15、微服务扩展、部署与测试实战指南

微服务扩展、部署与测试实战指南

1. 微服务负载测试

在微服务架构中，了解系统在不同负载下的行为至关重要。我们可以通过试验不同的持续时间值和请求速率，来观察系统行为的变化。例如，将请求速率提高到 1000 时，单线程的 Ruby 模拟服务可能会不堪重负，触发消息服务中的断路器，这会改变一些指标，如成功率。另外，单独对模拟 Ruby 服务进行负载测试也能发现一些潜在问题。

在生产系统中，对服务进行负载测试时，要在生产环境中进行，这样才能涵盖服务请求涉及的所有基础设施，如负载均衡器、缓存等。同时，还可以监控仪表盘，查看系统在负载条件下的行为变化。

1.1 使用 Gatling 进行微服务负载测试

Gatling 是一个开源的负载测试工具，它允许用户使用基于 Scala 的 DSL 编写自定义场景。这些场景可以超越简单的直线路径测试，涉及多个步骤，甚至模拟用户行为，如暂停和根据测试输出决定后续操作。Gatling 可用于自动化微服务或基于浏览器的 Web 应用程序的负载测试。

与之前使用的 Vegeta 工具相比，Vegeta 从静态文件中获取攻击目标，无法根据先前请求的响应构建动态请求路径。而 Gatling 可以通过 DSL 编写负载测试场景，发起请求、捕获响应的某些元素，并根据这些输出决定未来的请求。

以下是使用 Gatling 进行负载测试的具体步骤：
1. 下载 Gatling ：从 https://gatling.io/download/ 下载适用于你平台的 Gatling ZIP 包，然后解压到你选择的目录。

$ unzip gatling-charts-highcharts-bundle-2.3.1-bundle.zip
...
$ cd gatling-charts-highcharts-bundle-2.3.1

2. 创建模拟文件 ：默认情况下，Gatling 的模拟文件放在 user-files/simulations 目录下。创建一个名为 messageservice 的子目录和一个名为 BasicSimulation.scala 的文件，该文件包含描述测试场景的代码。

package messageservice
import io.gatling.core.Predef._
import io.gatling.http.Predef._
import scala.concurrent.duration._

class BasicSimulation extends Simulation {
  val httpConf = http
    .baseURL("http://localhost:8082")
    .acceptHeader("application/json")
  val scn = scenario("Create a message")
    .exec(
      http("createMessage")
        .post("/")
        .header("Content-Type", "application/json")
        .body(StringBody("""{"sender": "user:32134", "recipient":
"user:12345", "body": "Hello there!", "attachment_uri":
"http://foo.com/image.png"}"""))
        .check(header(HttpHeaderNames.Location).saveAs("location"))
    )
    .pause(1)
    .exec(
      http("getMessage")
        .get("${location}")
    )
  setUp(scn.inject(atOnceUsers(50)).protocols(httpConf))
}

3. 创建并运行模拟 Ruby 服务 ：

require 'sinatra'

get '/friendships/:user' do
    content_type :json
    {
        username: "user:32134",
        friendships: [
            "user:12345"
        ]
    }.to_json
end

4. 启动 Gatling 进行测试 ：从 Gatling 目录中运行 bin/gatling.sh 启动 Gatling，选择要运行的模拟，这里选择 messageservice.BasicSimulation 。

$ bin/gatling.sh
GATLING_HOME is set to /Users/posman/projects/microservices-cookbook/chapter08/gatling-charts-highcharts-bundle-2.3.1
Choose a simulation number:
     [0] computerdatabase.BasicSimulation
     [1] computerdatabase.advanced.AdvancedSimulationStep01
     [2] computerdatabase.advanced.AdvancedSimulationStep02
     [3] computerdatabase.advanced.AdvancedSimulationStep03
     [4] computerdatabase.advanced.AdvancedSimulationStep04
     [5] computerdatabase.advanced.AdvancedSimulationStep05
     [6] messageservice.BasicSimulation
6
Select simulation id (default is 'basicsimulation'). Accepted
characters are a-z, A-Z, 0-9, - and _
Select run description (optional)
Simulation messageservice.BasicSimulation started...

5. 查看测试结果 ：测试输出会显示一些统计信息，请求会被分为低于 800 毫秒、800 - 1200 毫秒和超过 1200 毫秒三个区间。同时会显示一个 HTML 文件的链接，在浏览器中打开该链接可以查看图表和其他有用的可视化信息。

通过上述步骤，我们可以看到 Gatling 在运行负载测试时提供了很大的灵活性。通过巧妙地使用 DSL 脚本，可以更接近地模拟生产流量，根据延迟、响应或请求的其他元素做出动态决策。

2. 构建自动扩展集群

随着虚拟化的发展和向基于云的基础设施的迁移，应用程序可以部署在弹性基础设施上，根据预期或测量的流量模式进行扩展和收缩。对于有高峰流量的应用程序，在非高峰时期无需提供全部容量，从而避免浪费计算资源和资金。

微服务非常适合自动扩展，因为我们可以分别扩展系统的不同部分，更容易衡量特定服务及其依赖项的扩展需求。

2.1 使用 Amazon Web Services 创建自动扩展计算集群

以下是使用 Amazon EC2 Auto Scaling 创建自动扩展计算集群的具体步骤：
1. 创建 AWS 账户和访问密钥 ：如果没有 AWS 账户，可在 https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/create-and-activate-aws-account/ 创建，并在 https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/managing-aws-access-keys.html 创建一组访问密钥。然后安装 aws cli 工具，如果你使用的是 OS X 且安装了 HomeBrew，可以使用以下命令安装：

$ brew install aws

2. 配置 aws 命令行工具 ：输入你创建的访问密钥进行配置。

$ aws configure

3. 创建启动配置 ：启动配置是自动扩展组在创建新实例时使用的模板。这里我们选择 Amazon AMI 和 t2.nano 作为 EC2 实例类型。

$ aws autoscaling create-launch-configuration --launch-configuration-name message-service-launch-configuration --image-id ari-f606f39f --instance-type t2.nano

4. 创建自动扩展组 ：自动扩展组有可配置的最大和最小大小，指定了根据需求自动扩展组可以收缩或增长的范围。这里创建一个最小为 1 个实例、最大为 5 个实例的自动扩展组。

$ aws autoscaling create-auto-scaling-group --auto-scaling-group-name message-service-asg --launch-configuration-name message-service-launch-configuration --max-size 5 --min-size 1 --availability-zones "us-east-1a"

5. 创建负载均衡器 ：为了使自动扩展组中的实例可以通过负载均衡器访问，我们创建一个负载均衡器。

$ aws elb create-load-balancer --load-balancer-name message-service-lb --listeners "Protocol=HTTP,LoadBalancerPort=80,InstanceProtocol=HTTP,InstancePort=8082" --availability-zones us-east-1a
{
    "DNSName": "message-service-lb-1741394248.us-east-1.elb.amazonaws.com"
}

6. 定义扩展指标 ：为了自动扩展自动扩展组，我们需要定义一个指标。这里我们选择根据 CPU 利用率进行扩展。创建一个名为 config.json 的文件：

{
  "TargetValue": 20.0,
  "PredefinedMetricSpecification":
    {
      "PredefinedMetricType": "ASGAverageCPUUtilization"
    }
}

7. 附加扩展策略 ：将扩展策略附加到自动扩展组。

$ aws autoscaling put-scaling-policy --policy-name cpu20 --auto-scaling-group-name message-service-asg --policy-type TargetTrackingScaling --target-tracking-configuration file://config.json

通过以上步骤，我们配置了一个自动扩展组，当 CPU 利用率超过 20% 时会自动添加实例。启动配置还可以包括安装和配置服务的引导步骤，通常使用配置管理工具，如 Chef 或 Puppet，也可以配置为从私有 Docker 仓库拉取 Docker 镜像。

以下是创建自动扩展集群的流程图：

graph TD;
    A[创建 AWS 账户和访问密钥] --> B[配置 aws 命令行工具];
    B --> C[创建启动配置];
    C --> D[创建自动扩展组];
    D --> E[创建负载均衡器];
    E --> F[定义扩展指标];
    F --> G[附加扩展策略];

3. 微服务部署

传统的软件部署方式存在诸多问题，如扩展困难、服务器引导容易出错、部署状态不可预测等。随着配置管理系统、容器技术和十二因子方法论的出现，软件部署方式发生了巨大变化。

容器允许开发人员将代码与所有依赖项（包括库、运行时、操作系统工具和配置）打包在一起，实现了代码的无主机配置交付，简化了部署过程。这种将服务打包在容器中进行交付的过程被称为不可变基础设施，因为一旦镜像构建完成，通常不会再更改，新的服务版本会生成新的镜像。

十二因子方法论是一组由 Heroku 工程师编写的指南，其核心是使应用程序与环境松散耦合，通过环境变量访问配置并将日志输出到标准输出。在前面的章节中，我们已经遵循了许多十二因子应用的概念。

3.1 配置服务在容器中运行

以 Java 服务为例，它可以打包为 Java Archive (JAR) 文件，但运行该服务的机器需要安装特定版本的 JVM 以及其他可能的实用工具或共享文件系统访问权限，这些构成了服务的运行时环境。

Linux 容器技术可以将应用程序或服务与其完整的运行时环境打包在一起，将特定应用程序的运行时与容器所在主机的运行时分离，使应用程序更具可移植性，也便于在同一台机器上运行多个服务，优化运营成本。

Docker 是一个容器运行时和工具集，它使容器具有可移植性和灵活性，是构建服务容器的理想选择。以下是使用 Docker 创建消息服务镜像并运行容器的步骤：
1. 创建 Dockerfile ：在消息服务项目的根目录下创建一个名为 Dockerfile 的文件。

FROM openjdk:8-jdk-alpine
VOLUME /tmp
EXPOSE 8082
ARG JAR_FILE=build/libs/message-service-1.0-SNAPSHOT.jar
ADD ${JAR_FILE} app.jar
ENTRYPOINT ["java","-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom","-jar","/app.jar"]

2. 构建 Docker 镜像 ：使用 Dockerfile 构建镜像。

$ docker build . -t message-service:0.1.1

3. 验证镜像并运行容器 ：运行 docker images 验证镜像是否创建成功，然后使用 docker run 命令运行消息服务容器。

$ docker run -p 0.0.0.0:8082:8082 message-service:0.1.1

3.2 使用 Docker Compose 运行多容器应用程序

微服务通常不会孤立运行，它通常会连接到某种数据存储，并可能有其他运行时依赖项。为了在本地开发环境中运行微服务，手动安装和管理所有运行时依赖项是不切实际和耗时的。Docker Compose 可以通过声明式的 YAML 配置文件来管理多个容器的运行，使本地开发更加容易。

以下是使用 Docker Compose 运行包含认证服务和 MySQL 数据库的多容器应用程序的步骤：
1. 创建 Dockerfile ：在认证服务项目中创建一个名为 Dockerfile 的文件。

FROM openjdk:8-jdk-alpine
VOLUME /tmp
EXPOSE 8082
ARG JAR_FILE=build/libs/authentication-service-1.0-SNAPSHOT.jar
ADD ${JAR_FILE} app.jar
ENTRYPOINT ["java","-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom","-jar","/app.jar"]

2. 创建 Docker Compose 文件 ：创建一个名为 docker-compose.yml 的文件，指定应用程序的运行方式。

version: '3'
services:
  authentication:
    build: .
    ports:
     - "8081:8081"
    links:
      - docker-mysql
    environment:
      DATABASE_HOST: 'docker-mysql'
      DATABASE_USER: 'root'
      DATABASE_PASSWORD: 'root'
      DATABASE_NAME: 'user_credentials'
      DATABASE_PORT: 3306
  docker-mysql:
    ports:
      - "3306:3306"
    image: mysql
    restart: always
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: 'root'
      MYSQL_DATABASE: 'user_credentials'
      MYSQL_ROOT_HOST: '%'

通过以上步骤，我们可以使用 Docker Compose 轻松地在本地启动认证服务和 MySQL 数据库，为微服务的开发和测试提供便利。

综上所述，通过负载测试、自动扩展集群的构建以及容器化部署，我们可以更好地管理和优化微服务架构，提高系统的性能和可靠性。在实际应用中，我们可以根据具体需求选择合适的工具和方法，不断探索和实践，以适应不断变化的业务需求。

4. 容器化部署的优势与挑战

容器化部署为微服务架构带来了诸多优势，但同时也面临一些挑战。

4.1 容器化部署的优势

优势	说明
可移植性	容器将应用及其依赖打包，可在不同环境中一致运行，方便从开发到生产的迁移。
隔离性	每个容器相互隔离，避免应用之间的干扰，提高系统的稳定性。
资源利用率	可以在同一台主机上运行多个容器，充分利用系统资源。
快速部署	容器镜像的创建和启动速度快，能够快速响应业务需求。

4.2 容器化部署的挑战

• 网络管理 ：容器之间的网络通信需要合理配置，以确保数据的安全和高效传输。
• 存储管理 ：容器的生命周期较短，需要妥善管理数据的持久化存储。
• 安全问题 ：容器的隔离性并非绝对，需要采取额外的安全措施来保护容器内的应用。

以下是容器化部署优势与挑战的对比图：

graph LR;
    A[容器化部署] --> B[优势];
    A --> C[挑战];
    B --> B1[可移植性];
    B --> B2[隔离性];
    B --> B3[资源利用率];
    B --> B4[快速部署];
    C --> C1[网络管理];
    C --> C2[存储管理];
    C --> C3[安全问题];

5. 持续集成与持续部署（CI/CD）

在微服务架构中，持续集成与持续部署（CI/CD）是确保软件质量和快速交付的关键实践。

5.1 CI/CD 的概念

• 持续集成（CI） ：开发人员频繁地将代码集成到共享仓库中，并通过自动化测试确保代码的质量。
• 持续部署（CD） ：在 CI 的基础上，将通过测试的代码自动部署到生产环境中。

5.2 CI/CD 的实现步骤

1. 代码提交 ：开发人员将代码提交到版本控制系统（如 Git）。
2. 自动化构建 ：使用构建工具（如 Maven、Gradle）将代码构建成可执行的包。
3. 自动化测试 ：运行单元测试、集成测试和端到端测试，确保代码的质量。
4. 容器化 ：将构建好的包打包成容器镜像。
5. 镜像推送 ：将容器镜像推送到镜像仓库（如 Docker Hub、Harbor）。
6. 部署 ：从镜像仓库拉取镜像，并部署到生产环境中。

以下是 CI/CD 流程的流程图：

graph TD;
    A[代码提交] --> B[自动化构建];
    B --> C[自动化测试];
    C --> D[容器化];
    D --> E[镜像推送];
    E --> F[部署];

6. 监控与日志管理

在微服务架构中，监控和日志管理是确保系统稳定运行的重要手段。

6.1 监控指标

• 性能指标 ：如 CPU 使用率、内存使用率、网络带宽等。
• 业务指标 ：如请求响应时间、吞吐量、错误率等。

6.2 日志管理

• 集中式日志管理 ：将所有微服务的日志集中收集和存储，方便查询和分析。
• 日志分析 ：使用日志分析工具（如 ELK Stack、Graylog）对日志进行分析，发现潜在的问题。

以下是监控与日志管理的关系图：

graph LR;
    A[微服务系统] --> B[监控];
    A --> C[日志管理];
    B --> B1[性能指标];
    B --> B2[业务指标];
    C --> C1[集中式日志管理];
    C --> C2[日志分析];

7. 总结与展望

通过负载测试、自动扩展集群的构建、容器化部署、CI/CD 以及监控与日志管理等技术，我们可以构建出高效、稳定、可扩展的微服务架构。

在未来，随着技术的不断发展，微服务架构将面临更多的挑战和机遇。例如，人工智能和机器学习的应用将为微服务的优化和自动化提供更多的可能性；区块链技术的发展将为微服务的安全和信任问题提供新的解决方案。

我们需要不断学习和探索新的技术，结合实际业务需求，灵活运用各种工具和方法，以构建出更加优秀的微服务系统。同时，我们也要关注微服务架构带来的挑战，采取有效的措施来解决这些问题，确保系统的稳定运行和业务的持续发展。

总之，微服务架构是一种强大的软件架构模式，它为企业带来了更高的灵活性、可扩展性和创新能力。通过合理运用各种技术和工具，我们可以充分发挥微服务架构的优势，为企业的发展提供有力支持。