前言
弹性伸缩是云计算时代给我们带来的一项核心技术红利，但是 IT 的世界中，没有一个系统功能可以不假思索的应用到所有的场景中。这篇文章，我们将应用企业级分布式应用服务-EDAS 的客户在进行系统架构设计时，在弹性场景下遇到的点滴做了一个系统的梳理，总结为五个条件和六个教训分享给大家。
五个条件
1.启动无需手动干预
是否需要手动干预是弹性伸缩和手动伸缩的本质区别。在传统应用的运维中，一个进程的启动往往需要在机器上手动准备一系列的事情，如：环境搭建，依赖服务的配置梳理，本地环境配置调整等。如果是在云上的应用可能还需要手动调整安全组规则，依赖服务的访问控制等；但这些需要手动执行的动作在自动弹性时都会变得不可行。
2.进程本身无状态
确切的说，无状态主要是指业务系统运行时对于数据的依赖程度，数据是在进程执行的过程中产生的，产生的数据会对后来的程序行为产生持续的影响，程序员需要在编码逻辑的时候，就考虑如果系统在一个新环境中重新拉起时，这份数据是否对于行为会造成不一致的情况？推荐做法是数据应该最终以存储系统中为准，让存储计算做到真正的分离。
3.启动的要快，走的要有”尊严”
弹性，尤其是云上的弹性，其中一个特点是会进行得很频繁。尤其是流量突发型的业务，带着一定的不确定性。而启动后的系统往往处在一个”冷”的状态，启动之后如何快速的”加热”是弹性有效性的关键。而在弹性结束之后，往往伴随着一次自动的缩容，由于这个过程也是自动的，所以我们需要能从技术上能做到自动流量摘除的能力，这里的流量不仅仅包括 HTTP/RPC，也包括消息、任务（后台线程池）调度等。
4.磁盘数据可丢失
在应用启动过程，我们的应用程序可能会使用磁盘配置一些启动依赖项之外；在进程运行的过程中，我们也会习惯性使用磁盘打印一些日志，或者记录一些数据。而弹性场景是进程快起快没，没了之后放在磁盘上的数据也都没了，所以我们要做好磁盘数据丢失的准备，可能有人会问日志怎么处理？日志应该通过日志收集组件收走，进行统一的聚合、清洗和查阅。这一点在 12 factor apps 中也做了强调。
5.依赖的服务充分可用
成规模的业务系统，往往不是一个人在战斗。最典型的架构中，也会使用到一些缓存、数据库等中心服务。一个业务弹性扩容上来之后，很容易忽略中心依赖服务的可用性。如果依赖服务出现不可用，对于整个系统可能就是一个雪崩的效应。
六个教训
1.指标值设置不合理
弹性整体分为三个阶段：指标获取、规则计算、执行伸缩；指标获取一般通过监控系统或者 PaaS 平台自带的组件获取。基础监控指标常见的如：CPU/Mem/Load 等。短期内有一些基础指标数值会存在不稳定的特点，但是时间拉长，正常来看会处在一个”平稳”的状态，我们设置指标的时候，不能以短时间的特征为依据，参考较长时间的某种水位数据才能设置一个合理值。且指标不宜过多，同时缩容指标要和扩容指标存在明显的数值差。
2.把”延时”当指标
很多时候我们识别系统可用性的一个很大的判断，就是看系统屏幕是不是在”转圈圈”，即系统很慢。常理推断，很慢就要扩容了。所以我们有一些客户直接把系统的平均 RT 当成了扩容指标，但系统的 RT 是多维度的，比如 health check 一般都是很快的，这类 API 出现的频率稍高一点，一下就拉低了平均值。也有的客户会精确到 API 级别，可是 API 也是根据参数不同逻辑不一样的从而造成 RT 不一样。总之，根据延时去做弹性策略是很危险的一种做法。
3.指定单一的扩容规格
扩容规格指的是资源的规格，比如在云上的场景中，对于同一种 4c8g 的规格，我们可以指定内存型、计算型、网络增强型等。但是云上是一个大资源池，对于某一种规格，会存在售罄现象；如果我们只指定了单一的规格，就会出现资源无法提供而出现扩容失败的情况。这里最危险的还不是扩容失败本身，是出现业务故障之后的排查过程会特别漫长。
4.只考虑RPC链路中的应用策略
针对单个应用往往都很简单的，难的是整个业务场景的梳理。梳理思路一个简单的办法就是按照应用调用的场景进行，从应用间调用的场景来看，一般来说分为三种：同步（RPC，中间件如 Spring Cloud）、异步（消息，中间件如 RocketMQ）、任务（分布式调度，中间件如 SchedulerX）。我们一般会很快整理出第一种情况，但是很容易忽略掉后面两种。而后面两种出现问题的时候，问题排查诊断又是最为耗时。
5.没有配套相应的可视化策略
弹性伸缩是一个典型的后台任务，在治理一个大集群的后台任务的时候，最好是有一块大屏进行直观的可视化治理。对于扩容失败的情形，不能静默处理。如果是核心业务出现扩容失败，可能带来的就是直接的业务故障，但是故障真正发生时，很多时候不会去关心扩容策略是否生效，如果真是因为扩容造成的故障，也很难排查到这个点。
6.事前没做正确评估
虽然云计算给弹性提供了近乎无尽的资源池，但这也只是解放了用户预备资源的工作，而微服务系统本身复杂，单一组件的容量变化会产生全链路的影响，既解除一处风险之后系统瓶颈点可能会迁移，有些隐形约束也会随着容量变化逐步显现，所以做弹性策略大多数时候不能靠力大砖飞的思想，需要做好全链路的压测、验证，演练到适应于全局的弹性配置；我们还是建议事前从高可用的多个维度了解各种技术手段，形成多套预案以备使用。
尾声
云原生场景下弹性能力更为丰富，可供弹性的指标也更具备业务定制能力。应用 PaaS 平台（如企业级分布式应用服务 EDAS/ Serverless 应用引擎 SAE 等）能结合云厂商在计算、存储、网络上的技术基础能力，能让使用云的成本更低。但是这里对于业务应用会提出一点点挑战（如：无状态/配置代码解耦等等）。从更广的侧面来看，这是云原生时代应用架构面临的挑战。不过应用越来越原生的话，云的技术红利也会离我们越来越近。
作 者 | 孤弋
Original: https://www.cnblogs.com/88223100/p/Summary_Five-Conditions-and-Six-Lessons-for-Elastic-Scaling.html
Author: 古道轻风
Title: 总结：弹性伸缩的五个条件与六个教训
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