Java 使用rest端点放大或缩小PCF应用程序

场景：我有几个应用程序运行在

PCF

中，其中一个是

SpringBoot

listener应用程序

问题：我需要根据队列深度或消息数量放大或缩小侦听器应用程序的实例，该应用程序正在侦听一些

外部MQ

队列

如果我使用

PCF RabbitMQ

，这非常容易，我可以设置RabbitMQ队列，这将很好地工作。我已经在为其他应用程序做这些了

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但我需要使用其他一些外部MQ（而不是RabbitMQ），其中外部系统正在发布消息。因此，我很好奇PCF平台是否为每个应用程序公开了某种端点，这些端点在

PCF

中破坏，可用于放大/缩小单个应用程序。

您最好使用自定义指标。要做到这一点，您的应用程序需要监控队列长度，并发出指示队列长度的指标。您可以使用此处的说明发出自定义度量

然后，一旦发出度量，就可以使用自定义度量设置自动缩放规则。选择您发出的度量名称。然后，Autoscaler将使用您发出的度量来缩放您的应用程序。有关使用自定义度量的更多详细信息，请参阅此链接

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希望有帮助

您最好使用自定义指标。要做到这一点，您的应用程序需要监控队列长度，并发出指示队列长度的指标。您可以使用此处的说明发出自定义度量

然后，一旦发出度量，就可以使用自定义度量设置自动缩放规则。选择您发出的度量名称。然后，Autoscaler将使用您发出的度量来缩放您的应用程序。有关使用自定义度量的更多详细信息，请参阅此链接

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希望有帮助

另一个解决方案可能是创建一个应用程序，并使用PCF控制器根据传入的请求/指标上下扩展应用程序。我相信autoscaler很快就会重新发布（TM）@DarrenForsythe，简言之，这是Pivotal的autoscaler。如中所述，我尝试创建一个以整数值发射的端点，并基于该值在autoscaler中设置规则。这就是错误：Autoscaler在缩放窗口期间未收到任何

高延迟的度量。在这些指标可用之前，将推迟缩减。按照上面提到的所有步骤注册端点，我可以看到在注册度量之后，在PCF中有一个CUPS被添加到我的应用程序中。实例名称：
metrics-endpoint-high_latency
@DanielMikusa以下是示例代码：
@GetMapping（“/high_latency”）公共响应事件highLatency（）抛出中断异常{int queueLength=0；Random Random=new Random（）；int number=Random.nextInt（50）；System.out.println（“生成数为：“+number”）；如果（数字%2==0）{queueLength=99；}否则{queueLength=200；}返回新的响应属性（queueLength，null，HttpStatus.OK）；}
Autoscaler规则：公制低-高-高延迟100 199安装一个cf cli插件：
https://github.com/cloudfoundry-community/firehose-plugin
或
https://github.com/cloudfoundry/log-cache-cli
并使用它确认您的度量值是否正确发出。如果您可以如果不经常使用这些插件中的一个或两个来查看度量，则Autoscaler也将无法看到它。另一个解决方案可能是创建一个应用程序，并使用PCF控制器根据传入的请求/度量来上下扩展应用程序。我相信Autoscaler很快就会重新发布（TM）@Darrenforsyth，简而言之，它是Pivotal的autoscaler。如中所述，我尝试创建一个以整数值形式发出的端点，并基于此值在autoscaler中设置规则。这是错误：autoscaler在缩放窗口期间未收到任何
高延迟
的度量。缩放将推迟到这些指标是可用的。按照上面提到的所有步骤注册端点，我可以看到在注册指标后，一个CUPS被添加到我的PCF应用程序中。实例名称：
metrics-endpoint-high_latency
@DanielMikusa以下是示例代码：
@GetMapping（/high_latency”）public ResponseEntity highLatency（）抛出InterruptedException{int queueLength=0；Random Random=new Random（）；int number=Random.nextInt（50）；System.out.println（“生成编号为：+number”）；if（编号%2==0）{queueLength=99；}else{queueLength=200；}返回新的响应长度（queueLength，null，HttpStatus.OK）；}
Autoscaler规则：公制低-高-高延迟100 199安装一个cf cli插件：
https://github.com/cloudfoundry-community/firehose-plugin
或
https://github.com/cloudfoundry/log-cache-cli
并使用它确认您的度量值是否正确发出。如果您可以如果不经常使用这些插件中的一个或两个来查看指标，那么Autoscaler也将无法看到它。