金丝雀发布
一个金丝雀发布是用名为 Canary 的 Kubernetes 自定义资源描述的。
应用程序启动
编辑 podinfo Helm release 和禁用 image 更新和 ClusterIP 服务：
apiVersion: helm.fluxcd.io/v1 kind: HelmRelease metadata: name: podinfo namespace: prod annotations: fluxcd.io/automated: "false" spec: releaseName: podinfo values: image: repository: stefanprodan/podinfo tag: 3.1.0 service: enabled: false type: ClusterIP
应用更改：
git add -A && \ git commit -m "prep canary" && \ git push origin master && \ fluxctl sync
创建一个针对 podinfo 的金丝雀发布：
apiVersion: flagger.app/v1beta1 kind: Canary metadata: name: podinfo namespace: prod annotations: fluxcd.io/ignore: "false" spec: targetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: podinfo service: port: 9898 analysis: interval: 10s maxWeight: 100 stepWeight: 5 threshold: 5 metrics: - name: request-success-rate thresholdRange: min: 99 interval: 1m - name: request-duration thresholdRange: max: 500 interval: 1m webhooks: - name: acceptance-test type: pre-rollout url: http://flagger-loadtester.prod/ timeout: 30s metadata: type: bash cmd: "curl -sd 'test' http://podinfo-canary.prod:9898/token | grep token" - name: load-test type: rollout url: http://flagger-loadtester.prod/ metadata: cmd: "hey -z 2m -q 10 -c 2 http://podinfo-canary.prod:9898/"
应用更改：
git add -A && \ git commit -m "add canary" && \ git push origin master && \ fluxctl sync
验证 Flagger 已经初始化金丝雀：
kubectl -n prod get canary
自动金丝雀提升
安装负载测试服务以在金丝雀分析期间生成流量：
apiVersion: helm.fluxcd.io/v1 kind: HelmRelease metadata: name: load-tester namespace: prod annotations: fluxcd.io/ignore: "false" spec: releaseName: load-tester chart: git: https://github.com/weaveworks/flagger ref: 1.0.0-rc.1 path: charts/loadtester values: fullnameOverride: load-tester
当您部署新的 podinfo 版本时，Flagger 逐渐将流量转移到金丝雀，同时测量请求的成功率以及平均响应持续时间。基于对这些Linkerd提供的指标的分析，金丝雀部署要么提升要么回滚。
通过更新容器映像来触发金丝雀部署：
apiVersion: helm.fluxcd.io/v1 kind: HelmRelease spec: releaseName: podinfo values: image: tag: 3.1.1
应用更改：
git add -A && \ git commit -m "update podinfo" && \ git push origin master && \ fluxctl sync
当 Flagger 检测到部署修订版本已更改时，它将开始新的部署。您可以使用以下方法监视流量的变化：
watch kubectl -n prod get canaries
自动回滚
在金丝雀分析期间，您可能会生成 HTTP 500 错误和高延迟，以测试 Flagger 是否暂停并回滚有故障的版本。
触发另一只金丝雀的发布：
apiVersion: helm.fluxcd.io/v1 kind: HelmRelease spec: releaseName: podinfo values: image: tag: 3.1.2
应用更改：
git add -A && \ git commit -m "update podinfo" && \ git push origin master && \ fluxctl sync
执行到测试 pod 和产生 HTTP 500 错误：
kubectl -n prod exec -it $(kubectl -n prod get pods -o name | grep -m1 load-tester | cut -d'/' -f 2) bash $ hey -z 1m -c 5 -q 5 http://podinfo-canary:9898/status/500 $ hey -z 1m -c 5 -q 5 http://podinfo-canary:9898/delay/1
当检查失败的数量达到金丝雀分析阈值时，流量将路由回主要服务器，并且金丝雀将比例缩放为零。
观看Flagger日志：
$ kubectl -n linkerd logs deployment/flagger -f | jq .msg Starting canary analysis for podinfo.prod Advance podinfo.test canary weight 5 Advance podinfo.test canary weight 10 Advance podinfo.test canary weight 15 Halt podinfo.test advancement success rate 69.17% < 99% Halt podinfo.test advancement success rate 61.39% < 99% Halt podinfo.test advancement success rate 55.06% < 99% Halt podinfo.test advancement request duration 1.20s > 0.5s Halt podinfo.test advancement request duration 1.45s > 0.5s Rolling back podinfo.prod failed checks threshold reached 5 Canary failed! Scaling down podinfo.test
使用 Linkerd 进行监视
Linkerd 仪表板可实时提供有关服务情况的高级视图。它可用于可视化服务依赖关系，流量拆分和了解特定服务路由的运行状况。
通过运行以下命令打开仪表板：
linkerd dashboard --port=50750
在金丝雀分析期间，导航至：
http://127.0.0.1:50750/namespaces/ingress-nginx/deployments/nginx-ingress-controller
您可以使用以下命令从命令行监视生产名称空间的实时流量：
linkerd -n prod top deploy
您可以使用以下命令查看 podinfo 公开的所有路由：
linkerd -n prod routes service/podinfo
以上路由是从 podinfo swagger 规范生成的，并作为 Linkerd 服务配置文件导出。
Canary Helm 测试
Flagger 附带有一个测试服务，该服务在配置为 Webhook 时可以运行 Helm 测试。
创建测试
为 podinfo 令牌 API 创建一个测试：
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: {{ template "podinfo.fullname" . }}-jwt-test-{{ randAlphaNum 5 | lower }} labels: heritage: {{ .Release.Service }} release: {{ .Release.Name }} chart: {{ .Chart.Name }}-{{ .Chart.Version }} app: {{ template "podinfo.name" . }} annotations: linkerd.io/inject: disabled "helm.sh/hook": test-success spec: containers: - name: tools image: giantswarm/tiny-tools command: - sh - -c - | TOKEN=$(curl -sd 'test' ${PODINFO_SVC}/token | jq -r .token) && curl -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}" ${PODINFO_SVC}/token/validate | grep test env: - name: PODINFO_SVC value: {{ template "podinfo.fullname" . }}:{{ .Values.service.externalPort }} restartPolicy: Never
将以上文件保存在 cluster/charts/podinfo/tests 中。
在 prod 名称空间中部署 Helm 测试运行器：
apiVersion: helm.fluxcd.io/v1 kind: HelmRelease metadata: name: helm-tester namespace: prod annotations: fluxcd.io/ignore: "false" spec: releaseName: helm-tester chart: git: https://github.com/weaveworks/flagger ref: 1.0.0-rc.1 path: charts/loadtester values: fullnameOverride: helm-tester serviceAccountName: helm-tester
应用更改：
git add -A && \ git commit -m "install helm-tester" && \ git push origin master && \ fluxctl sync
运行测试
将 helm 测试添加为预发布 webhook：
apiVersion: flagger.app/v1beta1 kind: Canary metadata: name: podinfo namespace: prod spec: analysis: webhooks: - name: "helm test" type: pre-rollout url: http://helm-tester.prod/ timeout: 2m metadata: type: "helmv3" cmd: "test podinfo" - name: load-test url: http://load-tester.prod/ metadata: cmd: "hey -z 2m -q 10 -c 2 http://podinfo-canary.prod:9898/"
应用更改：
git add -A && \ git commit -m "update podinfo" && \ git push origin master && \ fluxctl sync
当金丝雀分析开始时，Flagger 将在将流量路由到金丝雀之前调用预发布 Webhooks。如果 helm 测试失败，Flagger 将重试，直到达到分析阈值并且金丝雀回退为止
