轻松掌握！基于 KEDA 和 Prometheus 实现 APISIX 流量弹性伸缩

利用 KEDA 实现 APISIX 流量弹性伸缩，保障用户体验

前言

在当今微服务架构中，应用程序必须能够根据流量变化自动伸缩，以维持卓越的用户体验。Kubernetes 作为流行的容器编排平台，提供多种功能来实现应用程序的弹性伸缩。

KEDA 与 APISIX 流量弹性伸缩

KEDA 是一款开源的 Kubernetes Operator，可根据应用程序指标自动调整应用程序副本数量。它支持多种指标来源，如 Prometheus、Heapster 和 StatsD。

要实现 APISIX 的流量弹性伸缩，我们可以利用 KEDA 和 Prometheus。

先决条件

• Kubernetes 集群
• Prometheus 和 Grafana
• 已部署的 APISIX

操作步骤

1. 安装 KEDA

使用以下命令安装 KEDA：

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kedacore/keda/main/deploy/namespace.yaml
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kedacore/keda/main/deploy/crds.yaml
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kedacore/keda/main/deploy/operator.yaml

2. 创建 Prometheus ScaledObject

使用以下命令创建 Prometheus ScaledObject：

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: apisix-scaledobject
  namespace: default
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: apisix
  minReplicaCount: 1
  maxReplicaCount: 10
  metrics:
  - type: Prometheus
    queries:
    - query: apisix_connections_total
      metricName: apisix_connections
      labelSelector: gateway == internal
    - query: apisix_requests_total
      metricName: apisix_requests
      labelSelector: gateway == internal
  cooldownPeriod: 120
EOF

3. 测试

使用以下命令向 APISIX 发送流量进行测试：

wrk -t10 -c100 -d30s http://localhost:9080/

在 Grafana 中，您可以监控 APISIX 的指标变化。当流量增加时，APISIX 副本数量也会随之增加。

结语

通过 KEDA 和 Prometheus，您可以轻松实现 APISIX 流量弹性伸缩，确保应用程序提供始终如一的卓越用户体验，同时节省成本。

常见问题解答

1. 为什么需要 APISIX 流量弹性伸缩？
   为了处理变化的流量，提供始终如一的用户体验并优化成本。

2. KEDA 如何工作？
   它根据应用程序指标自动调整应用程序副本数量。

3. Prometheus ScaledObject 的作用是什么？
   它定义如何使用 Prometheus 指标来伸缩应用程序。

4. 如何监控 APISIX 的指标？
   可以使用 Grafana 或 Prometheus 来监控指标。

5. 除了流量之外，还可以基于哪些指标进行伸缩？
   CPU 使用率、内存使用率或自定义指标。