1、Deployment控制器
Deployment官方文档:
https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/
1.1 Deployment概述
Deployment是kubernetes中最常用的资源对象,为ReplicaSet和Pod的创建提供了一种声明式的定义方法,
在Deployment对象中描述一个期望的状态,Deployment控制器就会按照一定的控制速率把实际状态改成期望状态,
通过定义一个Deployment控制器会创建一个新的ReplicaSet控制器,通过ReplicaSet创建pod,删除Deployment控制器,
也会删除Deployment控制器下对应的ReplicaSet控制器和pod资源.
使用Deployment而不直接创建ReplicaSet是因为Deployment对象拥有许多ReplicaSet没有的特性,例如滚动升级和回滚。
扩展:声明式定义是指直接修改资源清单yaml文件,然后通过kubectl apply -f 资源清单yaml文件,就可以更改资源
Deployment控制器是建立在rs之上的一个控制器,可以管理多个rs,每次更新镜像版本,都会生成一个新的rs,
把旧的rs替换掉,多个rs同时存在,但是只有一个rs运行。
rs v1控制三个pod,删除一个pod,在rs v2上重新建立一个,依次类推,直到全部都是由rs v2控制,
如果rs v2有问题,还可以回滚,Deployment是建构在rs之上的,多个rs组成一个Deployment,但是只有一个rs处于活跃状态.
还有一个值得注意的地方是:在.spec.selector中定义的标签选择器必须能够匹配到spec.template.metadata.labels里定义的Pod标签,
否则Kubernetes将不允许创建ReplicaSet。
1.2 Deployment工作原理:如何管理rs和Pod?
Deployment可以使用声明式定义,直接在命令行通过纯命令的方式完成对应资源版本的内容的修改,
也就是通过打补丁的方式进行修改;Deployment能提供滚动式自定义自控制的更新;对Deployment来讲,
我们在实现更新时还可以实现控制更新节奏和更新逻辑。
互动:什么叫做更新节奏和更新逻辑呢?
比如说Deployment控制5个pod副本,pod的期望值是5个,但是升级的时候需要额外多几个pod,
那我们控制器可以控制在5个pod副本之外还能再增加几个pod副本;比方说能多一个,但是不能少,那么升级的时候就是先增加一个,
再删除一个,增加一个删除一个,始终保持pod副本数是5个;还有一种情况,最多允许多一个,最少允许少一个,也就是最多6个,
最少4个,第一次加一个,删除两个,第二次加两个,删除两个,依次类推,可以自己控制更新方式,
这种滚动更新需要加readinessProbe和livenessProbe探测,确保pod中容器里的应用都正常启动了才删除之前的pod。
启动第一步,刚更新第一批就暂停了也可以;假如目标是5个,允许一个也不能少,允许最多可以10个,那一次加5个即可;
这就是我们可以自己控制节奏来控制更新的方法。
通过Deployment对象,你可以轻松的做到以下事情:
1、创建ReplicaSet和Pod
2、滚动升级(不停止旧服务的状态下升级)和回滚应用(将应用回滚到之前的版本)
3、平滑地扩容和缩容
4、暂停和继续Deployment
2、Deployment资源清单文件编写技巧
#查看Deployment资源对象由哪几部分组成
[root@master01 ~]# kubectl explain deployment KIND: Deployment VERSION: apps/v1 DESCRIPTION: Deployment enables declarative updates for Pods and ReplicaSets. FIELDS: apiVersion <string> #该资源使用的api版本 kind <string> #创建的资源是什么? metadata <Object> #元数据,包括资源的名字和名称空间 spec <Object> #定义容器的 status <Object> #状态,不可以修改 #查看Deployment下的spec字段 [root@master01 ~]# kubectl explain deployment.spec KIND: Deployment VERSION: apps/v1 RESOURCE: spec <Object> DESCRIPTION: Specification of the desired behavior of the Deployment. DeploymentSpec is the specification of the desired behavior of the Deployment. FIELDS: minReadySeconds <integer>
#Kubernetes在等待设置的时间后才进行升级
#如果没有设置该值,Kubernetes会假设该容器启动起来后就提供服务了
paused #暂停,当我们更新的时候创建pod先暂停,不是立即更新
progressDeadlineSeconds
#k8s 在升级过程中有可能由于各种原因升级卡住(这个时候还没有明确的升级失败),
比如在拉取被墙的镜像,权限不够等错误。那么这个时候就需要有个 deadline ,
在 deadline 之内如果还卡着,那么就上报这个情况,这个时候这个 Deployment 状态就被标记为 False,
并且注明原因。但是它并不会阻止 Deployment 继续进行卡住后面的操作。完全由用户进行控制。
replicas #副本数
revisionHistoryLimit #保留的历史版本,默认是10
selector -required- #标签选择器,选择它关联的pod
strategy #更新策略
template -required #定义的pod模板查看Deployment下的spec.strategy字段
[root@master01 ~]# kubectl explain deploy.spec.strategy KIND: Deployment VERSION: apps/v1 RESOURCE: strategy <Object> DESCRIPTION: The deployment strategy to use to replace existing pods with new ones. DeploymentStrategy describes how to replace existing pods with new ones. FIELDS: rollingUpdate <Object> type <string> Type of deployment. Can be "Recreate" or "RollingUpdate". Default is RollingUpdate. #支持两种更新,Recreate和RollingUpdate #Recreate是重建式更新,删除一个更新一个 #RollingUpdate滚动更新,定义滚动更新方式,也就是pod能多几个,少几个 #查看Deployment下的spec.strategy.rollingUpdate字段 [root@master01 ~]# kubectl explain deploy.spec.strategy.rollingUpdate KIND: Deployment VERSION: apps/v1 RESOURCE: rollingUpdate <Object> DESCRIPTION: Rolling update config params. Present only if DeploymentStrategyType = RollingUpdate. Spec to control the desired behavior of rolling update. FIELDS: maxSurge <string> #我们更新的过程当中最多允许超出的指定的目标副本数有几个; 它有两种取值方式,第一种直接给定数量,第二种根据百分比,百分比表示原本是5个, 最多可以超出20%,那就允许多一个,最多可以超过40%,那就允许多两个 maxUnavailable <string> #最多允许几个不可用 假设有5个副本,最多一个不可用,就表示最少有4个可用
replicas: 5
maxSurge: 25% 5*25%=1.25 ->5+2=7
maxUnavailable: 25% 5%25%=1.25 -> 5-1=4
查看Deployment下的spec.template字段
#template为定义Pod的模板,Deployment通过模板创建Pod
[root@master01 ~]# kubectl explain deploy.spec.template KIND: Deployment VERSION: apps/v1 RESOURCE: template <Object> DESCRIPTION: Template describes the pods that will be created. PodTemplateSpec describes the data a pod should have when created from a template FIELDS: metadata <Object> #定义模板的名字 spec <Object> deployment.spec.template为Pod定义的模板,和Pod定义不太一样,template中不包含apiVersion和Kind属性, 要求必须有metadata。deployment.spec.template.spec为容器的属性信息,其他定义内容和Pod一致。
查看Deployment下的spec.template.spec字段
[root@master01 ~]# kubectl explain deploy.spec.template.spec KIND: Deployment VERSION: apps/v1 RESOURCE: spec <Object> DESCRIPTION: Specification of the desired behavior of the pod. More info: https://git.k8s.io/community/contributors/devel/sig-architecture/api-conventions.md#spec-and-status PodSpec is a description of a pod. FIELDS: activeDeadlineSeconds <integer> #activeDeadlineSeconds表示Pod 可以运行的最长时间,达到设置的该值后,Pod 会自动停止。 affinity <Object> #定义亲和性,跟直接创建pod时候定义亲和性类似 automountServiceAccountToken <boolean> #身份认证相关的 containers <[]Object> -required- #定义容器属性 dnsConfig <Object> #设置Pod的DNS dnsConfig: nameservers: - 192.xxx.xxx.6 searches: - xianchao.svc.cluster.local - my.dns.search.xianchao dnsPolicy <string> # dnsPolicy决定Pod 内预设的DNS 配置策略 None 无任何策略:使用自定义的策略 Default 默认:使用宿主机的dns配置,/etc/resolv.conf ClusterFirst 集群DNS优先,与 Default 相反,会预先使用 kube-dns (或 CoreDNS ) 的信息当预设置参数写入到该 Pod 内的DNS配置。 ClusterFirstWithHostNet 集群 DNS 优先,并伴随着使用宿主机网络:同时使用 hostNetwork 与 kube-dns 作为 Pod 预设 DNS 配置。 enableServiceLinks <boolean> ephemeralContainers <[]Object> #定义临时容器
临时容器与其他容器的不同之处在于,它们缺少对资源或执行的保证,
并且永远不会自动重启,因此不适用于构建应用程序。
临时容器使用与常规容器相同的 ContainerSpec 段进行描述,但许多字段是不相容且不允许的。
临时容器没有端口配置,因此像 ports,livenessProbe,readinessProbe 这样的字段是不允许的。
Pod 资源分配是不可变的,因此 resources 配置是不允许的。
临时容器用途:
当由于容器崩溃或容器镜像不包含调试应用程序而导致 kubectl exec 无用时,临时容器对于交互式故故障排查很有用。
hostAliases <[]Object> #在pod中增加域名解析的 hostAliases: – ip: "10.1.2.2" hostnames: – "mc.local" – "rabbitmq.local" – ip: "10.1.2.3" hostnames: – "redis.local" – "mq.local" hostIPC <boolean> #使用主机IPC hostNetwork <boolean> #是否使用宿主机的网络 hostPID <boolean> #可以设置容器里是否可以看到宿主机上的进程。True可以 hostname <string> imagePullSecrets <[]Object> initContainers <[]Object> #定义初始化容器 nodeName <string> #定义pod调度到具体哪个节点上 nodeSelector <map[string]string> #定义节点选择器 overhead <map[string]string> #overhead是1.16引入的字段,在没有引入 Overhead 之前, 只要一个节点的资源可用量大于等于 Pod 的 requests 时,这个 Pod 就可以被调度到这个节点上。 引入 Overhead 之后,只有节点的资源可用量大于等于 Overhead 加上 requests 的和时才能被调度上来。 preemptionPolicy <string> priority <integer> priorityClassName <string> readinessGates <[]Object> restartPolicy <string> #Pod重启策略 runtimeClassName <string> schedulerName <string> securityContext <Object> #是否开启特权模式 privileged: true #开启特权模式 serviceAccount <string> serviceAccountName <string> setHostnameAsFQDN <boolean> shareProcessNamespace <boolean> subdomain <string> terminationGracePeriodSeconds <integer> #在真正删除容器之前,K8S会先发终止信号(kill -15 {pid})给容器,默认30s tolerations <[]Object> #定义容忍度 topologySpreadConstraints <[]Object volumes <[]Object> #挂载存储卷
3、查看控制器的历史版本
[root@master01 ~ ]# kubectl rollout --help Manage the rollout of a resource. Valid resource types include: * deployments * daemonsets * statefulsets Examples: # Rollback to the previous deployment kubectl rollout undo deployment/abc # Check the rollout status of a daemonset kubectl rollout status daemonset/foo Available Commands: history View rollout history pause Mark the provided resource as paused restart Restart a resource resume Resume a paused resource status Show the status of the rollout undo Undo a previous rollout
kubectl rollout restart 也是删除旧pod,重新建pod
查看Deployment有几个历史版本
[root@master01 ~]# kubectl rollout history deployment myapp-v1
#回滚到某个版本
[root@master01 ~]# kubectl rollout undo deployment myapp-v1 --to-revision=1 deployment.apps/myapp-v1 rolled back [root@master01 ~]# kubectl rollout history deployment myapp-v1 deployment.apps/myapp-v1 REVISION CHANGE-CAUSE 2 <none> 3 <none>
4、自定义滚动更新策略
maxSurge和maxUnavailable用来控制滚动更新的更新策略
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。
总结:
maxUnavailable:和期望的副本数比,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。
创建 Deployment 的时候使用了–record参数可以记录命令,我们可以很方便的查看每次 revision 的变化。查看单个revision 的详细信息:
kubectl rollout history deployment nginx-test --revision=3
–record 的作用是将当前命令记录到 revision 记录中,这样我们就可以知道每个 revison 对应的是哪个配置文件。
通过 kubectl rollout history deployment httpd 查看 revison 历史记录。
历史记录是一1、2、3的,并没有具体的版本号,只是对应yaml文件名,可以不按版本号作为命名的一部分,这样可以方便观察。
CHANGE-CAUSE 就是 --record 的结果。如果要回滚到某个版本,比如 revision 1,
可以执行命令 kubectl rollout undo deployment httpd --to-revision=1:
可以查看rollout history来获取
其实rollout history中记录revison是和ReplicaSets 一一对应,
如果我们手动删除了某个ReplicaSet对应到rollout history 就会被删除,也就是说无法rollout到这revison,
同样我们还可以查看一个revison的详细信息
5、K8S自动伸缩
使用 autoscaler 自动设置在kubernetes集群中运行的pod数量(水平自动伸缩)。
指定Deployment、ReplicaSet或ReplicationController,并创建已经定义好资源的自动伸缩器。
使用自动伸缩器可以根据需要自动增加或减少系统中部署的pod数量。$ autoscale (-f FILENAME | TYPE NAME | TYPE/NAME) [–min=MINPODS] --max=MAXPODS [–cpu-percent=CPU] [flags]
示例
使用默认的自动伸缩策略,指定目标CPU使用率,使其Pod数量在2到10之间。
kubectl autoscale deployment/nginx-test --min=2 --max=10
使其Pod的数量介于1和5之间,CPU使用率维持在80%。
kubectl autoscale deploy/nginx-test --max=5 --cpu-percent=80
kubectl autoscale deployment netdisk --min=2 --max=5 --cpu-percent=80
为部署netdisk创建一个自动伸缩器,目标CPU利用率设置为80%,副本数量介于2和5之间。
通过kubectl get hpa可以列出自动伸缩器,通过kubectl describe hpa能够获得自动伸缩器的详细说明。
最后,可以使用kubectl delete hpa删除自动缩放器。
此外,还有一个特殊kubectl autoscale命令可以轻松创建HorizontalPodAutoscaler。
6、动态控制副本数量
命令语法
scale [–resource-version=version] [–current-replicas=count] --replicas=COUNT (-f FILENAME | TYPE NAME)
kubectl scale命令通过调整正在运行的容器的数量来立即缩放应用程序。这是增加部署副本数量的最快、最简单的方法,可用于应对服务高峰以及日常维护变更。
在本文中,我们将了解如何使用kubectl scale来扩展一个简单的Kubernetes Deployment,同时,我们还将更深入的了解该命令相关的各种参数。最终形成kubectl scale的最佳实践,以及一些用于调整 Kubernetes 副`本数的替代方法。
kubectl scale用例
kubectl scale用于更改Kubernetes deployment, replica set, replication controller和 statefulset 等对象的副本数码。当我们增加副本数时,Kubernetes将启动新的Pod来扩我们的服务。降低副本数将导致 Kubernetes 优雅地终止一些 pod,从而释放集群资源。
我们可以运行kubectl scale来手动调整应用程序的副本数,以响应不断变化的服务容量需求。增加的流量负载可以通过增加副本数来处理,提供更多的应用程序实例来服务用户流量。当业务突发降低的时候,可以减少副本的数量。这有助于通过避免使用不需要的资源来降低成本。
使用 kubectl
kubectl scale最基本的用法是这样的:
$ kubectl scale --replicas=3 deployment/demo-deployment
kubectl scale deploy openaccountadmin --replicas=0 -n openaccount
kubectl scale deploy openaccountadmin --replicas=1 -n openaccount
条件缩放
有时我们可能想要扩展资源,但前提是已经有特定数量的副本在运行。这可以避免意外覆盖以前的副本,例如集群中其他用户所做的更改。
在命令中包含–current-replicas标志可以达到效果:
$ kubectl scale --current-replicas=3 --replicas=5 deployment/demo-deployment
deployment.apps/demo-deployment scaled
此示例将演示deployment扩展到五个副本,但前提是当前有三个副本正在运行。
–current -replicas值始终完全匹配;我们不能将条件表示为“小于”或“大于”特定计数。
扩展多个资源
当我们提供多个名称作为参数时, kubectl scale命令可以一次缩放多个资源。每个资源都将缩放到由–replicas标志设置的相同副本计数。
$ kubectl scale --replicas=5 deployment/app deployment/database
deployment.apps/app scaled
deployment.apps/database scaled
此命令将应用程序和数据库deployment扩展到每个五个副本。
我们可以通过提供–all标志来扩展特定类型的每个资源,例如此示例以扩展默认命名空间中的所有部署:
$ kubectl scale --all --replicas=5 --namespace=default deployment
deployment.apps/app scaled
deployment.apps/database scaled
这会选择当前活动命名空间内的每个匹配资源。缩放的对象显示在命令的输出中。
更改超时
–timeout标志设置 Kubectl 在放弃缩放操作之前将等待的时间。
默认情况下,没有等待期。该标志接受可读的时间值,例如5m或1h:
$ kubectl scale --replicas=5 --timeout=1m deployment/demo-deployment
如果无法立即完成缩放更改,这可以让我们避免长时间的终端挂起。
尽管kubectl scale是一个命令式命令,但在将新 pod 调度到节点时,对缩放的更改有时可能需要几分钟才能完成。
7、生产环境如何实现蓝绿部署?
7.1、什么是蓝绿部署?
蓝绿部署中,一共有两套系统:一套是正在提供服务系统,标记为“绿色”;
另一套是准备发布的系统,标记为“蓝色”。
两套系统都是功能完善的、正在运行的系统,只是系统版本和对外服务情况不同。
开发新版本,要用新版本替换线上的旧版本,
在线上的系统之外,搭建了一个使用新版本代码的全新系统。
这时候,一共有两套系统在运行,正在对外提供服务的老系统是绿色系统,新部署的系统是蓝色系统。
蓝色系统不对外提供服务,用来做什么呢?
用来做发布前测试,测试过程中发现任何问题,
可以直接在蓝色系统上修改,不干扰用户正在使用的系统。(注意,两套系统没有耦合的时候才能百分百保证不干扰)
蓝色系统经过反复的测试、修改、验证,确定达到上线标准之后,直接将用户切换到蓝色系统:
切换后的一段时间内,依旧是蓝绿两套系统并存,
但是用户访问的已经是蓝色系统。
这段时间内观察蓝色系统(新系统)工作状态,如果出现问题,直接切换回绿色系统。
当确信对外提供服务的蓝色系统工作正常,
不对外提供服务的绿色系统已经不再需要的时候,蓝色系统正式成为对外提供服务系统,成为新的绿色系统。
原先的绿色系统可以销毁,将资源释放出来,用于部署下一个蓝色系统。
7.2、蓝绿部署的优势和缺点
优点:
1、更新过程无需停机,风险较少
2、回滚方便,只需要更改路由或者切换DNS服务器,效率较高
缺点:
1、成本较高,需要部署两套环境。如果新版本中基础服务出现问题,会瞬间影响全网用户;如果新版本有问题也会影响全网用户。
2、需要部署两套机器,费用开销大
3、在非隔离的机器(Docker、VM)上操作时,可能会导致蓝绿环境被摧毁风险
4、负载均衡器/反向代理/路由/DNS处理不当,将导致流量没有切换过来情况出现
7.3 通过k8s实现线上业务的蓝绿部署
下面实验需要的镜像包在课件,把镜像压缩包上传到k8s的各个工作节点
[root@node02 ~]# docker load -i myapp-lan.tar.gz
[root@node01 ~]# docker load -i myapp-lv.tar.gz
Kubernetes不支持内置的蓝绿部署。目前最好的方式是创建新的deployment,然后更新应用程序的service以指向新的deployment部署的应用
1.创建绿色部署环境(基于第一版代码做的镜像运行的pod)
[root@master01 deploy ]#vim lv.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: myapp-v1 namespace: blue-green spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: myapp version: v2 template: metadata: labels: app: myapp version: v2 spec: containers: - name: myapp image: janakiramm/myapp:v2 imagePullPolicy: IfNotPresent ports: - containerPort: 80 [root@master01 deploy ]#kubectl create ns blue-green namespace/blue-green created
[root@master01 deploy ]#kubectl apply -f lv.yaml deployment.apps/myapp-v1 created [root@master01 deploy ]# [root@master01 deploy ]#kubectl get pods -n blue-green NAME READY STATUS RESTARTS AGE myapp-v1-5898574c-64tbk 1/1 Running 0 9s myapp-v1-5898574c-hc7sk 1/1 Running 0 9s myapp-v1-5898574c-zw4nd 1/1 Running 0 9s
[root@master01 deploy ]#kubectl get pods -n blue-green --show-labels NAME READY STATUS RESTARTS AGE LABELS myapp-v1-5898574c-64tbk 1/1 Running 0 62s app=myapp,pod-template-hash=5898574c,version=v2 myapp-v1-5898574c-hc7sk 1/1 Running 0 62s app=myapp,pod-template-hash=5898574c,version=v2 myapp-v1-5898574c-zw4nd 1/1 Running 0 62s app=myapp,pod-template-hash=5898574c,version=v2
创建前端service
[root@master01 deploy ]#vim service_lanlv.yaml apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: myapp-lan-lv namespace: blue-green labels: app: myapp spec: type: NodePort ports: - port: 80 nodePort: 30062 name: http selector: app: myapp version: v2
更新服务:
[root@master01 deploy ]#kubectl apply -f service_lanlv.yaml service/myapp-lan-lv created [root@master01 deploy ]#kubectl get svc -n blue-green NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE myapp-lan-lv NodePort 192.168.182.131 <none> 80:30062/TCP 18s
在浏览器访问http://k8s-master节点ip:30062 显示如下:
绿色的界面:
Welcome to vNext of the web application
This application will be deployed on Kubernetes.
2.创建蓝色部署环境(新上线的环境,要替代绿色环境)
[root@master01 deploy ]#cat lan.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: myapp-v2 namespace: blue-green spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: myapp version: v1 template: metadata: labels: app: myapp version: v1 spec: nodeName: node02 containers: - name: myapp image: janakiramm/myapp:v1 imagePullPolicy: IfNotPresent ports: - containerPort: 80
[root@master01 deploy ]#kubectl apply -f lan.yaml deployment.apps/myapp-v2 created
[root@master01 deploy ]#kubectl get pods -n blue-green NAME READY STATUS RESTARTS AGE myapp-v1-5898574c-64tbk 1/1 Running 0 8m16s myapp-v1-5898574c-hc7sk 1/1 Running 0 8m16s myapp-v1-5898574c-zw4nd 1/1 Running 0 8m16s myapp-v2-7799d7c9bb-cgrxz 1/1 Running 0 12s myapp-v2-7799d7c9bb-hdmjr 1/1 Running 0 12s myapp-v2-7799d7c9bb-qrv9s 1/1 Running 0 12s
修改service_lanlv.yaml 配置文件,修改标签,让其匹配到蓝程序(升级之后的程序)
[root@master01 deploy ]#cat service_lanlv.yaml apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: myapp-lan-lv namespace: blue-green labels: app: myapp spec: type: NodePort ports: - port: 80 nodePort: 30062 name: http selector: app: myapp version: v1
[root@master01 deploy ]#kubectl apply -f service_lanlv.yaml service/myapp-lan-lv configured [root@master01 deploy ]#kubectl get svc -n blue-green NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE myapp-lan-lv NodePort 192.168.182.131 <none> 80:30062/TCP 2d15h
在浏览器访问http://k8s-master节点ip:30062 显示如下:
蓝色的界面:
Welcome to V1 of the web application
This application will be deployed on Kubernetes.
实验完成之后,把资源先删除,以免影响后面实验:
[root@master01 deployment]# kubectl delete -f lan.yaml [root@master01 deployment]# kubectl delete -f lv.yaml [root@master01 deployment]# kubectl delete -f service_lanlv.yaml
8、通过k8s完成线上业务的金丝雀发布
8.1 金丝雀发布简介
金丝雀发布的由来:17 世纪,英国矿井工人发现,金丝雀对瓦斯这种气体十分敏感。
空气中哪怕有极其微量的瓦斯,金丝雀也会停止歌唱;当瓦斯含量超过一定限度时,
虽然人类毫无察觉,金丝雀却早已毒发身亡。
当时在采矿设备相对简陋的条件下,工人们每次下井都会带上一只金丝雀作为瓦斯检测指标,以便在危险状况下紧急撤离。
金丝雀发布(又称灰度发布、灰度更新):金丝雀发布一般先发1台,或者一个小比例,
例如2%的服务器,主要做流量验证用,也称为金丝雀 (Canary) 测试 (国内常称灰度测试)。
100个pod:
更新了一个pod:用的新的代码做的镜像
99个pod:没有更新
简单的金丝雀测试一般通过手工测试验证,复杂的金丝雀测试需要比较完善的监控基础设施配合,
通过监控指标反馈,观察金丝雀的健康状况,作为后续发布或回退的依据。
如果金丝测试通过,则把剩余的V1版本全部升级为V2版本。如果金丝雀测试失败,则直接回退金丝雀,发布失败。
优点:灵活,策略自定义,可以按照流量或具体的内容进行灰度(比如不同账号,不同参数),出现问题不会影响全网用户
缺点:没有覆盖到所有的用户导致出现问题不好排查
8.2 在k8s中实现金丝雀发布
打开一个标签1监测更新过程
[root@master01 deploy ]#kubectl get pods -l app=myapp -n blue-green -w NAME READY STATUS RESTARTS AGE myapp-v1-5898574c-jzdcw 0/1 ContainerCreating 0 10s myapp-v1-5898574c-lq5mm 0/1 ContainerCreating 0 9s myapp-v1-5898574c-qnr26 0/1 ContainerCreating 0 9s myapp-v1-5898574c-jzdcw 0/1 ContainerCreating 0 26s myapp-v1-5898574c-lq5mm 0/1 ContainerCreating 0 25s myapp-v1-5898574c-qnr26 0/1 ContainerCreating 0 25s myapp-v1-5898574c-jzdcw 1/1 Running 0 28s myapp-v1-5898574c-lq5mm 1/1 Running 0 27s myapp-v1-5898574c-qnr26 1/1 Running 0 28s
打开另一个标签2执行如下操作:
[root@master01 ~ ]#kubectl set image deployment myapp-v1 myapp=nginx -n blue-green && kubectl rollout pause deployment myapp-v1 -n blue-green deployment.apps/myapp-v1 image updated deployment.apps/myapp-v1 paused
回到标签1观察,显示如下:
[root@master01 deploy ]#kubectl get pods -l app=myapp -n blue-green -w NAME READY STATUS RESTARTS AGE myapp-v1-5898574c-69rls 1/1 Running 0 113s myapp-v1-5898574c-bchnr 1/1 Running 0 113s myapp-v1-5898574c-jvpgt 1/1 Running 0 113s myapp-v1-7bcddfd466-thjpp 0/1 Pending 0 0s myapp-v1-7bcddfd466-thjpp 0/1 ContainerCreating 0 0s myapp-v1-7bcddfd466-thjpp 0/1 ContainerCreating 0 1s myapp-v1-7bcddfd466-thjpp 1/1 Running 0 103s
注:上面的解释说明把myapp这个容器的镜像更新到nginx版本 更新镜像之后,创建一个新的pod就立即暂停,
这就是我们说的金丝雀发布;如果暂停几个小时之后没有问题,那么取消暂停,就会依次执行后面步骤,把所有pod都升级。
可以看到目前有4个pod,前面三个pod镜像还是原来的镜像,后面一个是新创建的。通过service代理
请求会分别代理给这四个pod。如果查看日志有报错,则把这个pod删除就行。若运行没问题,就解除暂停
[root@master01 ~ ]#kubectl get po -n blue-green -owide NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES myapp-v1-5898574c-69rls 1/1 Running 0 8m11s 172.29.55.18 node01 <none> <none> myapp-v1-5898574c-bchnr 1/1 Running 0 8m11s 172.29.55.16 node01 <none> <none> myapp-v1-5898574c-jvpgt 1/1 Running 0 8m11s 172.29.55.17 node01 <none> <none> myapp-v1-7bcddfd466-thjpp 1/1 Running 0 6m15s 172.29.55.19 node01 <none> <none>
请求原来的pod,返回时原来的服务 green:
[root@master01 ~ ]#curl 172.29.55.18 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>Sample Deployment</title> <style> body { color: #ffffff; background-color: green; font-family: Arial, sans-serif; font-size: 14px; }
访问新建的pod,返回新页面
[root@master01 ~ ]#curl 172.29.55.19 <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Welcome to nginx!</title> <style> html { color-scheme: light dark; } body { width: 35em; margin: 0 auto; font-family: Tahoma, Verdana, Arial, sans-serif; } </style> </head> <body> <h1>Welcome to nginx!</h1> <p>If you see this page, the nginx web server is successfully installed and working. Further configuration is required.</p> <p>For online documentation and support please refer to <a href="http://nginx.org/">nginx.org</a>.<br/> Commercial support is available at <a href="http://nginx.com/">nginx.com</a>.</p> <p><em>Thank you for using nginx.</em></p> </body> </html>
这样就多出一个pod,用来测试新版本。如果暂停几个小时之后没有问题,那么取消暂停,就会依次执行后面步骤,把所有pod都升级。
解除暂停:
回到标签1继续观察:
打开标签2执行如下:
[root@master01 ~ ]#kubectl rollout resume deployment myapp-v1 -n blue-green
deployment.apps/myapp-v1 resumed
在标签1可以看到如下一些信息,下面过程是把余下的pod里的容器都更的版本:
[root@master01 deploy ]#kubectl get pods -l app=myapp -n blue-green -w NAME READY STATUS RESTARTS AGE myapp-v1-5898574c-69rls 1/1 Running 0 113s myapp-v1-5898574c-bchnr 1/1 Running 0 113s myapp-v1-5898574c-jvpgt 1/1 Running 0 113s myapp-v1-7bcddfd466-thjpp 0/1 Pending 0 0s myapp-v1-7bcddfd466-thjpp 0/1 ContainerCreating 0 0s myapp-v1-7bcddfd466-thjpp 0/1 ContainerCreating 0 1s myapp-v1-7bcddfd466-thjpp 1/1 Running 0 103s myapp-v1-7bcddfd466-c8wfd 0/1 Pending 0 0s myapp-v1-5898574c-jvpgt 1/1 Terminating 0 12m myapp-v1-7bcddfd466-c8wfd 0/1 ContainerCreating 0 0s myapp-v1-5898574c-jvpgt 1/1 Terminating 0 12m myapp-v1-7bcddfd466-c8wfd 0/1 ContainerCreating 0 1s myapp-v1-5898574c-jvpgt 0/1 Terminating 0 12m myapp-v1-5898574c-jvpgt 0/1 Terminating 0 12m myapp-v1-5898574c-jvpgt 0/1 Terminating 0 12m myapp-v1-7bcddfd466-c8wfd 1/1 Running 0 2s myapp-v1-5898574c-69rls 1/1 Terminating 0 12m myapp-v1-7bcddfd466-gncs2 0/1 Pending 0 0s myapp-v1-7bcddfd466-gncs2 0/1 ContainerCreating 0 0s myapp-v1-5898574c-69rls 1/1 Terminating 0 12m myapp-v1-7bcddfd466-gncs2 0/1 ContainerCreating 0 1s myapp-v1-7bcddfd466-gncs2 1/1 Running 0 1s myapp-v1-5898574c-69rls 0/1 Terminating 0 12m myapp-v1-5898574c-bchnr 1/1 Terminating 0 12m myapp-v1-5898574c-69rls 0/1 Terminating 0 12m myapp-v1-5898574c-69rls 0/1 Terminating 0 12m myapp-v1-5898574c-bchnr 1/1 Terminating 0 12m myapp-v1-5898574c-bchnr 0/1 Terminating 0 12m myapp-v1-5898574c-bchnr 0/1 Terminating 0 12m myapp-v1-5898574c-bchnr 0/1 Terminating 0 12m
可以看到replicaset控制器有2个了,原来的已经不再使用
[root@master01 ~ ]#kubectl get rs -n blue-green NAME DESIRED CURRENT READY AGE myapp-v1-5898574c 0 0 0 13m myapp-v1-7bcddfd466 3 3 3 11m
[root@master01 ~ ]#kubectl get pods -n blue-green NAME READY STATUS RESTARTS AGE myapp-v1-7bcddfd466-c8wfd 1/1 Running 0 2m1s myapp-v1-7bcddfd466-gncs2 1/1 Running 0 119s myapp-v1-7bcddfd466-thjpp 1/1 Running 0 12m
查看历史版本:
[root@master01 ~ ]#kubectl rollout history deploy myapp-v1 -n blue-green deployment.apps/myapp-v1 REVISION CHANGE-CAUSE 1 <none> 2 <none>
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