，是一个用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用的开源引擎。Kubernetes有一个HPA（Horizontal Pod Autoscaler）的资源，可以实现基于CPU使用率的Pod自动伸缩的功能。
图1示出了根据本发明的微服务自动伸缩系统的一优选实施例的框图，该系统包括：
监控模块102，用于在每个在线微服务副本中，通过支持微服务框架的拦截器、过滤器或AOP方式，监控业务逻辑代码的执行情况并统计当前时间该微服务副本（实例）中的业务请求数量，包含统计总请求数量、结果成功请求数量、异常请求数量以及相应业务请求类别等。业务请求包含多个类别，例如创建订单业务、创建送货单业务等。扩容或缩容针对某一种类业务进行。例如下，单业务高峰时，扩容下单相关服务。在每个微服务实例中还以服务方式提供监视结果查询接口，提供查询时刻的在处理请求数量的实时查询服务。
采集模块104，用于定时轮询每个微服务副本的监视结果查询接口，采集业务请求实时访问流量，得到描述访问流量大小的带有时间属性的时序数据。
存储模块106，用于将采集的实时访问流量数据结果以时序数据方式存储在时序数据库中。时间序列数据包含三个重要组成部分，即主体、时间点和测量值。例如，某一个微服务副本中，某一个业务在当前时间点的待处理请求数量。使用时序数据存储技术存储时间序列数据，天然支持时间维度，查询方式灵活、快捷，可使识别业务流量高峰到来的过程更加迅速，进而大大增高微服务弹性伸缩的准确性。
转换模块108，用于将同一微服务的业务请求实时访问流量转换为适配Kubernetes的HPA的监控指标，以便通过HPA实现扩缩容。在实施例中，转换模块包括：
确定子模块，用于根据同一微服务的多个微服务副本实时访问流量之和确定该微服务的实时总流量。例如，根据公式
Figure 323590DEST_PATH_IMAGE001
可以计算出微服务的实时总流量大小，其中，n为同一微服务的在线微服务副本数量，V(k)代表第k个微服务副本中的实时访问流量大小。
第一设置子模块，用于在实时总流量大于第一阈值时，设置Kubernetes中的external metrics api业务指标数据为1，代表流量需要扩容。在实施例中，第一阈值C1 =c*n，其中，c为单个服务可承受业务流量个数阈值，n为同一微服务的在线微服务副本数量。
第二设置子模块，用于在实时总流量小于第二阈值时，设置Kubernetes中的external metrics api业务指标数据为-1，代表需要缩容，其中第二阈值小于第一阈值。在实施例中，第二阈值C2 = c*(n-1)。
第三设置子模块，用于在实时总流量在第二阈值与第一阈值之间，设置Kubernetes中的external metrics api业务指标数据为0。
在数据采集阶段，根据业务流量的不同进行分组、筛选、聚合等操作，可以使得对于不同种类的业务流量监控更加细致、准确，避免冗长的人为分析过程。
伸缩模块110，用于根据监控指标，基于预先设置的HPA扩缩容规则对相应微服务进行自动扩缩容。预先设置的HPA扩缩容规则包括设置微服务的副本数量的最大值与最小值，并指定读取的业务指标数据名称即external metrics api。在实施例中，伸缩模块包括：
扩容子模块，用于在判断某一微服务的业务数据指标为1时, 通过Kubernetes的HPA对该微服务进行扩容直到其副本数量达到预设副本最大值。具体地，副本数量每增加1个，计算新的第一阈值，如果实时总流量还大于该新的第一阈值，则将副本数量再增加1个，然后再计算新的第一阈值进行比较；如果实时总流量不大于新的第一阈值，则不再继续增加副本数量。依此类推，直到副本数量达到预设副本最大值为止。
缩容子模块，用于在判断某一微服务的业务数据指标为-1时, 通过Kubernetes的HPA对相应微服务进行缩容直到其副本数量达到预设副本最小值。具体地，副本数量每减少1个，计算新的第二阈值，如果实时总流量还小于该新的第二阈值，则将副本数量再减少1个，然后再计算新的第二阈值进行比较；如果实时总流量不小于新的第二阈值，则不再继续减少副本数量。依此类推，直到副本数量达到预设副本最小值为止。
当判断某一微服务的业务数据指标为0时, 保持该微服务的副本数量不变。
图2示出了根据本发明的微服务自动伸缩方法的一优选实施例的流程图，该方法包括：
在步骤S202，在每个在线微服务副本中，监控业务逻辑代码的执行并统计业务请求数量，及以服务方式提供监视结果查询接口；
在步骤S204，定时轮询每个微服务副本的监视结果查询接口，采集业务请求实时访问流量；
在步骤S206，将采集的实时访问流量存储在数据库中；
在步骤S208，将同一微服务的业务请求实时访问流量转换为适配Kubernetes的HPA的监控指标；
在步骤S210，根据监控指标，基于预先设置的HPA扩缩容规则对相应微服务进行自动扩缩容。
在另一实施例中，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现结合图1所示和所述的系统实施例或其它相应系统实施例的功能或者实现结合图2所示和所述的方法实施例或其它相应方法实施例的步骤，在此不再赘述。
在另一实施例中，本发明提供一种计算机设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中所述处理器执行所述计算机程序时实现结合图1所示和所述的系统实施例或其它相应系统实施例的功能或者实现结合图2所示和所述的方法实施例或其它相应方法实施例的步骤，在此不再赘述。
在此所述的多个不同实施方式或者其特定特征、结构或特性可在本发明的一个或多个实施方式中适当组合。另外，在某些情形下，只要适当，流程图中和/或流水处理描述的步骤顺序可修改，并不必须精确按照所描述的顺序执行。另外，本发明的多个不同方面可使用软件、硬件、固件或者其组合和/或执行所述功能的其它计算机实施的模块或装置进行实施。本发明的软件实施可包括保存在计算机可读介质中并由一个或多个处理器执行的可执行代码。计算机可读介质可包括计算机硬盘驱动器、ROM、RAM、闪存、便携计算机存储介质如CD-ROM、DVD-ROM、闪盘驱动器和/或具有通用串行总线（USB）接口的其它装置，和/或任何其它适当的有形或非短暂计算机可读介质或可执行代码可保存于其上并由处理器执行的计算机存储器。本发明可结合任何适当的操作系统使用。
除非明确指出，在此所用的单数形式“一”、“该”均包括复数含义（即具有“至少一”的意思）。应当进一步理解，说明书中使用的术语“具有”、“包括”和/或“包含”表明存在所述的特征、步骤、操作、元件和/或部件，但不排除存在或增加一个或多个其他特征、步骤、操作、元件、部件和/或其组合。如在此所用的术语“和/或”包括一个或多个列举的相关项目的任何及所有组合。
前面说明了本发明的一些优选实施例，但是应当强调的是，本发明不局限于这些实施例，而是可以本发明主题范围内的其它方式实现。本领域技术人员可以在本发明技术构思的启发和不脱离本发明内容的基础上对本发明做出各种变型和修改，这些变型或修改仍落入本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种微服务自动伸缩系统，其特征在于，所述系统包括：
监控模块，用于在每个在线微服务副本中，监控业务逻辑代码的执行并统计业务请求数量，及以服务方式提供监视结果查询接口；
采集模块，用于定时轮询每个微服务副本的监视结果查询接口，采集业务请求实时访问流量；
存储模块，用于将采集的实时访问流量存储在数据库中；
转换模块，用于将同一微服务的业务请求实时访问流量转换为适配Kubernetes的HPA的监控指标；
伸缩模块，用于根据监控指标，基于预先设置的HPA扩缩容规则对相应微服务进行自动扩缩容。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述监控通过微服务框架的拦截器、过滤器或AOP方式进行。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，将采集的实时访问流量以时序数据方式存储在时序数据库中。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述转换模块包括：
确定子模块，用于根据同一微服务的多个微服务副本实时访问流量之和确定微服务的实时总流量；
第一设置子模块，用于响应于实时总流量大于第一阈值，设置Kubernetes中的external metrics api业务指标数据为1；
第二设置子模块，用于响应于实时总流量小于第二阈值，设置Kubernetes中的external metrics api业务指标数据为-1，其中第二阈值小于第一阈值；
第三设置子模块，用于响应于实时总流量在第二阈值与第一阈值之间，设置Kubernetes中的external metrics api业务指标数据为0。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述伸缩模块包括：
扩容子模块，用于响应于业务数据指标为1, 通过Kubernetes的HPA对相应微服务进行扩容直到其副本数量达到预设副本最大值；
缩容子模块，用于响应于业务数据指标为-1, 通过Kubernetes的HPA对相应微服务进行缩容直到其副本数量达到预设副本最小值。
6.一种微服务自动伸缩方法，其特征在于，所述方法包括：
在每个在线微服务副本中，监控业务逻辑代码的执行并统计业务请求数量，及以服务方式提供监视结果查询接口；
定时轮询每个微服务副本的监视结果查询接口，采集业务请求实时访问流量；
将采集的实时访问流量存储在数据库中；
将同一微服务的业务请求实时访问流量转换为适配Kubernetes的HPA的监控指标；
根据监控指标，基于预先设置的HPA扩缩容规则对相应微服务进行自动扩缩容。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述监控通过微服务框架的拦截器、过滤器或AOP方式进行。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，将采集的实时访问流量以时序数据方式存储在时序数据库中。
9.一种计算机设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中所述处理器执行所述计算机程序时实现根据权利要求6所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求6所述的方法的步骤。
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