容器服务 Kubernetes 版 ACK：基于MongoDB事件源使用事件驱动伸缩

1. 创建示例命名空间

本示例将使用mongodb命名空间部署数据库，使用mongodb-test命名空间部署弹性伸缩相关配置。

kubectl create ns mongodb
kubectl create ns mongodb-test

2. 部署MongoDB

如已有MongoDB服务，可跳过。

1. 创建mongoDB.yaml。

   重要

   此MongoDB服务仅用于功能演示，不具备高可用性，请勿用于生产环境。

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: mongodb
     namespace: mongodb
   spec:
     replicas: 1
     selector:
       matchLabels:
         name: mongodb
     template:
       metadata:
         labels:
           name: mongodb
       spec:
         containers:
         - name: mongodb
           image: registry-cn-shanghai.ack.aliyuncs.com/acs/mongo:v5.0.0
           imagePullPolicy: IfNotPresent
           ports:
           - containerPort: 27017
             name: mongodb
             protocol: TCP
   ---
   kind: Service
   apiVersion: v1
   metadata:
     name: mongodb-svc
     namespace: mongodb
   spec:
     type: ClusterIP
     ports:
     - name: mongodb
       port: 27017
       targetPort: 27017
       protocol: TCP
     selector:
       name: mongodb

2. 部署Mongo DB。

   kubectl apply -f mongoDB.yaml

3. 初始化MongoDB数据库

1. 获取MongoDB Pod名称。

   MONGO_POD_NAME=$(kubectl get pods -n mongodb -l name=mongodb -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}')
   echo "MongoDB Pod name is: $MONGO_POD_NAME"

2. 在test数据库中创建用户test_user并创建test_collection。

   # 创建用户
   kubectl exec -n mongodb ${MONGO_POD_NAME} -- mongo --eval 'db.createUser({ user:"test_user",pwd:"test_password",roles:[{ role:"readWrite", db: "test"}]})'
   
   # 验证用户
   kubectl exec -n mongodb ${MONGO_POD_NAME} -- mongo --eval 'db.auth("test_user","test_password")'
   
   # 创建Collection
   kubectl exec -n mongodb ${MONGO_POD_NAME} -- mongo test --eval 'db.createCollection("test_collection")'

4. 配置TriggerAuthentication和ScaledJob

ack-keda通过TriggerAuthentication资源来安全地管理事件源的连接凭证。ScaledJob是ack-keda的核心资源，用于定义伸缩规则、轮询间隔以及待执行的Job任务模板。

1. 创建auth.yaml，部署TriggerAuthentication。

   例如对于MongoDB事件源，TriggerAuthentication中的secretTargetRef字段会将指定Secret中的连接方式读取到ack-keda中，完成对MongoDB的登录认证。

   apiVersion: keda.sh/v1alpha1
   kind: TriggerAuthentication
   metadata:
     name: mongodb-trigger
     namespace: mongodb-test
   spec:
     secretTargetRef:
       - parameter: connectionString
         name: mongodb-secret
         key: connect
   ---
   apiVersion: v1
   kind: Secret
   metadata:
     name: mongodb-secret
     namespace: mongodb-test
   type: Opaque
   data:
     connect: bW9uZ29kYjovL3Rlc3RfdXNlcjp0ZXN0X3Bhc3N3b3JkQG1vbmdvZGItc3ZjLm1vbmdvZGIuc3ZjLmNsdXN0ZXIubG9jYWw6MjcwMTcvdGVzdA==

2. 部署TriggerAuthentication。

   kubectl apply -f auth.yaml

3. 部署ScaledJob。

   ScaledJob主要用于配置Job模板以及指定查询的数据库及查询表达式等。以下示例配置的是从test数据库中的test_collection中，查询满足{"type":"mp4","state":"waiting"}的待转码数据。

   1. 创建scaledJob.yaml。

      apiVersion: keda.sh/v1alpha1
      kind: ScaledJob
      metadata:
        name: mongodb-job
        namespace: mongodb-test
      spec:
        jobTargetRef:
          # Job模板配置
          template:
            spec:
              containers:
                - name: mongo-update
                  image: registry-cn-shanghai.ack.aliyuncs.com/acs/mongo-update:v6
                  args:
                    - --dataBase=test
                    - --collection=test_collection
                    - --operation=updateMany
                    - --update={"$set":{"state":"finished"}}
                  env:
                    - name: MONGODB_CONNECTION_STRING
                      value: mongodb://test_user:test_password@mongodb-svc.mongodb.svc.cluster.local:27017/test
                  imagePullPolicy: IfNotPresent
              restartPolicy: Never
          backoffLimit: 1
        pollingInterval: 15
        maxReplicaCount: 5
        successfulJobsHistoryLimit: 0
        failedJobsHistoryLimit: 10
        triggers:
          - type: mongodb
            metadata:
              dbName: test                               # 要查询的数据库
              collection: test_collection                # 要查询的collection
              query: '{"type":"mp4","state":"waiting"}'  # 会对查询转码类型为mp4且状态是waiting的数据拉起job进行处理
              queryValue: "1"
            authenticationRef:
              name: mongodb-trigger

      query：配置数据条目。当ack-keda查询到Mongo数据库中有满足该条件的数据条目时，将启动Job资源。

   2. 部署ScaledJob。

      kubectl apply -f scaledJob.yaml