Kubernetes Declarative Deployment

应用系统在代码迭代升级时，在发布时经常面临的问题就是，新 / 老业务的并存，或者是版本切换等问题

• 在发布时多个版本并存的问题
• 如果不能接受多个版本并存，需要关闭旧版本，停机切换到新版本，带来的问题就是增加更多的资源

Declarative Deployment

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在kubernetes环境中，在发布部署有发如下几种部署策略

• RollingUpdate（滚动更新）
• Fixed Deployment（固定部署）
• Blue-Green Release（蓝绿发布）
• Canary Release（金丝雀发布）

RollingUpdate

在kubernetes中，Pod的更新是通过Deployment的概念实现的，Deployment在后端创建一个支持标签集的副本集合，即ReplicaSet

Deployment有支持二种更新策略RollingUpdate & Recreate

1. 配置
   

   # A rolling update Deployment
   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: random-generator
   spec:
     # More than 1 replica is required for a rolling update
     replicas: 3
     strategy:
       type: RollingUpdate
       rollingUpdate:
         # Number of Pods which can be run temporarily in addition the replicas
         # specified during an updated
         # (so it could 4 in our case at max)
         maxSurge: 1
         # Number of Pods which can be unavaiable during the update. Here it could
         # be that only 2 Pods are running at a time during the update
         maxUnavailable: 1
     selector:
       matchLabels:
         app: random-generator
     template:
       metadata:
         labels:
           app: random-generator
       spec:
         containers:
         - image: k8spatterns/random-generator:1.0
           name: random-generator
           env:
           - name: PATTERN
             value: Declarative Deployment
           ports:
           - containerPort: 8080
             protocol: TCP
           # Readiness probes are very important for a RollingUpdate to work properly,
           # so don't forget them
           livenessProbe:
             httpGet:
               path: /actuator/health
               port: 8080
             initialDelaySeconds: 15
           readinessProbe:
             exec:
               command: [ "stat", "/opt/random-generator-ready" ]

2. 更新过程需要满足以下公式

   其中x代表线上可用实例，如下

   2 ≤ x ≤ 4 （2 小于等于 x 小于等于4）

   在整个更新过程不会出现宕机

   

3. 优点

• deployment是Kubernetes的资源对象，其状态完全由Kubernetes内部控制，整个更新过程都是发生服务端，无需与客户端交互
• deployment是一个可执行的对象，在部署生产环境之前，可以在其它环境进行测试与验证
• 更新的整个过程会被记录下来并标记版本号，并支持回滚、暂停

fixed update

RollingUpdate的策略在发布时可以规避掉0停机，但是缺点就是在整个过程中会存在线上环境会存在二个版本在运行，可以对于一些消费场景可能会有问题

什么是kubernetes的fixedupdate

Kubernetes的Recreate策略，在更新过程中首先会kill掉线上环境正在运行的实例，当旧的实例结束后，同时启动新的实例

在整个更新过程中会短暂停机，意味着线上环境短暂不能提供服务

Blue-Green Release

原理

1. 使用最新的版本的容器（称之为绿色）用来创建第二个deployment，但是不会马上对外提供服务，在此时原有蓝色的实例还在线上环境运行
2. 确保绿色实例完全Ok的状态下，且可以处理业务请求，将流量从蓝色实例切换到绿色实例上。Kubernetes是通过service lable，就是标签选择器选择了绿色的Pod进行新老切换的
3. 在观察并确认绿色Pod可以正常响应新请求，开始终结或者移除蓝色的Pod，并释放资源

总结

蓝绿发布优势在于，同一时间只有一个版本提供线上环境服务

蓝绿发布劣势在于，在发布过程中，需要二倍的资源进行更新

Canary Release

金丝雀发布，与上面不同之处是它是平滑地部署到生产环境，这种方法只是将新实例替换一部分老的实例，因此可以把风险控制的更低，如果有问题可以迅速恢复，不会大面积受到影响，

等到对新版本的代码进行一段时间的验证，即可以把其它剩余逐渐更新

 

在Kubernetes中，金丝雀发布的实现发布，为新版本的代码是创建一个新的deployment，并且制定适应的label，然后再新的deployment的加入到前端service资源中，实际上service后端有二种Pod（新的与旧的）

具体操作方式如下

https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/#canary-deployment

https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/cluster-administration/manage-deployment/#canary-deployments

https://github.com/kelseyhightower/talks/tree/master/kubecon-eu-2016/demo#deploy-a-canary

总结

下图展示了deployment和发布策略，并图解在更新过程中Pod实例变化