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彈性伸縮逐漸變成了各大云廠商的標(biāo)配。比如國內(nèi)的阿里云。

國外的亞馬遜云。

如果是公司內(nèi)部自己用的私有云，那就看公司規(guī)模了。規(guī)模小的可能沒有彈性伸縮，或者僅僅提供一小部分簡單的功能，規(guī)模大的則必然有單獨的彈性伸縮產(chǎn)品。

什么是彈性伸縮呢？簡單說就是，在需要很多機器的時候，自動擴容機器數(shù)量，在不需要那么多機器的時候，自動縮減機器數(shù)量。

比如正常情況下，你的項目 1 臺服務(wù)器就夠了，但節(jié)假日的時候訪問人數(shù)突然增多，需要 5 臺機器才能扛得住，那就把機器臨時加到 5 臺，然后節(jié)假日結(jié)束了，再縮減回原來的 1 臺。

這個過程完全可以由人手動去操作，可是人操作就會失誤，也會增加人力成本。而且這還只是簡單的情況，如果是完全無法預(yù)測的高峰，比如突然有一條新聞上熱搜了，而你恰好是做資訊類的產(chǎn)品，那必然訪問人數(shù)突然增加，這時候你手動擴充機器根本來不及。

而彈性伸縮，就是把這部分盡可能智能化，解放人們在這方面浪費的時間，并且要做得比人更好，更智能，更靠譜。

怎么做呢？讓我們從最初沒有彈性伸縮時的場景開始出發(fā)。

無彈性

我們假設(shè)部署一個服務(wù)，已經(jīng)有了一個自動化運維的平臺，在這個平臺下你新建一個服務(wù)，一個服務(wù)下有多臺服務(wù)器，具體數(shù)量可以在服務(wù)配置里手動填寫，每臺服務(wù)器都部署著同樣的代碼。

服務(wù)名稱：flash-demo

代碼倉庫或鏡像地址：https://xxx

服務(wù)器數(shù)量：10

服務(wù)器規(guī)格：4核 8G 100G硬盤

然后這個平臺下，你可以選擇一個服務(wù)，并且選擇對應(yīng)的最新代碼，或者最新鏡像，點擊發(fā)布。之后這個平臺就會為你申請你指定數(shù)量的機器，并且部署上你的代碼。

你這個服務(wù)的特征是，每個周末訪問的人就變多，于是你在每個周五晚上，在服務(wù)器配置中把服務(wù)器數(shù)量改成 20。然后還要在每個周日晚上，把服務(wù)器數(shù)量改回成 10。

就這樣日復(fù)一日，年復(fù)一年。

定時任務(wù)

你再也受不了這種重復(fù)性的勞動了，打算把它自動化！

于是你在服務(wù)器配置中，增加一項配置，參數(shù)為時間和數(shù)量，可以配置多個。表示達到某個時間，機器數(shù)量就調(diào)整多少。

服務(wù)名稱：flash-demo

代碼倉庫或鏡像地址：https://xxx

服務(wù)器數(shù)量：10

服務(wù)器規(guī)格：4核 8G 100G硬盤

時間：周五晚上 8:00

數(shù)量：+10

時間：周日晚上 8:00

數(shù)量：-10

這就把你剛剛的重復(fù)勞動自動化了，程序會自動在每周五晚上 8:00 增加 10 臺機器，每周日晚上 8:00 再減少 10 臺機器。

你從中解脫！你管它叫定時任務(wù)。

報警任務(wù)

直到有一天，你的網(wǎng)站不知道什么原因，訪問人數(shù)瞬間增多，可是你隔了好久才反應(yīng)過來。

你趕緊手動增加機器數(shù)量，才逐漸緩解下來。但由于時間的耽誤，損失的利益已經(jīng)不可挽回了。于是你決定，由程序來自動監(jiān)控并處理。

接著剛剛定時任務(wù)的思路，你又增加了一項配置。

服務(wù)名稱：flash-demo

代碼倉庫或鏡像地址：https://xxx

服務(wù)器數(shù)量：10

服務(wù)器規(guī)格：4核 8G 100G硬盤

時間：周五晚上 8:00

數(shù)量：+10

時間：周日晚上 8:00

數(shù)量：-10

觸發(fā)條件：QPS > 100

數(shù)量：+2

觸發(fā)條件：QPS < 50

數(shù)量：-2

這樣，每當(dāng)網(wǎng)站訪問人數(shù)突增時，單機 QPS 一旦高于 100，就自動觸發(fā)增加機器的操作，加 2 臺機器。同時，如果 QPS 降下來了，小于 50，則減少 2 臺機器，節(jié)省資源。

你管它叫報警任務(wù)。

拆分出獨立的彈性伸縮模塊

服務(wù)配置項越來越多，不但頁面越來越丑，而且也不好管理。另外如果有其他服務(wù)想要復(fù)用，只能完全復(fù)制一份。于是你想到了解耦的思想，把彈性伸縮任務(wù)這個功能，單獨抽成一個模塊。

服務(wù)名稱：flash-demo

代碼倉庫或鏡像地址：https://xxx

服務(wù)器數(shù)量：10

服務(wù)器規(guī)格：4核 8G 100G硬盤

綁定的任務(wù)：task-1，task-2，task-3，task-4

任務(wù)名稱：task-1

任務(wù)類型：定時任務(wù)

時間：周五晚上 8:00

數(shù)量：+10

任務(wù)名稱：task-2

任務(wù)類型：定時任務(wù)

時間：周日晚上 8:00

數(shù)量：-10

任務(wù)名稱：task-3

任務(wù)類型：報警任務(wù)

觸發(fā)條件：QPS > 100

數(shù)量：+2

任務(wù)名稱：task-4

任務(wù)類型：報警任務(wù)

觸發(fā)條件：QPS < 50

數(shù)量：-2

這樣，服務(wù)是一個模塊，彈性伸縮是一個模塊，彈性伸縮模塊下就是各種彈性任務(wù)，分別綁定到不同的服務(wù)上，一下就清爽多了，方便管理，也可以復(fù)用。

拆分出伸縮組

你發(fā)現(xiàn)，目前彈性擴張的機器規(guī)格和部署的項目，都是和原服務(wù)相同的。

而且，假如原服務(wù)有 5 臺機器，你設(shè)置的某一個彈性伸縮任務(wù)一觸發(fā)減少了 5 臺機器，結(jié)果導(dǎo)致你原服務(wù)一臺機器都沒有了，那就危險了。

再有，你的服務(wù)下的機器列表，你也無法分辨出哪個是你原有的機器，哪個是彈性伸縮得到的機器，雖然你可以通過加標(biāo)簽的方式。

所以，暴露的問題就是，彈性伸縮的這部分機器，沒有一個統(tǒng)一的管理。那么很自然，再抽出來一個概念就好了，你叫它伸縮組。

同一個伸縮組下的機器規(guī)格是一樣的，你可以個性化指定，這樣就可以做到原服務(wù)有的非彈性機器規(guī)格是 4核 8G，然后彈性擴容的機器是不同的 2核 4G，已達到個性化的需求。

伸縮組需要綁定一個伸縮任務(wù)，那么一個伸縮任務(wù)觸發(fā)后，就只在伸縮組里面進行擴展和收縮，不會影響原服務(wù)固定的非彈性機器數(shù)量。然后伸縮組也可以配置最大實例數(shù)與最小實例數(shù)，以便更精細(xì)地控制。伸縮組還可以增加監(jiān)控，單獨監(jiān)控某一伸縮組內(nèi)的機器情況，就與原非彈性機器解耦開了。

任務(wù)名稱：task-1

任務(wù)類型：定時任務(wù)

時間：周五晚上 8:00

綁定伸縮組：伸縮組 A

數(shù)量：+10

伸縮組名稱：伸縮組 A

機器規(guī)格：4核8G

最大實力數(shù)：30

最小實力數(shù)：10

總之，一切解耦帶來的便利，都因為一個伸縮組被拆出來，而得到。

拆分出彈性規(guī)則

我們看剛剛的一個人物，其中有一項其實表示了如何在伸縮組里變更機器的含義。

任務(wù)名稱：task-1

任務(wù)類型：定時任務(wù)

時間：周五晚上 8:00

綁定伸縮組：伸縮組 A

數(shù)量：+10

這表示當(dāng)觸發(fā)某條件時，就增加 10 臺機器。

但這個規(guī)則也會慢慢變得復(fù)雜，可能不僅僅是單純增加幾臺或者減少幾臺，還有可能表達調(diào)整至幾臺，根據(jù)超出閾值的程度動態(tài)增減幾臺等等。一旦復(fù)雜起來，把規(guī)則描述放在任務(wù)中就不太合適了，那好辦，拆出來。

任務(wù)名稱：task-1

任務(wù)類型：定時任務(wù)

時間：周五晚上 8:00

綁定伸縮組：伸縮組 A

綁定彈性規(guī)則：單純增加 10 臺

彈性規(guī)則名稱：單純增加 10 臺

規(guī)則類型：簡單規(guī)則

執(zhí)行操作類型：增加

數(shù)量：10

實例預(yù)熱時間：300 ms

顧名思義，大家應(yīng)該能看懂，這里有個實例預(yù)熱時間，意思是實例啟動成功后，過 300 ms 再加入負(fù)載均衡策略池里，允許被上層應(yīng)用訪問，這樣就可以留一部分預(yù)熱時間，用于比如 Java 應(yīng)用程序的類加載過程。

總之，你能想到的更靈活的改動，都直接在某一規(guī)則當(dāng)中就好了。你可以配置一個特別復(fù)雜精細(xì)的規(guī)則，然后綁定給任務(wù)去用，這一部分復(fù)雜性就完全不影響一個任務(wù)本身了，任務(wù)可以專注于自己的判斷條件，而不用去管具體觸發(fā)后的執(zhí)行規(guī)則是什么。

操作智能化

有的時候，你可能希望達到某個需求，就是希望 CPU 維持在 10% 左右。為了達到這個需求，其實可以通過兩個報警任務(wù)來實現(xiàn)，一個是 CPU 大于 12% 時增加 2 臺機器，一個是 CPU 小于 8% 時減少 2 臺機器，通過兩個報警任務(wù)，大概實現(xiàn)將 CPU 維持在 10% 左右這個用戶需求。

但這時候你完全可以發(fā)揮你的產(chǎn)品思維，報警任務(wù)是底層的控制手段，而用戶訴求很可能是它們的組合和抽象，那我們完全可以就讓用戶配置一個 CPU 維持在 10% 這樣一個最終目標(biāo)，然后由程序自動將其拆解為對應(yīng)的多個報警任務(wù)和彈性規(guī)則的組合，以滿足用戶的這一目標(biāo)。

這樣，方便了用戶的配置，將底層復(fù)雜的配置實現(xiàn)對用戶保持了透明。這樣做的好處是顯而易見的，當(dāng)然壞處就是有潛規(guī)則了，用戶不知道你底層是怎么玩的，可能會心里沒底。畢竟用彈性伸縮的用戶，都是開發(fā)人員嘛，開發(fā)人員還是希望能夠知道更多細(xì)節(jié)的。

可預(yù)測智能化

如果說上面的操作智能化可以簡化一部分不希望關(guān)注太多細(xì)節(jié)的用戶，那可預(yù)測智能化就是更加簡化了。

我們可以根據(jù)用戶服務(wù)的歷史數(shù)據(jù)，基于機器學(xué)習(xí)的方式，了解這個服務(wù)什么時候有可能處于高峰，什么時候又處于低谷，然后自動幫忙配置出一系列的定時任務(wù)和報警任務(wù)。

定時任務(wù)用于提前預(yù)測可能出現(xiàn)的高峰和低谷，動態(tài)調(diào)整機器數(shù)。而報警任務(wù)作為一個兜底方案，萬一沒預(yù)測到的地方，也不至于就沒有辦法了。

此時用戶僅僅需要一鍵開啟智能化，就可以完全不用管彈性伸縮這玩意了，當(dāng)然，你得有足夠的歷史數(shù)據(jù)供彈性伸縮平臺去分析，不能直接丟過去一個任務(wù)就讓人家給你智能管理。

可預(yù)測智能化有兩個方向可以做，一個方向是前置預(yù)測，就是完全基于歷史數(shù)據(jù)，提前就把該擴容的機器擴好，流量洪峰來的時候直接就穩(wěn)穩(wěn)接住，這樣是最 Q 彈的。另一個方向是后置預(yù)測，就是當(dāng)一波流量洪峰來的時候，發(fā)現(xiàn)這波流量比較迅猛，之后短時間內(nèi)可能很快達到一個高峰，那就別兩臺兩臺擴了，直接先擴個 20 臺再說，當(dāng)然這樣還是有一小段時間是沒有完美接住流量的，不過已經(jīng)比無預(yù)測無腦一點點擴容的策略智能一些了。

原理是啥

有人問彈性伸縮的原理是啥，我覺得沒有多大意義，因為沒什么原理。這個產(chǎn)品難點在于整個思想的設(shè)計和細(xì)節(jié)的處理，具體原理就三個重點：

一、如何獲取指標(biāo)數(shù)據(jù)

因為彈性伸縮主要是根據(jù)某些指標(biāo)達到設(shè)定的閾值了，然后觸發(fā)什么什么操作。所以指標(biāo)獲取是第一步，比如 CPU 負(fù)載、內(nèi)存使用率等系統(tǒng)指標(biāo)，以及 QPS 等業(yè)務(wù)指標(biāo)，無論哪種指標(biāo)，一定是有另外一個統(tǒng)一的打點監(jiān)控平臺去收集的，只需要調(diào)他們接口獲取就好了，就是一個數(shù)值的獲取嘛。

二、如何進行指標(biāo)聚合

比如你的用戶配置了一個

CPU 使用率大于 10% 增加 1 臺機器

又配置了一個

CPU 使用率大于 10% 增加 2 臺機器

那此時你的邏輯是，提示用戶不能這樣進行配置，還是有自己的一套聚合邏輯，比如取最大值，就增加 2 臺。這是你要去綜合考慮的細(xì)節(jié)問題。

三、如何調(diào)度機器

觸發(fā)閾值后，最后一步就是增加或減少機器，或者更復(fù)雜的運維操作比如重啟機器、執(zhí)行一些 shell 腳本等。這些也一定是有一個專門的調(diào)度產(chǎn)品和團隊在去做的，他們的底層就是 k8s 調(diào)度 docker 容器那一套了，對于彈性計算產(chǎn)品來說，也是調(diào)幾個接口的事情，無需關(guān)心底層具體調(diào)度邏輯。

所以也能看出，當(dāng)分工足夠細(xì)致時，每一層都在做 CRUD 和調(diào)包俠的事情，一旦變得復(fù)雜了，那就該考慮再拆出一層讓另一個團隊或產(chǎn)品去做了。

關(guān)于彈性伸縮，你了解了么？了不了解我也就寫到這了，哈哈哈。本篇文章并不是自己想像出來的一步步優(yōu)化和解耦，而是根據(jù)阿里云的彈性伸縮產(chǎn)品實際的發(fā)展路線來梳理的。

你看，這些概念，就是我們上面講的概念。而且它們也并不是一蹴而就的，也是有一個不斷迭代的發(fā)展過程，具體我們可以看產(chǎn)品發(fā)布記錄。

可以看到 2019 年 1 月開始支持的這個目標(biāo)追蹤伸縮規(guī)則，其實就是我們的操作智能化的意思，新建一個目標(biāo)追蹤伸縮規(guī)則，就等于建立了多個報警任務(wù)，并且綁定簡單擴縮容規(guī)則，以達到追蹤一個指定的監(jiān)控值，比如將 CPU 使用率追蹤保持為 10%。

而阿里云的彈性伸縮還有很多更復(fù)雜的設(shè)計，大家感興趣也可以去體驗一下。

本文所講的彈性伸縮如果你都能理解了，那市面上大部分彈性伸縮的設(shè)計，都不會復(fù)雜過本文介紹的了。甚至大多數(shù)公司的所謂彈性伸縮，就只是我們講的最初設(shè)計，僅僅在服務(wù)配置上多一個參數(shù)，以最簡單的增減機器的方式來實現(xiàn)，這對大部分小規(guī)模的業(yè)務(wù)場景，已經(jīng)足夠了。