在 TKE 使用 KEDA 实现基于 Apache Pulsar 消息队列的弹性伸缩

原创

imroc

修改于 2024-04-29 17:25:15

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修改于 2024-04-29 17:25:15

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概述

KEDA 的触发器支持 Apache Pulsar，即根据 Pulsar 消息队列中的未消费的消息数量进行水平伸缩，用法参考 KEDA Scalers: Apache Pulsar。

腾讯云上也有商业版的 Pulsar 产品，即 TDMQ for Pulsar，本文举例介绍配置基于 TDMQ for Pulsar 消息队列中未消费的消息数量进行水平伸缩，当然如果你自建了开源的 Apache Pulsar，配置方法也是类似的。

操作步骤

下面使用 pulsar-demo 来模拟 Pulsar 生产者和消费者，再结合 KEDA 配置实现 Pulsar 消费者基于 Pulsar 消息数量的水平伸缩，在实际使用中，可根据自己的情况进行相应替换。

获取 Pulsar API 调用地址

在 Pulsar 集群管理页面找到需要使用的 Pulsar 集群，点击【接入地址】可获取 Pulsar 的 URL，通常使用 VPC 内网接入地址（解析出来是 169 保留网段的 IP，在任意 VPC 都可用）：

复制并记录一下这个 API 调用地址。

获取 Pulsar Topic

在 Pulsar Topic 管理页面，复制 Topic 名称。

注意：只支持持久化类型的 Topic，配置所需的 Topic 是在这里复制的 Topic 名称前面加 persistent://。

获取 Pulsar JWT Token

确保在 Pulsar 角色管理创建好需要的角色，并在 Pulsar 命名空间中【配置权限】，确保所需角色有相应的生产消息或消费消息的权限。

然后复制密钥，即 Pulsar 客户端所需的 JWT Token：

获取订阅名称

在 Topic 管理的的消费者页面，根据需要，查看已有的订阅，或者新建订阅，记录下需要使用的订阅名称：

部署生产者

准备生产者配置，根据前面获取的 Pulsar 相关信息替换配置：

apiVersion: v1
stringData:
  URL: http://pulsar-xxxxxxxxxxxx.tdmq.ap-cd.qcloud.tencenttdmq.com:5005 # 替换 API 调用地址
  TOPIC: persistent://pulsar-xxxxxxxxxxxx/test-ns/test-topic # 替换 Topic
  TOKEN: xxx # 替换角色密钥 (JWT Token)
kind: Secret
metadata:
  name: producer-secret
type: Opaque

部署生产者持续发送新消息：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: producer
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: producer
  template:
    metadata:
      labels:
        app: producer
    spec:
      containers:
        - name: producer
          image: imroc/pulsar-demo:main
          imagePullPolicy: Always
          args:
            - producer
            - --produce-duration
            - 2s # 每 2s 生产一条消息
          envFrom:
            - secretRef:
                name: producer-secret
      terminationGracePeriodSeconds: 1

部署消费者

准备消费者配置，根据前面获取的 Pulsar 相关信息替换配置：

apiVersion: v1
stringData:
  URL: http://pulsar-xxxxxxxxxxxx.tdmq.ap-cd.qcloud.tencenttdmq.com:5005 # 替换 API 调用地址
  TOPIC: persistent://pulsar-xxxxxxxxxxxx/test-ns/test-topic # 替换 Topic
  TOKEN: xxx # 替换角色密钥 (JWT Token)
  SUBSCRIPTION: xxx # 替换订阅名称
kind: Secret
metadata:
  name: consumer-secret
type: Opaque

通过 Deployment 部署消费者，持续消费消息：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: consumer
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: consumer
  template:
    metadata:
      labels:
        app: consumer
    spec:
      containers:
      - args:
        - consumer
        - --consume-duration
        - 10s # 单个消费者每 10s 处理完一条消息
        envFrom:
        - secretRef:
            name: consumer-secret
        image: imroc/pulsar-demo:main
        imagePullPolicy: Always
        name: consumer
      terminationGracePeriodSeconds: 1

配置 ScaledObject

先创建 TriggerAuthentication 并引用 consumer-secret 中的 TOKEN：

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: TriggerAuthentication
metadata:
  name: consumer-auth
spec:
  secretTargetRef:
    - parameter: bearerToken
      name: consumer-secret
      key: TOKEN

创建 ScaledObject（替换高亮行配置）：

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: consumer-scaledobject
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: consumer
  pollingInterval: 15
  idleReplicaCount: 0 # 没有消息时缩到 0
  minReplicaCount: 1
  maxReplicaCount: 100
  triggers:
    - type: pulsar
      metadata:
        adminURL: http://pulsar-xxxxxxxxxxxx.tdmq.ap-cd.qcloud.tencenttdmq.com:5005 # 替换 API 调用地址
        topic: persistent://pulsar-xxxxxxxxxxxx/test/persist-topic # 替换 Topic
        subscription: my-sub # 替换订阅名称
        isPartitionedTopic: "true" # 如果分区数大于 1，这里就置为 true
        msgBacklogThreshold: "5" # 伸缩阈值，副本数=CEIL(消息堆积数/msgBacklogThreshold)
        activationMsgBacklogThreshold: "1" # 如果当前副本数为 0，只要队列里来新消息了，就将副本置为 1 并启用伸缩
        authModes: bearer # 角色密钥（JWT Token）本质上是 bearer 的认证模式
      authenticationRef:
        name: consumer-auth # 引用前面创建的 TriggerAuthentication

查看 HPA

如果配置正确，会自动创建出对应的 HPA 资源，可以检查下：

$ kubectl get hpa
NAME                             REFERENCE             TARGETS         MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
keda-hpa-consumer-scaledobject   Deployment/consumer   4600m/5 (avg)   1         10        5          31m

可以通过 TARGETS 反推出当前消息堆积数量，以上面 get 到的结果为例：堆积消息数=4.6*5=23

ScaledJob + 超级节点

如果单条消息处理耗时较大，但又需要尽量及时获取到处理结果，可以配置 ScaledJob，队列中每来一条新消息就自动新建一个 Job 来消费，让 Job 的 Pod 调度到超级节点，这样可以做到计算资源完全按需使用、按量计费。

触发器的配置，ScaledObject 与 ScaledJob 完全一致，如需配置 ScaledJob，可参考 ScaledObject 的配置。

参考资料

KEDA Scalers: Apache Pulsar: https://keda.sh/docs/latest/scalers/pulsar/
TDMQ for Pulsar: /product/tpulsar
pulsar-demo: https://github.com/imroc/pulsar-demo

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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