Какие микросервисы можно горизонтально масштабировать?

Любой микросервис можно горизонтально масштабировать, если он спроектирован с соблюдением следующих принципов:

• Состояние: Микросервис должен быть stateless (без сохранения состояния), либо состояние вынесено во внешнее хранилище (база данных, кеш, очередь сообщений). Это позволяет запускать множество независимых экземпляров сервиса.
• Идемпотентность: Операции микросервиса должны быть идемпотентными, чтобы повторное выполнение не приводило к нежелательным побочным эффектам. Это важно при обработке запросов несколькими экземплярами сервиса.
• Независимость: Микросервис должен быть независимым от конкретного расположения или идентификатора экземпляра.
• Пакетная обработка/асинхронность: Желательно использовать асинхронную обработку или пакетную обработку для снижения нагрузки на отдельные экземпляры и более эффективного распределения работы.
• Прозрачность: Микросервис должен быть легко обнаруживаемым и мониторируемым, чтобы система масштабирования могла корректно управлять его экземплярами.

Примеры микросервисов, которые часто горизонтально масштабируются:

• API Gateway: Обрабатывает входящие запросы и маршрутизирует их к соответствующим сервисам.
• Сервисы обработки данных: Выполняют вычисления или преобразования данных.
• Сервисы работы с пользователями: Например, сервис аутентификации или профилей пользователей.
• Сервисы очередей сообщений: Позволяют асинхронно обрабатывать задачи.

Ограничения на горизонтальное масштабирование могут возникать, если микросервис имеет жесткие зависимости от локального состояния, внешних систем с ограничениями на одновременные соединения или не спроектирован с учетом распределенной нагрузки.

# Пример конфигурации для горизонтального масштабирования в Kubernetes
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: my-microservice-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: my-microservice-deployment
  minReplicas: 2 # Минимальное количество экземпляров
  maxReplicas: 10 # Максимальное количество экземпляров
  metrics:
    - type: Resource
      resource:
        name: cpu
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 50 # Масштабирование при достижении 50% загрузки CPU