上一篇我們講到了dapr提供的bindings，通過綁定可以讓我們的程序輕裝上陣，在極端情況下幾乎不需要集成任何sdk，僅需要通過httpclient+text.json即可完成對外部組件的調用，這樣只需要對外暴露一個輕量級的http服務器提供restapi即可作為一個云函數提供對外服務。上一篇我們同時也提到了在serverless框架下的函數還可以按需進行自動擴容縮容的，在極端情況下甚至可以將實例縮容至0，理想情況下serverless在無人訪問時不占用系統除磁盤外的任何資源，當有訪問時通過自動化擴容快速啟動應用實例提供服務，當請求增多/減少時又相應的進行自動化擴容/縮容，當請求完全沒有時再次縮容到0。那今天我們就看看我們如何通過dapr+prometheus+keda來實現一套自動化擴容縮容吧。

目錄：

一、通過Dapr實現一個簡單的基于.net的微服務電商系統

二、通過Dapr實現一個簡單的基于.net的微服務電商系統(二)——通訊框架講解

三、通過Dapr實現一個簡單的基于.net的微服務電商系統(三)——一步一步教你如何擼Dapr

四、通過Dapr實現一個簡單的基于.net的微服務電商系統(四)——一步一步教你如何擼Dapr之訂閱發布

通過Dapr實現一個簡單的基于.net的微服務電商系統(五)——一步一步教你如何擼Dapr之狀態管理

通過Dapr實現一個簡單的基于.net的微服務電商系統(六)——一步一步教你如何擼Dapr之Actor服務

通過Dapr實現一個簡單的基于.net的微服務電商系統(七)——一步一步教你如何擼Dapr之服務限流

通過Dapr實現一個簡單的基于.net的微服務電商系統(八)——一步一步教你如何擼Dapr之鏈路追蹤

通過Dapr實現一個簡單的基于.net的微服務電商系統(九)——一步一步教你如何擼Dapr之OAuth2授權

通過Dapr實現一個簡單的基于.net的微服務電商系統(九)——一步一步教你如何擼Dapr之OAuth2授權-百度版

通過Dapr實現一個簡單的基于.net的微服務電商系統(十)——一步一步教你如何擼Dapr之綁定

附錄：(如果你覺得對你有用，請給個star)
一、電商Demo地址：https://github.com/sd797994/Oxygen-Dapr.EshopSample

二、通訊框架地址：https://github.com/sd797994/Oxygen-Dapr

　　照例得先嘮嘮這個擴容縮容機制到底是如何實現的熟悉k8sHPA機制的同學請跳過，k8s的HPA(Horizontal Pod Autoscaler),我們直接搬官方文檔定義吧：“Pod 水平自動擴縮（Horizontal Pod Autoscaler） 可以基于 CPU 利用率自動擴縮 ReplicationController、Deployment、ReplicaSet 和 StatefulSet 中的 Pod 數量。除了 CPU 利用率，也可以基于其他應程序提供的自定義度量指標?來執行自動擴縮。Pod 自動擴縮不適用于無法擴縮的對象，比如 DaemonSet。”，單靠HPA提供的CPU/MEM利用率來做自動擴縮容很難用于真實的生產環境，同時HPA只能作用于1->N，N->1的情況。而serverless需要涵蓋實例從0->N，N->0的情況，所以單靠HPA是無法滿足我們的訴求的。而這個時候就需要一款基于HPA擴展的k8s組件來為我們提供相應的服務。而Dapr選擇微軟自家的KEDA（已經開源并捐獻給了CNCF基金會）。注意KEDA并不是為了覆蓋HPA的功能，而是作為一個輕量化的組件集成在k8s里為hpa提供擴展服務。

　　除了keda，我們還需要一些指標，因為keda需要某些指標來作為其對pod的擴容和縮容的憑據，這部分指標目前恰好可以用dapr已經集成好的prometheus來提供。之前鏈路追蹤其實就是dapr+zipkin，而指標同樣也可以通過dapr+prometheus來完成。關于指標這部分在dapr的官方文檔里monitoring有詳細描述，使用起來和之前我們介紹的鏈路追蹤無太大差異，所以就不單開文章講解了，有訴求的同學可以直接訪問文檔來自行搭建。

　　好了，接下來我們開始搭建，不過照例還是先上流程圖。注意此圖僅僅是簡易示例，真實的調用鏈會涉及更多的細節，此處不展開：

?

?

　　首先我們需要將prometheus安裝進來，通過Dapr提供的指南，我們可以使用helm進行安裝。

kubectl create namespace dapr-monitoring helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts helm repo update helm install dapr-prom prometheus-community/prometheus -n dapr-monitoring

　　tips:由于一個詭異的bug導致在windows平臺下的docker環境內無法啟動node-exporter，如果你不幸遇到了，可以使用這行代碼解決，具體的issuse在這里

kubectl patch ds dapr-prom-prometheus-node-exporter --type "json" -p '[{"op": "remove", "path" : "/spec/template/spec/containers/0/volumeMounts/2/mountPropagation"}]' -n dapr-monitoring

　　檢查你的dapr-monitoring，確保所有pod都能啟動，接著我們需要公開prometheus-server用于訪問頁面。通過kubectl edit svc dapr-prom-prometheus-server -n dapr-monitoring 打開svc將spec.service.type從ClusterIP改為NodePort,如果你需要固定端口，再增加spec.ports.nodePort即可。保存文檔后我們再查詢kubectl get svc dapr-prom-prometheus-server -n dapr-monitoring 看看端口號是多少，然后訪問loalhost:port，如果出現以下頁面，則說明prometheus部署成功：

　　由于dapr會自動將指標寫入prometheus，當我們操作一下我們的電商demo之后，我們就可以從prometheus查詢到對應指標的情況了，以http請求數的情況為例：

?

　　prometheus先放一邊，接著我們安裝KEDA，依然參考dapr的文檔，不過接下來我們和官方文檔有一點出入，官方文檔演示的是通過component讓keda監聽kafka，通過流量指標來確定擴容/縮容訂閱器的。我們這里的演示是讓keda監聽prometheus的特定指標dapr_http_server_request_count來實現擴容/縮的。原理都一樣，即借助keda來實現。接下來依然是通過helm安裝keda。

helm repo add kedacore https://kedacore.github.io/charts helm repo update kubectl create namespace keda helm install keda kedacore/keda --namespace keda

　　同樣安裝完畢后，觀察我們的keda，確保兩個pod都已經正確running之后，我們嘗試對我們的網關配置keda的ScaledObject來實現自動擴容/縮容：首先還是編寫一個ScaledObject，這是keda安裝后會自動在k8s里申明的CRD資源符

apiVersion: keda.sh/v1alpha1 kind: ScaledObject metadata:name: prometheus-scaledobjectnamespace: dapreshop spec:scaleTargetRef:name: apigatewaypollingInterval: 15 #指定keda的采集頻次，單位秒minReplicaCount: 1 #指定默認規格maxReplicaCount: 10 #最大擴容規格triggers:- type: prometheusmetadata:serverAddress: http://dapr-prom-prometheus-server.dapr-monitoring.svc.cluster.local? #prometheus服務的svc用于keda采集指標metricName: dapr_http_server_request_count #具體的指標名query: sum(rate(dapr_http_server_request_count{app_id="apigateway"}[2m])) #這是prometheus特有的PromQL，這段query的意思是我們需要采集以2分鐘為一個維度對網關的請求平均訪問速率，這里不展開，大家可以搜PromQL中文文檔了解更多threshold: '3' #閾值

　　當我們apply這個yaml之后，可以通過kubectl get so,hpa觀察我們的scaleobject和hpa的資源是否創建成功，一切OK后，我們通過postman的runner請求網關，看看hpa是否可以工作吧：

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?　　可以看到請求過來后，我們的指標已經被正確的收集到了，接著我們查詢一下網關的情況，可以看到已經被正確的擴容了：

　　當請求歸零后，過一段時間再次訪問會發現實例被縮容到了默認規格。這就是今天對dapr+keda實現動態擴容/縮容的介紹。當然要做到真正的云函數那樣的從0實例快速冷啟動還需要一個過程，冷啟動在傳統云商提供的云函數環境里是通過預熱池實現的，而本地化搭建要實現0實例冷啟動需要AOT的支持，至少就目前而言.netcore尚未支持AOT編譯成本地代碼的情況下還很遙遠。但是不能說沒有實現serverless冷啟動做這個就沒有意義，當我們在特定場景比如做活動需要動態擴容/縮容時，完全可以通過keda去實現。當請求稀少的夜間我們完全就可以將實例縮容到1份繼續運行，或者類似于dapr官方文檔示例那樣的訂閱器平時不需要運行時完全可以縮容到0個實例，等待消息來觸發擴容運行消費。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的通过Dapr实现一个简单的基于.net的微服务电商系统(十一)——一步一步教你如何撸Dapr之自动扩/缩容...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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