背景

ArgoCD职责主要是监听Git仓库中的应用编排的变化，并集群中应用真实运行状态进行对比，自动/手动去同步拉取应用编排的变更到部署集群中。Argo Rollouts提供了更强大的蓝绿、金丝雀部署能力。在实践中可以将两者结合来提供基于GitOps 的渐进式交付能力。

前提条件

创建Istio版本为1.12.4.50或更高版本的阿里云服务网格 (ASM) 企业版实例。
创建容器服务Kubernetes (ACK) 集群。
将ACK集群添加到阿里云服务网格ASM实例。
已安装Argo Rollouts（本文档以v1.2.1为例）。

安装Argo Rollout

使用数据面集群的kubeconfig，执行如下命令，安装Argo Rollout服务端。更多详情可参考Arog Rollout官网。

kubectl create namespace argo-rollouts
kubectl apply -n argo-rollouts -f https://github.com/argoproj/argo-rollouts/releases/latest/download/install.yaml

执行如下命令安装Kubectl Argo Rollout插件，方便通过kubectl进行管理。

brew install argoproj/tap/kubectl-argo-rollouts

启用阿里云服务网格ASM的数据面KubeAPI访问能力

金丝雀发布

创建Rollout

将一下内容保存为rollout.yaml。

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Rollout
metadata:
  name: istio-rollout
spec:
  revisionHistoryLimit: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: istio-rollout
  template:
    metadata:
      annotations:
        sidecar.istio.io/inject: "true"
      labels:
        app: istio-rollout
    spec:
      containers:
      - name: istio-rollout
        image: argoproj/rollouts-demo:blue
        ports:
        - name: http
          containerPort: 8080
          protocol: TCP
        resources:
          requests:
            memory: 32Mi
            cpu: 5m
  strategy:
    canary:
      canaryService: istio-rollout-canary
      stableService: istio-rollout-stable
      trafficRouting:
        istio:
          virtualService:
            name: istio-rollout-vsvc
            routes:
            - primary
      steps:
      - setWeight: 10
      - pause: {}         # 手工卡点
      - setWeight: 20
      - pause: {duration: 20s}
      - setWeight: 30
      - pause: {duration: 20s}
      - setWeight: 40
      - pause: {duration: 20s}
      - setWeight: 50
      - pause: {duration: 20s}
      - setWeight: 60
      - pause: {duration: 20s}
      - setWeight: 70
      - pause: {duration: 20s}
      - setWeight: 80
      - pause: {duration: 20s}
      - setWeight: 90
      - pause: {duration: 20s}

使用数据面集群的kubeconfig，执行如下命令：

kubectl apply -f rollout.yaml

创建Service

将一下内容保存为service.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: istio-rollout-canary
spec:
  ports:
  - port: 80
    targetPort: http
    protocol: TCP
    name: http
  selector:
    app: istio-rollout

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: istio-rollout-stable
spec:
  ports:
  - port: 80
    targetPort: http
    protocol: TCP
    name: http
  selector:
    app: istio-rollout

执行如下命令进行创建

kubectl apply -f service.yaml

创建Istio相关资源

1. 创建虚拟服务VirtualService

由于启用了ASM的数据面KubeAPI访问能力，可以通过数据面的kubeconfig访问ASM中的VirtualService和Gateway、DestinationRule等Istio资源。也可以通过ASM控制台或者ASM kubeconfig创建Istio资源。

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: istio-rollout-vsvc
spec:
  gateways:
    - istio-rollout-gateway
  hosts:
    - '*'
  http:
    - match:
        - uri:
            prefix: /
      name: primary
      route:
        - destination:
            host: istio-rollout-stable
          weight: 100
        - destination:
            host: istio-rollout-canary

2. 创建网关规则Gateway

apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: Gateway
metadata:
  name: istio-rollout-gateway
spec:
  selector:
    istio: ingressgateway
  servers:
    - hosts:
        - '*'
      port:
        name: http
        number: 80
        protocol: HTTP

创建阿里云服务网格ASM网关

选择阿里云服务网格的ASM网关作为我们测试访问的入口，端口设置为80。

查看创建状态

执行如下命令进行查看：

kubectl argo rollouts get rollout istio-rollout

kubectl argo rollouts get rollout istio-rollout
Name:            istio-rollout
Namespace:       default
Status:          ✔ Healthy
Strategy:        Canary
  Step:          18/18
  SetWeight:     100
  ActualWeight:  100
Images:          argoproj/rollouts-demo:blue (stable)
Replicas:
  Desired:       1
  Current:       1
  Updated:       1
  Ready:         1
  Available:     1

NAME                                       KIND        STATUS     AGE  INFO
⟳ istio-rollout                            Rollout     ✔ Healthy  52s  
└──# revision:1                                                        
   └──⧉ istio-rollout-7f96d86486           ReplicaSet  ✔ Healthy  52s  stable
      └──□ istio-rollout-7f96d86486-vpqvb  Pod         ✔ Running  52s  ready:2/2

测试初始状态

在阿里云服务网格 -> ASM网关处，可以获取到刚刚创建的ASM网关的IP地址，在浏览器中输入 http ://{ASM网关IP}/，即可访问。

访问效果如下所示，此界面会并发调用http ://{ASM网关IP}/color，将获取到颜色信息填充到方格中。因为在Rollout istio-rollout中，我们指定的颜色为blue，并且还未进行金丝雀发布，所以显示的只有蓝色。

滚动更新

1：更新镜像版本

我们接下来希望将格子中的颜色逐渐变为黄色。执行如下命令来设置镜像版本的：

kubectl argo rollouts set image istio-rollout "*=argoproj/istio-rollout:yellow"

此时，rollout中的image更新为了yellow版本。

yellow版本（金丝雀版本）的pod被创建出来，但blue版本（稳定版）依然保存。

2：查询效果

再次查看 http ://{ASM网关IP}/

可以看到有10%的方格被设置成了黄色。

3：原因解释

直接原因是因为在服务网格ASM中，之前配置的虚拟服务VirtualService的权重发生了变化，stable（蓝色）的权重从100被修改为了90。canary（黄色）为金丝雀版本，权重从0变为了10。

这个的变化是有Rollout控制的，我们开始创建的Rollout 的第一个step的setWeight中设置了金丝雀版本的权重为10，在开始滚动时，由Argo Rollout的控制器会修改Rollout中配置的VirtualService的权重。pause设置为空，表示需要人工卡点确认，才进到下一阶段。

4. 继续发布

执行如下命令继续发布，VirtualService中的权重会根据Rollout中的配置继续调整。由于后面的步骤中设置了时间，则会等待一段时间后自动调整。

kubectl argo rollouts promote istio-rollout

5. 更新完成

等待一段时间后所有的颜色块都变为了黄色。

查看Rollout状态，此时stabel的image更新为了yellow。

kubectl argo rollouts get rollout istio-rollout --watch

Name:            istio-rollout
Namespace:       default
Status:          ✔ Healthy
Strategy:        Canary
  Step:          18/18
  SetWeight:     100
  ActualWeight:  100
Images:          argoproj/rollouts-demo:yellow (stable)
Replicas:
  Desired:       1
  Current:       1
  Updated:       1
  Ready:         1
  Available:     1

NAME                                       KIND        STATUS        AGE  INFO
⟳ istio-rollout                            Rollout     ✔ Healthy     48m  
├──# revision:4                                                           
│  └──⧉ istio-rollout-5fcf5864c4           ReplicaSet  ✔ Healthy     27m  stable
│     └──□ istio-rollout-5fcf5864c4-vw6kh  Pod         ✔ Running     26m  ready:2/2
├──# revision:3                                                           
│  └──⧉ istio-rollout-897cb5b6d            ReplicaSet  • ScaledDown  27m  
└──# revision:1                                                           
   └──⧉ istio-rollout-7f96d86486           ReplicaSet  • ScaledDown  48m

和Prometheus结合自动回滚

在金丝雀过程中可以手工执行如下命令进行回滚，会回退到stable版本。更优雅的方式是和Prometheus监控系统结合，当监控指标异常时，自动回滚到stable版本，并标记为降级。

kubectl argo rollouts abort istio-rollout

在阿里云服务网格ASM中启用Prometheus

参考文档：集成ARMS Prometheus实现网格监控或集成自建Prometheus实现网格监控。

配置Argo AnalysisTemplate

将阿里云服务网格ASM的prometheus地址配置在AnalysisTemplate的address处。

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: AnalysisTemplate
metadata:
  name: istio-success-rate
spec:
  args:
  - name: service
  - name: namespace
  metrics:
  - name: success-rate
    initialDelay: 60s
    interval: 20s
    successCondition: result[0] > 0.90
    provider:
      prometheus:
        address: http://xxx.aliyuncs.com:9090/api/v1/prometheus/
        query: >+
          sum(irate(istio_requests_total{
            reporter="source",
            destination_service=~"{
  {args.service}}.{
  {args.namespace}}.svc.cluster.local",
            response_code!~"5.*"}[40s])
          )
          /
          sum(irate(istio_requests_total{
            reporter="source",
            destination_service=~"{
  {args.service}}.{
  {args.namespace}}.svc.cluster.local"}[40s])
          )

为Rollout关联Analysis

在strategy中配置analysis，从第二步开启使用analysis进行监控，自动回滚。初始image为yellow（黄色），将一下内容保存为rollout.yaml。执行kubectl apply -f rollout.yaml对istio-rollout进行更新。

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Rollout
metadata:
  name: istio-rollout
spec:
  revisionHistoryLimit: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: istio-rollout
  template:
    metadata:
      annotations:
        sidecar.istio.io/inject: "true"
      labels:
        app: istio-rollout
    spec:
      containers:
      - name: istio-rollout
        image: argoproj/rollouts-demo:yellow
        ports:
        - name: http
          containerPort: 8080
          protocol: TCP
        resources:
          requests:
            memory: 32Mi
            cpu: 5m
  strategy:
    canary:
      canaryService: istio-rollout-canary
      stableService: istio-rollout-stable
      analysis:
        startingStep: 1   # index of step list, of when to start this analysis
        templates:
        - templateName: istio-success-rate
        args:
        - name: service 
          value: canary
        - name: namespace
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.namespace
      trafficRouting:
        istio:
          virtualService:
            name: istio-rollout-vsvc
            routes:
            - primary
      steps:
      - setWeight: 10
      - pause: {}         # 手工卡点
      - setWeight: 20
      - pause: {duration: 20s}
      - setWeight: 30
      - pause: {duration: 20s}
      - setWeight: 40
      - pause: {duration: 20s}
      - setWeight: 50
      - pause: {duration: 20s}
      - setWeight: 60
      - pause: {duration: 20s}
      - setWeight: 70
      - pause: {duration: 20s}
      - setWeight: 80
      - pause: {duration: 20s}
      - setWeight: 90
      - pause: {duration: 20s}

修改颜色为橙色

kubectl argo rollouts set image istio-rollout "*=argoproj/rollouts-demo:orange"

人工卡点确认

执行如下命令，进入到后续的自动金丝雀状态，并且从第二步开始，会结合Prometheus监控，如果金丝雀版本错误率高于90%，则触发回滚。

kubectl argo rollouts promote istio-rollout

人工卡点通过后，会自动后续的渐进式发布，通过如下命令可以查看：

kubectl argo rollouts get rollout istio-rollout --watch

设置Error

在后续渐进式发布中，我们可以手动设置Error。移动Error至100%后，所有的金丝雀版本（橙色）都有一个红框，表示错误。同时等待片刻后，将自动切换回只有黄色的（稳定版）。

（金丝雀中）

（自动回滚到稳定版）

总结

在阿里云服务网格ASM中，因为使用了Sidecar模式，更有助于统一服务中使用的指标，方便对金丝雀中的应用健康状态进行监控，及时自动发现问题进行回滚。

Istio生态系统ON ASM（2）：在阿里云服务网格ASM中集成Argo Rollouts进行金丝雀发布

背景

前提条件

安装Argo Rollout

启用阿里云服务网格ASM的数据面KubeAPI访问能力

金丝雀发布

创建Rollout

创建Service

创建Istio相关资源

1. 创建虚拟服务VirtualService

2. 创建网关规则Gateway

创建阿里云服务网格ASM网关

查看创建状态

测试初始状态

滚动更新

1：更新镜像版本

2：查询效果

3：原因解释

4. 继续发布

5. 更新完成

和Prometheus结合自动回滚

在阿里云服务网格ASM中启用Prometheus

配置Argo AnalysisTemplate

为Rollout关联Analysis

修改颜色为橙色

人工卡点确认

设置Error

总结

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前提条件

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金丝雀发布

创建Rollout

创建Service

创建Istio相关资源

1. 创建虚拟服务VirtualService

2. 创建网关规则Gateway

创建阿里云服务网格ASM网关

查看创建状态

测试初始状态

滚动更新

1：更新镜像版本

2：查询效果

3：原因解释

4. 继续发布

5. 更新完成

和Prometheus结合自动回滚

在阿里云服务网格ASM中启用Prometheus

配置Argo AnalysisTemplate

为Rollout关联Analysis

修改颜色为橙色

人工卡点确认

设置Error

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