阿里云Kubernetes容器服务上体验Knative

概述
Knative Serving是一种可缩放至零、请求驱动的计算运行环境，构建在 Kubernetes 和 Istio 之上，支持为 serverless 应用、函数提供部署与服务。Knative Serving的目标是为Kubernetes提供扩展功能，用于部署和运行无服务器工作负载。

下面讲述一下在阿里云Kubernetes容器服务基础之上，如何快速搭建一套Knative Serving环境并进行自动扩容的体验。

搭建Knative Serving
1.准备Kubernetes环境
阿里云容器服务Kubernetes 1.11.5目前已经上线，可以通过容器服务管理控制台非常方便地快速创建 Kubernetes 集群。具体过程可以参考创建Kubernetes集群。

2.部署Istio
Knative serving运行需要基于Istio，目前阿里云容器服务Kubernetes已提供了快速一键部署的方式来安装配置Istio。具体过程可以参考部署Istio。
登录 容器服务管理控制台，单击左侧导航栏中的集群，进入集群列表页面。选择所需的集群并单击操作列更多 > 部署Istio。

根据需要进行配置，然后点击部署按钮。稍等几十秒钟之后，Istio环境就可以部署完毕，可以通过查看Pod运行状态进行确认，如下所示。

3.部署Istio IngressGateway
登录容器服务管理控制台，点击左侧的应用目录，在右侧选中ack-istio-ingressgateway，如下：

点击参数, 可以通过修改参数配置进行定制化，默认参数提供了Istio IngressGateway的配置项，然后点击创建按钮。

查看命令空间 istio-system 下的Pod列表，确认运行状态，如下所示。

4.部署Knative CRD
登录容器服务管理控制台，点击左侧的应用目录，在右侧选中ack-knative-init，如下：

点击创建按钮安装Knative初始化所需的内容，包括安装CRD等。

5.部署Knative Serving
登录容器服务管理控制台，点击左侧的应用目录，在右侧选中ack-knative-serving，如下：

点击参数, 可以通过修改参数配置进行定制化，默认参数提供了使用Istio IngressGateway的配置项，然后点击创建按钮。

至此，安装Knative Serving所需的4个Helm chart都已经安装完毕，如下所示：

体验Knative
安装autoscale示例
通过执行如下命令部署示例自动伸缩应用程序的 Knative Service：

kubectl create -f autoscale.yaml
其中autoscale.yaml文件内容如下所示：

apiVersion: serving.knative.dev/v1alpha1
kind: Service
metadata:
name: autoscale-go
namespace: default
spec:
runLatest:

configuration:
  revisionTemplate:
    metadata:
      annotations:
        # Target 10 in-flight-requests per pod.
        autoscaling.knative.dev/target: "10"
        autoscaling.knative.dev/class:  kpa.autoscaling.knative.dev
    spec:
      container:
        image: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/wangxining/autoscale-go:0.1

访问autoscale示例
找到入口主机名和IP并导出为环境变量：

export IP_ADDRESS=kubectl get svc istio-ingressgateway --namespace istio-system --output jsonpath="{.status.loadBalancer.ingress[*].ip}"
向自动伸缩应用程序发出请求，并检查消耗资源情况：

curl --header "Host: autoscale-go.default.{domain.name}" "http://${IP_ADDRESS?}?sleep=100&prime=10000&bloat=5"
注意，替换你的域名后缀替换{domain.name}。默认示例中为 aliyun.com。

curl --header "Host: autoscale-go.default.aliyun.com" "http://${IP_ADDRESS?}?sleep=100&prime=10000&bloat=5"
Allocated 5 Mb of memory.
The largest prime less than 10000 is 9973.
Slept for 100.16 milliseconds.
通过以下命令安装负载生成器：

go get -u github.com/rakyll/hey
维持50个并发请求，发送30秒的流量：

hey -z 30s -c 50 \
-host "autoscale-go.default.aliyun.com" \
"http://${IP_ADDRESS?}?sleep=100&prime=10000&bloat=5" \
&& kubectl get pods
可以看到运行30秒的流量请求状态，Knative服务随着请求数量的增大也自动扩容：

Summary:
  Total:    30.1126 secs
  Slowest:    2.8528 secs
  Fastest:    0.1066 secs
  Average:    0.1216 secs
  Requests/sec:    410.3270

  Total data:    1235134 bytes
  Size/request:    99 bytes

Response time histogram:
  0.107 [1]    |
  0.381 [12305]    |■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
  0.656 [0]    |
  0.930 [0]    |
  1.205 [0]    |
  1.480 [0]    |
  1.754 [0]    |
  2.029 [0]    |
  2.304 [0]    |
  2.578 [27]    |
  2.853 [23]    |


Latency distribution:
  10% in 0.1089 secs
  25% in 0.1096 secs
  50% in 0.1107 secs
  75% in 0.1122 secs
  90% in 0.1148 secs
  95% in 0.1178 secs
  99% in 0.1318 secs

Details (average, fastest, slowest):
  DNS+dialup:    0.0001 secs, 0.1066 secs, 2.8528 secs
  DNS-lookup:    0.0000 secs, 0.0000 secs, 0.0000 secs
  req write:    0.0000 secs, 0.0000 secs, 0.0023 secs
  resp wait:    0.1214 secs, 0.1065 secs, 2.8356 secs
  resp read:    0.0001 secs, 0.0000 secs, 0.0012 secs

Status code distribution:
  [200]    12356 responses



NAME                                             READY   STATUS        RESTARTS   AGE
autoscale-go-00001-deployment-5fb497488b-2r76v   2/2     Running       0          29s
autoscale-go-00001-deployment-5fb497488b-6bshv   2/2     Running       0          2m
autoscale-go-00001-deployment-5fb497488b-fb2vb   2/2     Running       0          29s
autoscale-go-00001-deployment-5fb497488b-kbmmk   2/2     Running       0          29s
autoscale-go-00001-deployment-5fb497488b-l4j9q   1/2     Terminating   0          4m
autoscale-go-00001-deployment-5fb497488b-xfv8v   2/2     Running       0          29s

总结
在阿里云Kubernetes容器服务基础之上，可以快速搭建一套Knative Serving环境并进行自动扩容的体验。欢迎大家使用阿里云上的容器服务，快速搭建Knative环境，比较简单地集成到自己项目开发中。

本文作者：osswangxining

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