目前在阿里巴巴内部云原生环境中，绝大部分应用都统一使用 OpenKruise 的能力做 Pod 部署、发布管理，而不少业界公司和阿里云上客户由于 K8s 原生 Deployment 等负载不能完全满足需求，也转而采用 OpenKruise 作为应用部署载体。

背景问题

在介绍 OpenKruise 新增能力之前，我们先来看一下原生 K8s workload 所提供的发布能力：

• Deployment 目前支持 maxUnavailable 和 maxSurge：

• StatefulSet 目前支持 partition：

• 其余 workload 如 DaemonSet，也只支持了 maxUnavailable。

以上这些策略在测试环境或是小场景下尚且可行，但其实无法完全满足大规模的应用场景。比方说：

• 首先，Deployment 不支持灰度分批发布，你想只灰度升级其中 20% 的 Pod 做验证？抱歉做不到啊，用户只能设置小一些的 maxUnavailable 等着它全部发完，或者发布出现问题紧急 pause 暂停；
• StatefulSet 确实支持灰度分批（partition），但目前是只能一个一个 Pod 来升级。如果 replicas 总数有个几百上千的量，那么一次发布可能要等到天黑。

v0.5.0 新增功能

这里我们只针对 v0.5.0 版本 CloneSet 和 SidecarSet 的两个主要功能改动来介绍，有兴趣的同学可以在 Github changelog 上看到版本改动明细：https://github.com/openkruise/kruise/blob/master/CHANGELOG.md 。

CloneSet 支持 maxSurge 策略

在阿里巴巴内部的云原生环境下，绝大部分无状态应用都使用 CloneSet 管理。为了应对超大规模应用的极致部署需求，我们在其中支持：

• 原地升级（发布前后 Pod 对象不变、IP 不变、volume 不变，只升级容器的镜像）
• 缩小 replicas 指定 Pod 删除
• 丰富的发布策略（流式、灰度分批、优先级、打散等）

而在今年 2 月份的 Kruise v0.4.0 版本中，我们将 CloneSet 推出到开源。CloneSet 一经发布就广受关注，目前已经有多家知名互联网公司在调研使用。

最初版本的 CloneSet 并未支持 maxSurge（先扩后缩发布），只支持了 maxUnavailable、partition 等策略。这对阿里巴巴内部的大体量应用来说不是问题，但是很多社区用户的平台上都有小规模的应用，如果不能配置先扩后缩，那么在发布阶段可能会影响到应用的可用性。

在收到社区的 issue #250 #260 反馈后，我们在 CloneSet 中新增了 maxSurge 策略的支持并于 v0.5.0 版本中提供，在此也感谢社区 fatedier shiyan2016 等成员的参与贡献和宝贵建议。至此，CloneSet 已经覆盖了 K8s 原生 workload 的所有发布策略，下图构建了 CloneSet 目前提供的发布功能：

这里暂时不对 CloneSet 的发布策略做详细说明，我们后续会有专项文章来介绍。我们只看一下新增的 maxSurge 是如何配合流式、分批发布来实现的呢？接下来我们用几个简单的例子来看一下：

1. 设置 maxSurge + maxUnavailable + partition 发布：

apiVersion: apps.kruise.io/v1alpha1
kind: CloneSet

...

spec:

replicas: 5          # Pod 总数为 5

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

updateStrategy:

maxSurge: 20%      # 多扩出来 5 * 20% = 1 个 Pod (rounding up)
maxUnavailable: 0  # 保证发布过程 5 - 0 = 5 个 Pod 可用
partition: 3       # 保留 3 个旧版本 Pod （只发布 5 - 3 = 2 个 Pod）

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

当开始发布时，CloneSet 会先根据 maxSurge 多扩出来一个 Pod，此时 Pod 总数为 6（5 个旧版，1 个新版）：

$ kubectl get clone demo
NAME DESIRED UPDATED UPDATED_READY READY TOTAL AGE
demo 5 1 0 5 6 17m
随后，CloneSet 会在保证 maxUnavailable 的前提下逐渐把 Pod 删除、新建的方式更新，直到满足 partition=3 即剩余 3 个旧版本 Pod。此时，因为已经达到了期望的终态，CloneSet 会把新版本 Pod 删除一个，此时 Pod 总数为 5（3 个旧版，2 个新版）：

$ kubectl get clone demo
NAME DESIRED UPDATED UPDATED_READY READY TOTAL AGE
demo 5 2 2 5 5 17m
这里可以观察一段时间，当需要继续往下发布时，再次修改 partition 为 0。然后，CloneSet 会再次根据 maxSurge 多扩出来一个 Pod，此时 Pod 总数为 6（3 个旧版，3 个新版）：

$ kubectl get clone demo
NAME DESIRED UPDATED UPDATED_READY READY TOTAL AGE
demo 5 3 2 5 6 17m
随后，CloneSet 会在保证 maxUnavailable 的前提下逐渐把 Pod 删除、新建的方式更新，直到满足 partition=0 即所有 Pod 都升级到新版本。最后，CloneSet 会把新版本 Pod 删除一个，此时 Pod 总数为 5（5 个新版）：

$ kubectl get clone demo
NAME DESIRED UPDATED UPDATED_READY READY TOTAL AGE
demo 5 5 5 5 5 17m

1. maxSurge 配合原地升级：

CloneSet 提供了 Pod 原地升级和重建升级两种升级方式，都可以配合 maxSurge / maxUnavailable / partition 等策略来发布。

apiVersion: apps.kruise.io/v1alpha1
kind: CloneSet

...

spec:
updateStrategy:

  type: InPlaceIfPossible
maxSurge: 20%

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

如果在原地升级方式下配置了 maxSurge，CloneSet 会先扩出来 maxSurge 数量的 Pod，然后对旧版本 Pod 采用 in-place 的方式来升级（更新 Pod spec 中的 image 镜像），最后在满足 partition 终态之后再清理删掉 maxSurge 数量的 Pod。

通过这种方式，既保证了发布过程的业务可用性，也尽量使 Pod 发布过程中 IP、volume 等信息不变。

SidecarSet 支持 volume 注入合并

SidecarSet 是 Kruise 提供的另一个重磅功能，不同于 CloneSet/StatefulSet 这些管理业务 Pod 的 workload，SidecarSet 是负责统一管理集群中的 sidecar 容器版本和注入。

而 v0.5.0 版本中新增的功能，就是在 sidecar 容器注入的时候，解决了 SidecarSet 和 Pod 中 volume 重复定义的冲突问题。这也是来自于一个社区 issue #254 反馈，他们使用 SidecarSet 做日志采集 sidecar 的管理，并期望以旁路的方式注入到所有 Pod 中。

举个例子，我们需要往集群中每个 Pod 都注入一个日志采集 sidecar 容器。但是一来我们无法让每个应用开发者都在自己的 CloneSet/Deployment 中增加这个容器的定义，二来即使在所有应用的 workload 中都加了，如果我们想要升级这个日志采集容器的镜像版本，还得更新所有应用的 workload，这样做的成本实在太高了！

而 OpenKruise 提供的 SidcarSet 正是为了解决上述这个问题。我们只需要将 sidecar 定义写到一个全局的 SidcarSet 中，不管用户用 CloneSet、Deployment、StatefulSet 等任何方式部署，扩出来的 Pod 中都会注入我们定义好的 sidecar 容器。

以日志采集为例，我们可以先定义一个 SidecarSet：

apiVersion: apps.kruise.io/v1alpha1
kind: SidecarSet
metadata:
name: log-sidecar
spec:
selector:

matchLabels:
  app-type: long-term  # 往所有带 long-term 标签的 Pod 中注入

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

containers:

• name: log-collector
  image: xxx:latest
  volumeMounts:

  • name: log-volume
    mountPath: /var/log # 将 log-volume 的卷挂到 /var/log 目录，采集这个目录下的日志

  volumes:

• name: log-volume # 定义一个名为 log-volume 的卷
  emptyDir: {}
  这里大家可能会问，如果每个应用打出日志的目录路径不同，怎么办？不要急，这就是本次 volume merge 的功能所在。

这个时候，比如有一个应用 A 扩容的原始 Pod 如下：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
labels:

app-type: long-term

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

spec:
containers:

• name: app
  image: xxx:latest
  volumeMounts:

  • name: log-volume
    mountPath: /app/logs # 应用自己的日志目录

  volumes:

• name: log-volume # 定义一个名为 log-volume 的卷
  persistentVolumeClaim:

  claimName: pvc-xxx
  
          
  
            
          
          
          
  
            
  
            AI 代码解读
          
        
        

  那么 kruise webhook 就会将 SidecarSet 中定义的 log sidecar 容器注入到 Pod 中：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
labels:

app-type: long-term

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

spec:
containers:

• name: app
  image: xxx:latest
  volumeMounts:

  • name: log-volume
    mountPath: /app/logs # 应用自己的日志目录

• name: log-collector
  image: xxx:latest
  volumeMounts:

  • name: log-volume
    mountPath: /var/log

  volumes:

• name: log-volume # 定义一个名为 log-volume 的卷
  persistentVolumeClaim:

  claimName: pvc-xxx
  
          
  
            
          
          
          
  
            
  
            AI 代码解读
          
        
        

  可以看到，因为 SidecarSet 和 Pod 中定义的日志 volume 名字都叫 log-volume，那么在注入的时候就会以 Pod 中定义的 volume 为准。比如这里 Pod 中的 volume 采用了 pvc 的方式来挂载 pv，那么注入 sidecar 后，同样会把这个卷挂到 sidecar 容器中的 /var/log 目录下，然后执行日志采集即可。

这样以 SidecarSet 的方式管理 sidecar 容器，既和应用部署发布做了解耦，也同样可以和应用容器共享 volume 卷，来实现日志采集、监控等相关 sidecar 功能。

总结

本次 v0.5.0 版本的升级，主要带来了应用无损发布和 sidecar 容器管理上更加便捷的能力。

后续 OpenKruise 还会持续在应用部署/发布能力上做出更深的优化，我们也欢迎更多的同学参与到 OpenKruise 社区来，共同建设一个场景更加丰富、完善的 K8s 应用管理、交付扩展能力，能够面向更加规模化、复杂化、极致性能的场景。

本文转自<阿里巴巴云原生技术圈>——阿里巴巴云原生小助手