13、容器化应用的健康检查、依赖检查与监控

容器化应用的健康检查、依赖检查与监控

1. 健康检查与依赖检查助力自愈应用

将应用构建为包含众多小组件的分布式系统，虽能提升灵活性与敏捷性，但也使管理更为复杂。组件间存在大量依赖关系，人们可能想明确组件的启动顺序以建模依赖，但这并非良策。

例如，在单台机器上，可通过 Docker Compose 指定 Web 容器依赖于 API 容器，从而确保它们按正确顺序启动。然而在生产环境中，可能在十几台服务器上运行 Kubernetes，需要 20 个 API 容器和 50 个 Web 容器。若对启动顺序建模，容器平台会先启动所有 20 个 API 容器，再启动 Web 容器吗？若 19 个容器正常启动，而第 20 个容器出现问题，需 5 分钟才能启动，此时没有 Web 容器运行，应用无法正常工作，但实际上即使有 1 个 API 容器不可用，50 个 Web 容器也能正常运行。

这时，依赖检查和健康检查就发挥作用了。无需平台保证启动顺序，让其尽快在多台服务器上启动尽可能多的容器。若部分容器无法访问其依赖项，它们会迅速失败并被重启或替换为其他容器。大型应用可能需要几分钟的调整才能达到 100% 服务状态，但在此期间，应用仍可在线为用户提供服务。

以下是容器在生产集群中的生命周期示例：

graph LR
    A[容器启动] --> B{依赖检查}
    B -- 通过 --> C{健康检查}
    B -- 失败 --> D[容器重启或替换]
    C -- 通过 --> E[正常运行]
    C -- 失败 --> D