K8S发布策略,无损发布
大家好,相信大部分公司都已经使用K8S进行容器管理和编排了,但是关于K8S的发布策略,还有很多同学不太清楚,通过这篇文章的介绍,相信大家对目前K8S的发布情况有一个概括的认识。总结下来,共有如下几种:
- 重建(recreate) :即停止一个原有的容器,然后进行容器的新建。
- 滚动更新(rollingUpdate):停掉一个容器,然后更新一个容器。
- 蓝绿布署(blue/green ):准备一套蓝色的容器和一套绿色的容器,进行流量切换。
- 金丝雀发布(canary):更新部分容器,没有问题后进行逐步替换,直到切完。
- A/B测试发布:即将发布的结果面向部分用户,这块没有现成的组件,需要进行自行处理,比如使用Istio、Linkerd、Traefik等。这种方式采用在Http的Header上进行处理。
- 无损发布:现在很多发布都是将容器停掉,当没有请求的时候这个时候发布会实现无损发布。
接下来,我们将挨个展示来讲。
一、重新(reCreate)
就是停掉原来的容器,然后再启动容器,这种方式对于开发环境和测试环境使用还可以,但是对于正式环境就不适用了。相当于本地的服务重启一下,这样会直接影响服务的使用。
spec:
replicas: 2
strategy:
type: Recreate
这个就是同时启动2个服务,如下图,当我们要新发布服务的时候,需要将这两个都停掉之后才启动新服务。
这种情况缺点是十分明显的,当服务停止之后再创建新的服务。服务什么时候启动,也是根据服务启动时间决定的。
二、滚动更新(rollingUpdate)
滚动更新步骤:
1. 准备一个新版本的POD,比如新版本为V2,旧版本为V1。
2. 当V2版本的POD准备好后,在负载均衡中的实例池中将V2的版本加入。
3. 在实例池中剔除一个V1版本的POD。
4. 逐个实例替换,直到每个版本都是V2版本。
如下图所示:
滚动更新使用的YAML方式如下:
spec:
replicas: 5
strategy:
type: RollingUpdate
rollingUpdate:
maxSurge: 2 # 一次可以添加多少个Pod
maxUnavailable: 1 # 滚动更新期间最大多少个Pod不可用
我们准备两个版本, my-app-v1.yaml文件。
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: my-app
labels:
app: my-app
spec:
type: NodePort
ports:
- name: http
port: 80
targetPort: http
selector:
app: my-app
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: my-app
labels:
app: my-app
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: my-app
strategy:
type: Recreate
selector:
matchLabels:
app: my-app
template:
metadata:
labels:
app: my-app
version: v1.0.0
annotations:
prometheus.io/scrape: "true"
prometheus.io/port: "9101"
spec:
containers:
- name: my-app
image: containersol/k8s-deployment-strategies
ports:
- name: http
containerPort: 8080
- name: probe
containerPort: 8086
env:
- name: VERSION
value: v1.0.0
livenessProbe:
httpGet:
path: /live
port: probe
initialDelaySeconds: 5
periodSeconds: 5
readinessProbe:
httpGet:
path: /ready
port: probe
periodSeconds: 5
然后我们再准备一下滚动更新的v2版本, my-app-rolling-update.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: my-app
labels:
app: my-app
spec:
replicas: 10
# maxUnavailable设置为0可以完全确保在滚动更新期间服务不受影响,还可以使用百分比的值来进行设置。
strategy:
type: RollingUpdate
rollingUpdate:
maxSurge: 1
maxUnavailable: 0
selector:
matchLabels:
app: my-app
template:
metadata:
labels:
app: my-app
version: v2.0.0
annotations:
prometheus.io/scrape: "true"
prometheus.io/port: "9101"
spec:
containers:
- name: my-app
image: containersol/k8s-deployment-strategies
ports:
- name: http
containerPort: 8080
- name: probe
containerPort: 8086
env:
- name: VERSION
value: v2.0.0
livenessProbe:
httpGet:
path: /live
port: probe
initialDelaySeconds: 5
periodSeconds: 5
readinessProbe:
httpGet:
path: /ready
port: probe
# 初始延迟设置高点可以更好地观察滚动更新过程
initialDelaySeconds: 15
periodSeconds: 5
接下来,我们按如下步骤进行操作:
1. 启动my-app-v1应用
2. 启动my-app-rollingupdate应用
3. 观察所有容器版本变为V2版本
启动my-app-v1应用并观察,都已经启动,我们进行接口调用。
apply -f my-app-v1.yaml
kubectl get pods -l app=my-app NAME READY STATUS RESTARTS AGE
my-app-847874cd75-h3d2e 1/1 Running 0 47s
my-app-847874cd75-p4l8f 1/1 Running 0 47s
my-app-847874cd75-qnt7p 1/1 Running 0 47s
$ kubectl get svc my-app
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
my-app NodePort 10.109.99.184 <none> 80:30486/TCP 1m
$ curl http://127.0.0.1:30486
Host: my-app-847874cd75-qnt7p, Version: v1.0.0
在当前窗口监控容器的情况,执行命令
watch kubectl get pods -l app=my-app
打开一个新的窗口,然后执行滚动更新命令
kubectl apply -f my-app-rolling-update.yaml
在watch的终端观察,开始的时候并没删除旧的pod,而是创建好新的pod后,然后进行挨个替,我们可以使用如下命令观察接口请求, 渐渐的有了第二个版本的请求。
$ while sleep 0.1; do curl http://127.0.0.1:30486; done Host:my-app-847874cd75-h3d2e, Version: v1.0.0
......
Host: my-app-847874cd75-h3d2e, Version: v1.0.0
Host: my-app-6b5479d97f-2fk24, Version: v2.0.0
在这个过程中,我们发现第二个版本有问题,我们需要进行回滚,此时我们需要执行一下如下命令
kubectl rollout undo deploy my-app
如果想两个版本都观察一下,这个时候需要执行命令。
kubectl rollout pause deploy my-app
如果发现第二个版本没有问题,那么我们要恢复执行
kubectl rollout resume deploy my-app
最后我们清理一下所有的部署
kubectl delete -l app=my-app
总结一下:
1. 滚动部署没有控制流量的情况。
2. 各个版本部署的时候需要一定的时间。
三、蓝绿部署
我们需要准备两个版本,一个蓝版本,一个绿蓝本,这两个版本同时存在,且两个版本是独立的,这个时候可以瞬间对两个版本的切换。上图:
接下来,我们采用svc的方式,通过label selector来进行版本之间的选择。
selector:
app: my-app
version: v1.0.0
我们创建一下 app-v1-svc.yaml文件,我们首先创建一个svc服务,然后通过label selector来指定一下版本。
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: my-app
labels:
app: my-app
spec:
type: NodePort
ports:
- name: http
port: 80
targetPort: http
# 注意这里我们匹配 app 和 version 标签,当要切换流量的时候,我们更新 version 标签的值,比如:v2.0.0
selector:
app: my-app
version: v1.0.0
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: my-app-v1
labels:
app: my-app
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: my-app
version: v1.0.0
template:
metadata:
labels:
app: my-app
version: v1.0.0
annotations:
prometheus.io/scrape: "true"
prometheus.io/port: "9101"
spec:
containers:
- name: my-app
image: containersol/k8s-deployment-strategies
ports:
- name: http
containerPort: 8080
- name: probe
containerPort: 8086
env:
- name: VERSION
value: v1.0.0
livenessProbe:
httpGet:
path: /live
port: probe
initialDelaySeconds: 5
periodSeconds: 5
readinessProbe:
httpGet:
path: /ready
port: probe
periodSeconds: 5
接下来,我们再创建另一个版本 app-v2-svc.yaml文件
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: my-app-v2
labels:
app: my-app
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: my-app
version: v2.0.0
template:
metadata:
labels:
app: my-app
version: v2.0.0
annotations:
prometheus.io/scrape: "true"
prometheus.io/port: "9101"
spec:
containers:
- name: my-app
image: containersol/k8s-deployment-strategies
ports:
- name: http
containerPort: 8080
- name: probe
containerPort: 8086
env:
- name: VERSION
value: v2.0.0
livenessProbe:
httpGet:
path: /live
port: probe
initialDelaySeconds: 5
periodSeconds: 5
readinessProbe:
httpGet:
path: /ready
port: probe
periodSeconds: 5
接下来,我们执行一下操作步骤:
1. 启动版本1服务
2. 启动版本2服务
3. 将版本1服务切换到版本2,观察服务情况
启动版本的服务并观察,没有问题。
kubectl apply -f app-v1-svc.yaml
kubectl get pods -l app=my-app
watch kubectl get pods -l app=my-app
while sleep 0.1; do curl http://127.0.0.1:31539; done
Host: my-app-v1-7b4874cd75-dmq8f, Version: v1.0.0
Host: my-app-v1-7b4874cd75-dmq8f, Version: v1.0.0
启动版本2的服务, 因为版本2没有挂到SVC,所以没有办法观察,但是我们可以先启动。
kubectl apply -f app-v2-svc.yaml
这个时候我们进行版本的切换,通过切换标签的方式
kubctl patch service my-ap -p '{"spec":{"selector":{"version":"v2.0.0"}}}'
while sleep 0.1; do curl http://127.0.0.1:31539; done
Host: my-app-v2-f885c8d45-r5m6z, Version: v2.0.0
Host: my-app-v2-f885c8d45-r5m6z, Version: v2.0.0
同时,当发现问题的时候,我们再把版本切回到v1.0.0即可。
总结:
1. 蓝绿部署需要准备两套资源,相对有的时候需要的资源会多。
2. 这种情况可以快速还原版本,不会出现滚动更新那样,回滚需要的时间会很久。
四、金丝雀部署
金丝雀部署就是将部分新版本发在旧的容器池里边,然后进行流量观察,比如10%的流量切到新服务上,90%的流量还在旧服务上。如果你想用更精细粒度的话精使用Istio。上图
我们这次还是采用svc的方式进行部署的选择,但是这次我们在选择的时候我们只使用label,不使用版本号。新建 app-v1-canary.yaml, 里边有10个pod支撑这个服务。
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: my-app
labels:
app: my-app
spec:
type: NodePort
ports:
- name: http
port: 80
targetPort: http
selector:
app: my-app
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: my-app-v1
labels:
app: my-app
spec:
replicas: 10
selector:
matchLabels:
app: my-app
version: v1.0.0
template:
metadata:
labels:
app: my-app
version: v1.0.0
annotations:
prometheus.io/scrape: "true"
prometheus.io/port: "9101"
spec:
containers:
- name: my-app
image: containersol/k8s-deployment-strategies
ports:
- name: http
containerPort: 8080
- name: probe
containerPort: 8086
env:
- name: VERSION
value: v1.0.0
livenessProbe:
httpGet:
path: /live
port: probe
initialDelaySeconds: 5
periodSeconds: 5
readinessProbe:
httpGet:
path: /ready
port: probe
periodSeconds: 5
接下来,我们创建v2版本 app-v2-canary.yaml文件
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: my-app-v2
labels:
app: my-app
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: my-app
version: v2.0.0
template:
metadata:
labels:
app: my-app
version: v2.0.0
annotations:
prometheus.io/scrape: "true"
prometheus.io/port: "9101"
spec:
containers:
- name: my-app
image: containersol/k8s-deployment-strategies
ports:
- name: http
containerPort: 8080
- name: probe
containerPort: 8086
env:
- name: VERSION
value: v2.0.0
livenessProbe:
httpGet:
path: /live
port: probe
initialDelaySeconds: 5
periodSeconds: 5
readinessProbe:
httpGet:
path: /ready
port: probe
periodSeconds: 5
我们说一下要执行的步骤:
1. 启动V1的服务版本:10个复本。
2. 启动V2的服务版本:1个复本。
3. 观察V2流量正常的情况的话,那么启动V2的10个复本。
4. 删除V1的10个复本,流量全部到V2上。
启动V1服务,查看服务是否正确,然后观察一下服务。
kubectl apply -f app-v1-canary.yaml
kubectl get svc -l app=my-app
curl http://127.0.0.1:30760
watch kubectl get pod
新打开容器,执行命令,启动V2服务。 上边的watch将观察到新增了1个pod, 此时共有11个pod, 2.0.0的版本已经上来了。
kubectl apply -f app-v2-canary.yaml
hile sleep 0.1; do curl http://127.0.0.1:30760; done
Host: my-app-v1-7b4874cd75-bhxbp, Version: v1.0.0
Host: my-app-v1-7b4874cd75-wmcqc, Version: v1.0.0
Host: my-app-v1-7b4874cd75-tsh2s, Version: v1.0.0
Host: my-app-v1-7b4874cd75-ml58j, Version: v1.0.0
Host: my-app-v1-7b4874cd75-spsdv, Version: v1.0.0
Host: my-app-v2-f885c8d45-mc2fx, Version: v2.0.0
此时我们观察版本2的服务是否正确,如果正确,那么我们将版本2扩展到10个复本。
kubectl scale --replicas=10 deploy my-app-v2
这个时候版本1和版本2一样了。我们再将版本1的pod给清除掉
kubectl delete deploy my-app-v1
如果没有问题可以清理所有服务
kubectl delete all -l app=my-app
结论:
1. 因为有部分版本在线上运行,我们能够对其日志进行观察和追踪、定位问题。
2. 如果有问题也能快速将新版本清理掉
3. 如果没有问题,相比于蓝绿的话,发布较慢。
4. 对代码信心不足的情况可以采用此方法,影响范围较小。
五、A/B测试
这种方法一般适合于业务场景测试,比如场景A的情况下带来的交易额是否会增大,也就是针对不同的人展示不同的界面,然后来观察效益。
这个时候,我们需要在需要对流量进行按权重分发,或者是在Header, cookie 中做文章。比如,我们可以采用Istio进行权限的分发。
route:
- tags:
version: v1.0.0
weight: 90
- tags:
version: v2.0.0
weight: 10
结论:
1. 这种方法可以将流量进行分发,我们需要做一个全局的链路跟踪
2. 这种其实不属于部署范围,是流量分发的一种机制。
六、无损发布
我们经常会遇到的情况是,程序正在运行的时候,pod突然停止了,这个时候,执行的一半的程序很可能会对数据的完整性造成影响。这个时候就需要我们精巧的设计,流量的切换,优雅的停服务。
有开源的OpenKruise v0.5.0支持无损发布
基于service mesh网络服务,无损发布的方法是采用K8S+Istio边车模式+envoy实现无损发布。
阿里云也有企业级的EDAS,支持无损发布,有兴趣的同学也可以去学习一下。、
好了。有问题的同学欢迎留言。
K8S发布策略,无损发布的更多相关文章
- webpack-高级-发布策略
webpack的发布策略 在实际开发中,一般会有两套项目方案: 一套是开发期间的项目,包含了测试文件.测试数据.开发工具.测试工具等相关配置,有利于项目的开发和测试,但是这些文件仅用于开发,发布项目时 ...
- K8s 1.18.6版本基于 ingress-nginx 实现金丝雀发布(灰度发布)
K8s 1.18.6版本基于 ingress-nginx 实现金丝雀发布(灰度发布) 环境 软件 版本 kubernetes v1.18.6 nginx-ingress-controller 0.32 ...
- k8s:py项目发布完整流程
k8s:py项目发布流程 1. 编写Dockerfile # cat Dockerfile FROM python:3.6-slim USER root RUN apt-get update & ...
- 蓝绿部署、红黑部署、AB测试、灰度发布、金丝雀发布、滚动发布的概念与区别(转)
出处:https://www.baidu.com/link?url=QjboallwNm_jxcL3fHG57wEakiBfAs_3-TChTGu1eBXstlHEsGBc-NDA7AKTqsiroB ...
- 蓝绿部署、A/B测试以及灰度发布(金丝雀发布)
过去的10多年里,很多大公司都在使用蓝绿部署,安全.可靠是这种部署方式的特点.蓝绿部署虽然算不上”Sliver Bullet“,但确实很实用.在有关于“微服务”.“DevOps”.“Cloud-nat ...
- 蓝绿部署、滚动部署、金丝雀(Canary)发布、灰度发布、A/B测试
最近看到Canary发布,一时没有反应过来是什么,一查才发现就是鼎鼎有名的金丝雀发布,发现经常一起出现的还有灰度发布.蓝绿部署.滚动部署.A/B测试,故一起学习一下这几个概念. 1. 蓝绿部署 目的: ...
- 【原创】我所理解的自动更新-APP发布与后台发布
发布后台 创建渠道:添加新的渠道,设置渠道名称,自动生成渠道id. 查看渠道:查看渠道基本信息,渠道app版本号,资源版本号,是否开启更新. 创建/更新APP:选择打包ios,androi ...
- IDEA发布应用时发布到lib下面的包不全
IDEA发布应用时发布到lib下面的包不全,Tomcate启动时就报:At least one JAR was scanned for TLDs yet contained no TLDs. Enab ...
- 各个 C# 版本的主要特性、发布日期和发布方式(C# 1.0 - 7.3)
原文 各个 C# 版本的主要特性.发布日期和发布方式(C# 1.0 - 7.3) 本文收集各个 C# 版本的主要特性.发布日期和发布方式. C# 8.0 尚在预览版本 C# 7.3 2018 年 5 ...
随机推荐
- P5956-[POI2017]Podzielno【数学】
正题 题目链接:https://www.luogu.com.cn/problem/P5956 题目大意 \(B\)进制下,给出序列\(a\),\(a_i\)表示数字\(i\)有多少个.求一个最大的\( ...
- P3971-[TJOI2014]Alice and Bob【贪心】
正题 题目链接:https://www.luogu.com.cn/problem/P3971 题目大意 一个\(1\sim n\)的一个排列,设\(a_i\)表示以\(i\)结尾的最长上升子序列长度, ...
- CF1137F-Matches Are Not a Child‘s Play【LCT】
正题 题目链接:https://www.luogu.com.cn/problem/CF1137F 题目大意 给出\(n\)个点的一棵树,第\(i\)个点权值为\(i\). 一棵树的删除序列定义为每次删 ...
- 算法学习->归并排序
nwpu-2020级算法实验1-problemB Overview 归并排序(Merge sort)是建立在归并操作上的一种有效的排序算法.该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的 ...
- Css预编译(Sass&&Less)
目录 Less与Sass是css的预处理技术 而CoffeeScript.TypeScript则是javascript的预处理技术. Less与Sass是css的预处理技术 而CoffeeScript ...
- 智汀家庭云-开发指南Golang: 插件模块
插件模块 当前所说的插件仅指设备类插件,插件为SA提供额外的设备发现和控制功能: 插件通过实现定义的grpc接口,以grpc服务的形式运行,提供接口给SA调用 插件同时需要http服务提供h5页面及静 ...
- Interrupted Exception异常可能没你想的那么简单!
摘要: 当我们在调用Java对象的wait()方法或者线程的sleep()方法时,需要捕获并处理InterruptedException异常.如果我们对InterruptedException异常处理 ...
- RAC使用auto rolling的方式打补丁
11.2.0.4 RAC 某系统主库使用auto rolling的方式打补丁在一节点执行1-5,结束后然后在二节点执行1-5,结束后最后再在某个节点执行6. 1.backup GI_HOME& ...
- 二进制对比工具HexCmp的使用
一.前提 遇到一个问题,文件通过后台上传成功后,客户端下载解压后,再次加载文件报错,报错信息该模块应包含一个程序集清单. (异常来自 HRESULT:0x80131018).但该错误文件与原文件大小一 ...
- 【Spring】IoC容器 - Spring Bean作用域Scope(含SpringCloud中的RefreshScope )
前言 上一章学习了[依赖来源],本章主要讨论SpringBean的作用域,我们这里讨论的Bean的作用域,很大程度都是默认只讨论依赖来源为[Spring BeanDefinition]的作用域,因为在 ...