详解kubernetes的发布方式

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项目的发布方式

蓝绿发布：不停止旧版本，直接部署新版本
灰度发布：旧版本和新版本共存
滚动更新：平滑地将服务更新

蓝绿发布

蓝绿部署就是不停止旧版本，直接部署新版本

部署过程：

部署v1的应用（初始状态） ：所有外部请求都会进入此版本
部署版本2的应用：新版的应用
如果版本2测试正常，就可以将流量切换到版本2
稳定运行一段时间，没问题就删除版本1正在使用的资源（例如实例），从此正式使用版本2

优点: 无需停机，风险较小

缺点: 切换是全量的，如果版本2有问题，则对用户体验有直接影响, 需要双倍机器资源。

部署服务

创建目录

mkdir /root/bluegreen

部署版本V1的Deployment

cat > /root/bluegreen/blue.yaml <<EOF
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: blue
spec:
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 25%
      maxUnavailable: 25%
    type: RollingUpdate
  selector:
    matchLabels:
      app: bluegreen
  replicas: 4
  template:
    metadata:
      labels:
        app: bluegreen
        version: v1.0
    spec:
      containers:
      - name: bluegreen
        image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/ray-docker/ray-demo-docker:v1
        ports:
        - containerPort: 80
EOF

[root@kubemaster ~]# kubectl apply -f /root/bluegreen/blue.yaml

部署Service

cat > /root/bluegreen/bluegreenservice.yaml <<EOF
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: bluegreen
spec:
  ports:
  - port: 80
    protocol: TCP
    targetPort: 80
  selector:
    app: bluegreen
    version: v1.0
  type: ClusterIP
EOF

[root@kubemaster ~]# kubectl apply -f /root/bluegreen/bluegreenservice.yaml

部署版本V2的Deployment

cat > /root/bluegreen/green.yaml <<EOF
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: green
spec:
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 25%
      maxUnavailable: 25%
    type: RollingUpdate
  selector:
    matchLabels:
      app: bluegreen
  replicas: 4
  template:
    metadata:
      labels:
        app: bluegreen
        version: v2.0
    spec:
      containers:
      - name: bluegreen
        image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/ray-docker/ray-demo-docker:v2
        ports:
        - containerPort: 80
EOF

[root@kubemaster ~]# kubectl apply -f /root/bluegreen/green.yaml

查看pod和service

[root@kubemaster ~]# kubectl get pod,svc
NAME                        READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod/blue-599dd97cf7-74fqm   1/1     Running   0          95m
pod/blue-599dd97cf7-cs6mc   1/1     Running   0          95m
pod/blue-599dd97cf7-ddcf5   1/1     Running   0          95m
pod/blue-599dd97cf7-z47hv   1/1     Running   0          95m
pod/green-9fd69c4bc-c6jcd   1/1     Running   0          94m
pod/green-9fd69c4bc-grt7x   1/1     Running   0          94m
pod/green-9fd69c4bc-w7tkj   1/1     Running   0          94m
pod/green-9fd69c4bc-zx6pz   1/1     Running   0          94m

NAME                 TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)   AGE
service/bluegreen    ClusterIP   10.97.172.131   <none>        80/TCP    95m
service/kubernetes   ClusterIP   10.96.0.1       <none>        443/TCP   3d17h

验证

检查当前版本

查看到的是V1版本

[root@kubemaster ~]# curl http://10.97.172.131/api/home
Webapplication - V1

修改bluegreenservice.yaml

version: v1.0改为version: v2.0，并重新发布

[root@kubemaster ~]# kubectl apply -f /root/bluegreen/bluegreenservice.yaml

查看是否为V2版本

查看到的是V2版本

[root@kubemaster ~]# curl http://10.97.172.131:80/api/home
Webapplication - V2

灰度发布(金丝雀)

灰度发布，就是将一部分新版服务部署到线上环境，有些用户的请求会进入新版的服务，这会出现两种情况

如果用户反馈不好，会将新版服务停止或者重做
如果代码质量有问题，也只会影响部分的用户

部署过程:

准备好部署各个阶段的工件
从负载均衡列表中移除掉“金丝雀”服务器
升级“金丝雀”应用（排掉原有流量并进行部署）
对应用进行自动化测试
将“金丝雀”服务器重新添加到负载均衡列表中（连通性和健康检查）

如果“金丝雀”在线使用测试成功，升级剩余的其他服务器。（否则就回滚）

优点: 用户体验影响小，灰度发布过程出现问题只影响部分用户

部署

cat > /root/canary/canary.yaml <<EOF
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: blue
spec:
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 25%
      maxUnavailable: 25%
    type: RollingUpdate
  selector:
    matchLabels:
      app: bluegreen
  replicas: 6
  template:
    metadata:
      labels:
        app: bluegreen
        version: v1.0
    spec:
      containers:
      - name: bluegreen
        image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/ray-docker/ray-demo-docker:v1
        ports:
        - containerPort: 80
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: green
spec:
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 25%
      maxUnavailable: 25%
    type: RollingUpdate
  selector:
    matchLabels:
      app: bluegreen
  replicas: 4
  template:
    metadata:
      labels:
        app: bluegreen
        version: v2.0
    spec:
      containers:
      - name: bluegreen
        image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/ray-docker/ray-demo-docker:v2
        ports:
        - containerPort: 80
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: bluegreen
spec:
  ports:
  - port: 80
    protocol: TCP
    targetPort: 80
  selector:
    app: bluegreen
    version: v1.0
  type: ClusterIP
EOF

[root@kubemaster ~]# kubectl apply -f /root/canary/canary.yaml

验证

[root@kubemaster ~]# curl http://10.97.172.131:80/api/home
Webapplication - V2
[root@kubemaster ~]# curl http://10.97.172.131:80/api/home
Webapplication - V2
[root@kubemaster ~]# curl http://10.97.172.131:80/api/home
Webapplication - V1

滚动更新

取出部分服务器停止服务，更新后重新投入使用。直到集群中所有实例都是最新版本。默认maxUnavailable和surge都是25%

maxUnavailable：和期望ready的副本数比，不可用副本数最大比例（或最大值），这个值越小，越能保证服务稳定，更新越平滑；
maxSurge：和期望ready的副本数比，超过期望副本数最大比例（或最大值），这个值调的越大，副本更新速度越快。

这种部署方式相对于蓝绿部署，更加节约资源——它不需要运行两个集群、两倍的实例数。可以部分部署，例如每次只取出集群的25%进行升级

部署

创建Deployment

mkdir /root/rollingUpdate

cat > /root/rollingUpdate/rollingUpdate.yaml <<EOF
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: rolling-update
  labels:
    app: rolling-update-deploy
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: rolling-update-pod
  template:
    metadata:
      labels:
        app: rolling-update-pod
    spec:
      containers:
      - name: rolling-update-container
        image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/ray-docker/ray-demo-docker:v1
        ports:
        - containerPort: 80
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: bluegreen
spec:
  ports:
  - port: 80
    protocol: TCP
    targetPort: 80
  selector:
    app: rolling-update-pod
    version: v1.0
  type: ClusterIP
EOF

[root@kubemaster ~]# kubectl apply -f /root/rollingUpdate/rollingUpdate.yaml

监控Deployment的状态

新启一个bash窗口

[root@kubemaster ~]# kubectl get deployment rolling-update -w

开始滚动更新

[root@kubemaster ~]# kubectl set image deployment/rolling-update rolling-update-container=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/ray-docker/ray-demo-docker:v2 --record

验证

Deployment状态

[root@kubemaster ~]# kubectl get deployment rolling-update -w
NAME             READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
rolling-update   3/3     3            3           41m
rolling-update   3/3     3            3           41m
rolling-update   3/3     3            3           41m
rolling-update   3/3     0            3           41m
rolling-update   3/3     1            3           41m
rolling-update   4/3     1            4           41m
rolling-update   3/3     1            3           41m
rolling-update   3/3     2            3           41m
rolling-update   4/3     2            4           41m
rolling-update   3/3     2            3           41m
rolling-update   3/3     3            3           41m
rolling-update   4/3     3            4           41m
rolling-update   3/3     3            3           41m

其他命令

查看Deployment滚动配置

kubectl describe deployment rolling-update

检查 Deployment 修订历史

kubectl rollout history deployment rolling-update

回滚到之前的修订版本

## 回滚到上一个版本
kubectl rollout undo deployment rolling-update
##回滚到指定版本
kubectl rollout undo deployment rolling-update --to-revision=1

取值范围

数值

maxUnavailable: [0, 副本数]
maxSurge: [0, 副本数]

注意：两者不能同时为0。

比例

maxUnavailable: [0%, 100%] 向下取整，比如10个副本，5%的话==0.5个，但计算按照0个；
maxSurge: [0%, 100%] 向上取整，比如10个副本，5%的话==0.5个，但计算按照1个；

注意：两者不能同时为0。

建议配置

maxUnavailable == 0
maxSurge == 1

这是我们生产环境提供给用户的默认配置。即“一上一下，先上后下”最平滑原则：1个新版本pod ready（结合readiness）后，才销毁旧版本pod。此配置适用场景是平滑更新、保证服务平稳，但也有缺点，就是“太慢”了

自定义策略

DeploymentController调整replicaset数量时，严格通过以下公式来控制发布节奏

(目标副本数-maxUnavailable) <= 线上实际Ready副本数 <= (目标副本数+maxSurge)

举例：

如果期望副本数为10，且至少80%的副本能够正常工作。且建议maxSurge 与maxUnavailable 一致。

由此可以设定目标副本数为10，线上实际Ready副本数为8，从此可以得出maxUnavailable = 10 - 2 = 8，即8 ≤ 线上实际Ready副本数 ≤ 12

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标签: k8s

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