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以程式設計方式調整 Service Fabric 叢集

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在 Azure 中執行的 Service Fabric 叢集是建立在虛擬機器擴展集之上。 叢集調整描述可如何以手動方式或使用自動調整規則來調整 Service Fabric 叢集。 本文描述如何使用 Fluent Azure 計算 SDK 來管理認證及相應縮小或相應放大叢集，這是更進階的案例。 如需概觀，請閱讀以程式設計方式協調 Azure 調整作業。

注意

建議您使用 Azure Az PowerShell 模組來與 Azure 互動。 若要開始使用，請參閱安裝 Azure PowerShell (部分機器翻譯)。 若要了解如何移轉至 Az PowerShell 模組，請參閱將 Azure PowerShell 從 AzureRM 移轉至 Az。

管理認證

撰寫服務來處理調整的其中一項挑戰是，服務必須能夠不經互動式登入程序就存取虛擬機器擴展集資源。 如果調整服務是要修改自己的 Service Fabric 應用程式，存取 Service Fabric 叢集是很容易的事，但需要有認證才能存取擴展集。 若要登入，您可以使用以 Azure CLI 建立的服務主體。

您可以透過下列步驟來建立服務主體︰

  1. 以具有虛擬機器擴展集存取權的使用者身分登入 Azure CLI (az login)
  2. 使用 az ad sp create-for-rbac 建立服務主體
    1. 記下 appId (在其他地方稱為「用戶端識別碼」)、名稱、密碼及租用戶，以供稍後使用。
    2. 您還需要訂用帳戶識別碼，若要檢視此識別碼，請使用 az account list

Fluent 計算程式庫可以使用這些認證來登入 (請注意，IAzure 這類核心 Fluent Azure 類型是在 Microsoft.Azure.Management.Fluent 套件中)，如下所示：

var credentials = new AzureCredentials(new ServicePrincipalLoginInformation {
                ClientId = AzureClientId,
                ClientSecret = 
                AzureClientKey }, AzureTenantId, AzureEnvironment.AzureGlobalCloud);
IAzure AzureClient = Azure.Authenticate(credentials).WithSubscription(AzureSubscriptionId);

if (AzureClient?.SubscriptionId == AzureSubscriptionId)
{
    ServiceEventSource.Current.ServiceMessage(Context, "Successfully logged into Azure");
}
else
{
    ServiceEventSource.Current.ServiceMessage(Context, "ERROR: Failed to login to Azure");
}

登入之後，可以透過 AzureClient.VirtualMachineScaleSets.GetById(ScaleSetId).Capacity 來查詢擴展集的執行個體計數。

擴增

使用 Fluent Azure 計算 SDK 時，只需要幾個呼叫就能將執行個體新增至虛擬機器擴展集

var scaleSet = AzureClient.VirtualMachineScaleSets.GetById(ScaleSetId);
var newCapacity = (int)Math.Min(MaximumNodeCount, scaleSet.Capacity + 1);
scaleSet.Update().WithCapacity(newCapacity).Apply();

或者，也可以使用 PowerShell Cmdlet 來管理虛擬機器擴展集大小。 Get-AzVmss 可以擷取虛擬機器擴展集物件。 目前的容量可透過 .sku.capacity 屬性來取得。 將容量變更為所需的值之後，便可以使用 Update-AzVmss 命令來更新 Azure 中的虛擬機器擴展集。

和手動新增節點時一樣，若要啟動新的 Service Fabric 節點，您只需要新增擴展集執行個體，因為擴展集範本所含有的擴充功能可自動將新的執行個體加入 Service Fabric 叢集。

相應縮小

相應縮小與相應放大類似。實際的虛擬機器擴展集變更幾乎完全相同。 但就如先前所討論的，Service Fabric 只會自動清除持久性為金級或銀級的已移除節點。 因此，在銅級持久性的相應縮小案例中，就必須與 Service Fabric 叢集互動，以關閉要移除的節點，然後移除其狀態。

關閉節點的準備工作涉及尋找要移除的節點 (最近新增的虛擬機器擴展集執行個體) 並加以停用。 虛擬機器擴展集執行個體會以其新增的順序編號，因此可以藉由比較節點名稱中的數字尾碼 (其會比對基礎的虛擬機器擴展集執行個體名稱) 來找到較新的節點。

using (var client = new FabricClient())
{
	var mostRecentLiveNode = (await client.QueryManager.GetNodeListAsync())
	    .Where(n => n.NodeType.Equals(NodeTypeToScale, StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
	    .Where(n => n.NodeStatus == System.Fabric.Query.NodeStatus.Up)
        .OrderByDescending(n =>
        {
            var instanceIdIndex = n.NodeName.LastIndexOf("_");
            var instanceIdString = n.NodeName.Substring(instanceIdIndex + 1);
            return int.Parse(instanceIdString);
        })
	    .FirstOrDefault();

在找到要移除的節點後，即可使用和稍早相同的 FabricClient 執行個體和 IAzure 執行個體來加以停用並移除。

var scaleSet = AzureClient.VirtualMachineScaleSets.GetById(ScaleSetId);

// Remove the node from the Service Fabric cluster
ServiceEventSource.Current.ServiceMessage(Context, $"Disabling node {mostRecentLiveNode.NodeName}");
await client.ClusterManager.DeactivateNodeAsync(mostRecentLiveNode.NodeName, NodeDeactivationIntent.RemoveNode);

// Wait (up to a timeout) for the node to gracefully shutdown
var timeout = TimeSpan.FromMinutes(5);
var waitStart = DateTime.Now;
while ((mostRecentLiveNode.NodeStatus == System.Fabric.Query.NodeStatus.Up || mostRecentLiveNode.NodeStatus == System.Fabric.Query.NodeStatus.Disabling) &&
        DateTime.Now - waitStart < timeout)
{
    mostRecentLiveNode = (await client.QueryManager.GetNodeListAsync()).FirstOrDefault(n => n.NodeName == mostRecentLiveNode.NodeName);
    await Task.Delay(10 * 1000);
}

// Decrement VMSS capacity
var newCapacity = (int)Math.Max(MinimumNodeCount, scaleSet.Capacity - 1); // Check min count 

scaleSet.Update().WithCapacity(newCapacity).Apply();

與相應放大規模時相同，如果偏好使用指令碼處理方法，在這裡也可以使用修改虛擬機器擴展集容量的 PowerShell Cmdlet。 移除虛擬機器執行個體後，就可以移除 Service Fabric 節點狀態。

await client.ClusterManager.RemoveNodeStateAsync(mostRecentLiveNode.NodeName);

下一步

若要開始實作您自己的自動調整邏輯，請先熟悉下列概念和實用的 API：