你真的懂虚拟机扩展集吗？AZ-104认证必备技能大揭秘-优快云博客

第一章：虚拟机扩展集的核心概念与认证价值

虚拟机扩展集（Virtual Machine Scale Sets，简称VMSS）是云计算平台中用于部署和管理大量相同配置虚拟机实例的核心服务。它通过自动化扩展机制，根据负载动态调整实例数量，从而保障应用的高可用性与弹性伸缩能力。该技术广泛应用于Web前端集群、微服务架构及大规模数据处理场景。

核心优势

自动伸缩：根据CPU使用率、内存占用等指标自动增减实例
统一管理：通过单一模板定义数百个实例的配置与更新策略
高可用性：跨容错域分布实例，降低硬件故障影响范围

典型应用场景

场景	说明
Web应用集群	应对流量高峰，自动扩容Web服务器实例
批处理任务	并行执行日志分析、图像转码等计算密集型作业

基础部署示例

以下为Azure平台创建VMSS的CLI命令示例：


# 创建资源组
az group create --name myResourceGroup --location eastus

# 创建虚拟机扩展集
az vmss create \
  --resource-group myResourceGroup \
  --name myScaleSet \
  --image Ubuntu2204 \
  --vm-sku Standard_DS2_v2 \
  --instance-count 3 \
  --admin-username azureuser \
  --generate-ssh-keys

# 配置自动扩展规则
az monitor autoscale create \
  --resource-group myResourceGroup \
  --resource myScaleSet \
  --resource-type Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets \
  --name cpuAutoscale \
  --min-count 2 \
  --max-count 10 \
  --count 3

上述命令首先创建资源组，随后部署包含3个Ubuntu实例的扩展集，并配置基于CPU使用率的自动伸缩策略。系统将监控性能指标并在阈值触发时自动调整实例数量。

graph TD A[用户请求] --> B{负载增加} B -->|是| C[触发自动扩展] B -->|否| D[维持当前实例数] C --> E[新增虚拟机实例] E --> F[负载均衡分配流量]

第二章：虚拟机扩展集的架构与工作原理

2.1 可伸缩架构设计与负载均衡集成

在现代分布式系统中，可伸缩架构设计是保障服务高可用与高性能的核心。通过水平扩展应用实例，并结合负载均衡器统一调度流量，系统能够动态应对流量高峰。

负载均衡策略选择

常见的负载均衡算法包括轮询、加权轮询、最少连接等。Nginx 配置示例如下：


upstream backend {
    least_conn;
    server app1.example.com:8080 weight=3;
    server app2.example.com:8080;
}
server {
    location / {
        proxy_pass http://backend;
    }
}

该配置采用“最少连接”算法，优先将请求分发给当前连接数最少的服务器，weight=3 表示首台服务器处理能力更强，承担更多流量。

弹性伸缩机制

结合云平台自动伸缩组（Auto Scaling Group），可根据 CPU 使用率等指标动态增减实例数量，确保资源利用率与服务质量的平衡。

2.2 实例统一管理与自动化部署机制

在分布式系统中，实现计算实例的统一管理与自动化部署是提升运维效率的关键。通过集中式配置中心与编排引擎协同工作，可动态维护实例状态并执行策略化部署。

自动化部署流程

部署流程由CI/CD流水线触发，包含镜像构建、健康检查与滚动更新等阶段：

代码提交触发流水线
自动生成容器镜像并推送到仓库
调用Kubernetes API应用新配置

声明式部署示例

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: web-service
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: web
  template:
    metadata:
      labels:
        app: web
    spec:
      containers:
      - name: web-container
        image: nginx:1.21
        ports:
        - containerPort: 80

上述YAML定义了Nginx服务的部署模板，replicas设为3表示维持三个运行实例，Kubernetes控制器会自动确保实际状态与期望一致。容器端口映射和标签选择器用于服务发现与负载均衡。

2.3 状态管理与故障域隔离策略

在分布式系统中，状态管理是确保服务一致性和可用性的核心。为避免单点故障扩散至整个集群，需实施故障域隔离策略，将物理或逻辑资源划分为独立单元。

数据同步机制

采用 Raft 一致性算法保障多副本间的状态同步：

// 示例：Raft 节点状态定义
type State int
const (
    Follower State = iota
    Candidate
    Leader
)

该代码定义了节点的三种状态，通过任期（Term）和日志复制机制实现选举与数据一致性。

故障域划分原则

按机架、可用区或云区域划分故障域
调度器应避免将同一服务的多个实例部署在同一故障域
结合健康检查动态调整实例分布

通过合理设计状态存储与拓扑感知调度，可显著提升系统的容错能力。

2.4 基于Azure平台的高可用性实现

在Azure中构建高可用系统，关键在于利用区域冗余、负载均衡与自动故障转移机制。通过部署跨多个可用性区域的虚拟机规模集（VM Scale Sets），可有效避免单点故障。

多区域部署策略

建议将应用实例分布在至少两个可用性区域，并结合Azure Load Balancer进行流量分发。该架构确保即使某一区域中断，服务仍可持续运行。

自动恢复配置示例


{
  "apiVersion": "2021-04-01",
  "type": "Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets",
  "properties": {
    "overprovision": true,
    "upgradePolicy": {
      "mode": "Automatic"
    },
    "platformFaultDomainCount": 2
  }
}

上述配置启用自动升级与过量预配，提升实例弹性。platformFaultDomainCount 设置为2，确保虚拟机分散在不同故障域，增强容错能力。

健康检查与流量管理

使用Azure Application Gateway集成后端池健康探测，定期检测实例状态，自动屏蔽异常节点，保障用户请求始终路由至健康服务实例。

2.5 扩展策略与性能边界分析

在分布式系统中，扩展策略直接影响系统的性能边界。合理的水平扩展可提升吞吐量，但需权衡一致性与延迟。

扩展模式对比

垂直扩展：提升单节点资源，受限于硬件上限；
水平扩展：增加节点数量，支持弹性扩容，但引入数据分片复杂性。

性能瓶颈识别

指标	阈值	影响
CPU利用率	>80%	请求延迟上升
网络带宽	>70%	跨节点同步延迟

异步批处理优化示例

func batchProcess(ch <-chan Task, batchSize int) {
    batch := make([]Task, 0, batchSize)
    for task := range ch {
        batch = append(batch, task)
        if len(batch) >= batchSize {
            processBatch(batch) // 批量处理降低I/O开销
            batch = batch[:0]   // 重置切片，避免内存泄漏
        }
    }
}

该模式通过合并小请求减少系统调用频率，适用于高并发写入场景，有效缓解数据库压力。

第三章：虚拟机扩展集的创建与配置实践

3.1 使用Azure门户快速部署扩展集

通过Azure门户可以快速创建虚拟机规模集（VM Scale Set），实现应用的弹性伸缩与高可用部署。

部署准备

在开始前，确保已登录Azure门户，并具备资源组、虚拟网络和管理员凭据等基础配置。

创建扩展集

在“创建资源”中搜索“虚拟机规模集”，填写基本信息如名称、镜像、大小及身份验证方式。选择自动缩放策略，并关联至现有虚拟网络。

操作系统镜像：支持Windows和Linux发行版
实例大小：根据负载需求选择CPU与内存配置
扩缩容规则：基于CPU利用率或自定义指标触发

{
  "sku": {
    "name": "Standard_DS1_v2",
    "tier": "Standard",
    "capacity": 2
  },
  "upgradePolicy": {
    "mode": "Automatic"
  }
}

上述JSON片段定义了实例规格与升级策略，capacity表示初始实例数，upgradePolicy控制更新时的行为。自动模式下，更新将逐步应用于所有实例，确保服务连续性。

3.2 基于ARM模板的自动化部署实战

在Azure环境中，ARM（Azure Resource Manager）模板通过声明式语法实现基础设施即代码。使用JSON格式定义资源依赖关系与配置，可实现重复、可靠的环境部署。

模板结构解析

一个典型的ARM模板包含参数、变量、资源、输出等核心部分：

{
  "$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2019-04-01/deploymentTemplate.json#",
  "contentVersion": "1.0.0.0",
  "parameters": {
    "vmName": { "type": "string", "defaultValue": "myVM" }
  },
  "resources": [
    {
      "type": "Microsoft.Compute/virtualMachines",
      "apiVersion": "2022-03-01",
      "name": "[parameters('vmName')]",
      "location": "[resourceGroup().location]"
    }
  ]
}

上述代码定义了一个虚拟机资源，通过parameters接收外部输入，resources块声明资源类型与版本，确保部署一致性。

部署流程

使用Azure CLI执行部署：

登录Azure账户并设置订阅
创建资源组：az group create --name myRG --location eastus
部署模板：az deployment group create --resource-group myRG --template-file main.json

3.3 自定义镜像与扩展配置应用

在容器化部署中，自定义镜像是实现环境一致性与服务可移植性的关键。通过 Dockerfile 构建专属镜像，可预装依赖、设置启动脚本并固化配置。

构建自定义镜像示例

FROM ubuntu:20.04
LABEL maintainer="dev@example.com"
RUN apt-get update && apt-get install -y nginx
COPY nginx.conf /etc/nginx/nginx.conf
EXPOSE 80
CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]

该配置基于 Ubuntu 20.04 安装 Nginx，替换默认配置文件并声明端口。其中 CMD 指令确保容器以守护进程方式运行服务。

扩展配置管理策略

使用 ConfigMap 管理非敏感配置项
通过 Secret 存储证书与密钥信息
结合 Init Container 注入动态配置

此类方法提升配置灵活性，支持多环境差异化部署。

第四章：扩展集的运维管理与优化技巧

4.1 动态扩缩容策略配置与监控告警

在现代云原生架构中，动态扩缩容是保障服务弹性与资源效率的核心机制。通过合理配置 Horizontal Pod Autoscaler（HPA），系统可根据 CPU 使用率、内存或自定义指标自动调整 Pod 副本数。

HPA 配置示例

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: nginx-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: nginx-deployment
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70

上述配置表示当 CPU 平均使用率超过 70% 时，自动增加副本，范围控制在 2 到 10 之间。该策略确保负载高峰时服务稳定性，同时避免低峰期资源浪费。

监控与告警集成

结合 Prometheus 和 Alertmanager，可设置阈值告警规则，实时通知扩容事件或指标异常，提升系统可观测性。

4.2 系统更新与滚动升级操作详解

在现代分布式系统中，系统更新需兼顾稳定性与可用性。滚动升级作为一种主流策略，能够在不停机的前提下逐步替换服务实例。

滚动升级流程

暂停新流量接入待升级节点
逐个停止旧版本实例并部署新版本
健康检查通过后重新接入负载均衡

Kubernetes 滚动升级配置示例

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: app-deployment
spec:
  replicas: 6
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxSurge: 1
      maxUnavailable: 1

上述配置表示：升级期间最多创建1个新Pod（maxSurge），同时最多允许1个Pod不可用（maxUnavailable），确保服务容量基本稳定。该策略通过控制变更幅度，降低系统抖动风险。

4.3 日志收集、诊断与性能调优

集中式日志收集架构

现代分布式系统依赖集中式日志收集来实现统一监控。常用架构为：应用服务输出日志至本地文件，Filebeat采集并转发至Kafka缓冲，Logstash进行过滤与结构化处理，最终由Elasticsearch存储并提供检索能力。

Filebeat：轻量级日志采集器，低资源消耗
Kafka：解耦数据流，应对日志峰值
ELK Stack：实现日志可视化分析

性能瓶颈诊断示例

通过日志定位GC频繁触发问题：


[2023-04-10T12:05:23.123+08:00] GC pause: 187ms, heap before=768MB, after=128MB, reason=Allocation Failure

该日志表明堆内存分配失败引发长时间GC暂停，需调整JVM参数如-Xmx和垃圾回收器类型。

调优策略对比

策略	适用场景	预期效果
异步日志写入	高并发服务	降低主线程阻塞
采样日志记录	调试信息过多	减少存储压力

4.4 成本控制与资源使用效率优化

在云原生架构中，成本控制与资源使用效率密切相关。通过精细化资源配置和弹性调度策略，可显著降低基础设施开销。

资源请求与限制配置

合理设置容器的资源请求（requests）和限制（limits）是优化的关键。以下为 Kubernetes 中 Pod 配置示例：

resources:
  requests:
    memory: "512Mi"
    cpu: "250m"
  limits:
    memory: "1Gi"
    cpu: "500m"

上述配置确保 Pod 获得最低保障资源，同时防止单实例过度占用。CPU 单位 "m" 表示千分之一核心，内存单位 "Mi" 指 Mebibytes。

自动伸缩策略

使用 HorizontalPodAutoscaler（HPA）根据 CPU 使用率动态调整副本数：

监控指标采集频率：每15秒一次
目标利用率阈值：70%
最小副本数：2，最大：10

该策略在保障服务可用性的同时，避免资源闲置，实现按需分配，有效控制运行成本。

第五章：AZ-104考试中虚拟机扩展集的应试策略与实战建议

理解虚拟机扩展集的核心应用场景

在AZ-104考试中，虚拟机扩展集（VM Scale Sets）常用于测试考生对高可用性、自动扩展和资源管理的理解。实际场景中，电商平台在促销期间利用扩展集动态增加实例数量，以应对流量高峰。

掌握关键CLI操作命令

熟练使用Azure CLI是应试关键。以下命令用于创建包含三个实例的扩展集，并启用自动扩展：


az vmss create \
  --resource-group myResourceGroup \
  --name myScaleSet \
  --image Ubuntu2204 \
  --instance-count 3 \
  --disable-overprovision \
  --load-balancer myLoadBalancer