作者：赵明山（立衡）
前言
OpenKruise[1] 是阿里云开源的云原生应用自动化管理套件，也是当前托管在 Cloud Native Computing Foundation (CNCF) 下的 Sandbox 项目。它来自阿里巴巴多年来容器化、云原生的技术沉淀，是阿里内部生产环境大规模应用的基于 Kubernetes 之上的标准扩展组件，也是紧贴上游社区标准、适应互联网规模化场景的技术理念与最佳实践。在原有的工作负载、sidecar 管理等领域外，Kruise 目前正在渐进式交付领域进行尝试。
什么是渐进式交付？
“渐进式交付”一词最早起源于大型、复杂的工业化项目，它试图将复杂的项目进行分阶段拆解，通过持续进行小型闭环迭代降低交付成本和时间。随着 Kubernetes 及云原生理念被普及之后，尤其是在持续部署流水线出现后，渐进式交付为互联网应用提供了基础设施和实现方法。
在产品的迭代过程中，可以将渐进式交付的具体行为附着在流水线中，将整条交付流水线看作产品迭代的一个过程和一次渐进式交付周期。渐进式交付在实践中是以 A/B 测试、金丝雀/灰度发布等技术手段落地的。以 淘宝商品推荐 为例，其每次发布重大功能，都会经历一次典型的渐进式交付过程，从而通过渐进式交付提高交付的稳定性和效率：
为什么要 Kruise Rollout
Kubernetes 只提供了应用交付的 Deployment 控制器，以及针对流量的 Ingress、Service 抽象，但是如何将上述实现组合成开箱即用的渐进式交付方案，Kubernetes 并没有出标准的定义。Argo-rollout 与 Flagger 是社区目前比较流行的渐进式交付方案，但是它们在一些能力和理念上跟我们的设想不太一样。首先，它们仅支持 Deployment， 不支持 Statefulset、Daemonset，更不用说自定义的 operator 了；其次，它们不是“非侵入式的渐进式发布方式”，例如：Argo-rollout 不能支持社区 K8S Native Deployment、Flagger 对业务创建的 Deployment 进行了拷贝导致 Name 改变而与 Gitops 或自建 Paas 存在一些兼容性的问题。
另外，百花齐放是云原生的一大特点。阿里云容器团队负责整个容器平台云原生架构的演进，在应用渐进式交付领域也有强烈的需求，因此在参考社区方案以及考虑阿里内部场景的基础上，我们在设计 Rollout 过程中有以下几个目标：
- 无侵入性：对原生的 Workload 控制器以及用户定义的 Application Yaml 定义不进行任何修改，保证原生资源的干净、一致
- 可扩展性：通过可扩展的方式，支持 K8S Native Workload、自定义 Workload 以及 Nginx、Isito 等多种 Traffic 调度方式
- 易用性：对用户而言开箱即用，能够非常方便的与社区 Gitops 或自建 Paas 结合使用
Kruise Rollout：旁路的渐进式交付能力
Kruise Rollout[2] 是 Kruise 针对渐进式交付抽象的定义模型，完整的 Rollout 定义：满足配合应用流量和实际部署实例的金丝雀发布、蓝绿发布、A/B Testing 发布，以及发布过程能够基于 Prometheus Metrics 指标自动化分批与暂停，并能提供旁路的无感对接、兼容已有的多种工作负载（Deployment、CloneSet、DaemonSet），架构如下：
流量调度（金丝雀、A/B Test、蓝绿）与分批发布
金丝雀与分批发布是渐进式交付实践中最常用的发布方式，如下所示：
- workloadRef 旁路式的选择需要 Rollout 的 Workload（Deployment、CloneSet、DaemonSet）。
- canary.Steps 定义了整个 Rollout 过程一共分为五批，其中第一批只灰度一个新版本 Pod，并且 routing 5% 流量到新版本 Pod，并且需要人工确认是否继续发布。
- 第二批发布 40% 新版本 Pod，以及 Routing 40% 流量到新版本 Pod，且发布完成后 sleep 10m，自动发布后面批次。
- trafficRoutings 定义了业务 Ingress 控制器为 Nginx，此处设计为可扩展实现，除 Nginx 之外还可以支持 Istio、Alb 等其它流量控制器。
apiVersion: rollouts.kruise.io/v1alpha1 kind: Rollout spec: strategy: objectRef: workloadRef: apiVersion: apps/v1 # Deployment, CloneSet, AdDaemonSet etc. kind: Deployment name: echoserver canary: steps: # routing 5% traffics to the new version - weight: 5 # Manual confirmation, release the back steps pause: {} # optional, The first step of released replicas. If not set, the default is to use 'weight', as shown above is 5%. replicas: 1 - weight: 40 # sleep 600s, release the back steps pause: {duration: 600} - weight: 60 pause: {duration: 600} - weight: 80 pause: {duration: 600} # 最后一批无需配置 trafficRoutings: # echoserver service name - service: echoserver # nginx ingress type: nginx # echoserver ingress name ingress: name: echoserver
基于 Metrics 指标自动化分批与暂停
Rollout 过程中能够自动的分析业务 Prometheus Metrics 指标，然后与 steps 结合起来，来决定 Rollout 是否需要继续或者暂停。如下所示，在发布完每个批次之后分析过去五分钟业务的 http 状态码，如果 http 200 的比例小于 99.5 将暂停此 Rollout 过程。
apiVersion: rollouts.kruise.io/v1alpha1 kind: Rollout spec: strategy: objectRef: ... canary: steps: - weight: 5 ... # metrics分析 analysis: templates: - templateName: success-rate startingStep: 2 # delay starting analysis run until setWeight: 40% args: - name: service-name value: guestbook-svc.default.svc.cluster.local # metrics analysis模版 apiVersion: rollouts.kruise.io/v1alpha1 kind: AnalysisTemplate metadata: name: success-rate spec: args: - name: service-name metrics: - name: success-rate interval: 5m # NOTE: prometheus queries return results in the form of a vector. # So it is common to access the index 0 of the returned array to obtain the value successCondition: result[0] >= 0.95 failureLimit: 3 provider: prometheus: address: http://prometheus.example.com:9090 query: | sum(irate( istio_requests_total{reporter="source",destination_service=~"{{args.service-name}}",response_code!~"5.*"}[5m] )) / sum(irate( istio_requests_total{reporter="source",destination_service=~"{{args.service-name}}"}[5m] ))
金丝雀发布实践
- 假设用户有基于 Kubernetes 部署 echoServer 服务如下，并且通过 nginx ingress 对外服务：
- 定义 Kruise Rollout 金丝雀发布（1 个新版本 Pod，以及 5% 流量），并 apply -f 到 Kubernetes 集群
apiVersion: rollouts.kruise.io/v1alpha1 kind: Rollout metadata: name: rollouts-demo spec: objectRef: ... strategy: canary: steps: - weight: 5 pause: {} replicas: 1 trafficRoutings: ...
- 升级 echoserver 镜像版本（Version 1.10.2 -> 1.10.3），并 kubectl -f 到 Kuberernetes 集群中
apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: echoserver ... spec: ... containers: - name: echoserver image: cilium/echoserver:1.10.3
Kruise Rollout 监听到上述行为后，将会自动开始金丝雀发布过程。如下所示，自动生成 canary Deployment、service 以及 Ingress，并且配置 5% 流量到新版本 Pods：
- 金丝雀一段时间后，业务研发同学确认新版本无异常后，可以通过命令 kubectl-kruise rollout approve rollout/rollouts-demo -n default 发布剩余所有的 Pods。Rollout 会精确的控制后续过程，当发布完成后，会回收所有的 canary 资源，恢复到用户部署的状态。
- 如果在金丝雀过程中发现新版本异常，可以将业务镜像调整为之前版本（1.10.2），然后 kubectl apply -f 到 Kubernetes 集群当中。Kruise Rollout 监听到该行为，会回收所有的 canary 资源，达到快速回滚的效果。
apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: echoserver ... spec: ... containers: - name: echoserver image: cilium/echoserver:1.10.2
总结
随着 Kubernetes 上面部署的应用日益增多，如何做到业务快速迭代与应用稳定性之间的平衡，是平台建设方必须要解决的问题。Kruise Rollout 是 OpenKruise 在渐进式交付领域的新探索，旨在解决应用交付领域的流量调度以及分批部署问题。Kruise Rollout 目前已经正式发布 v0.1.0 版本，并且与社区 OAM KubeVela 项目进行了集成，vela 用户可以通过 Addons 快速部署与使用 Rollout 能力。此外，也希望社区用户能够加入进来，我们一起在应用交付领域做更多的扩展。
- Github：https://github.com/openkruise/rollouts
- Official：https://openkruise.io/
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- 钉钉交流群：群号: 23330762
相关链接
[1] OpenKruise:
https://github.com/openkruise/kruise
[2] Kruise Rollout:
https://github.com/openkruise/rollouts/blob/master/docs/getting_started/introduction.md
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