在 Linkerd 中，金丝雀发布是通过流量拆分来管理的，这项功能允许你根据可动态配置的权重，将请求分配给不同的 Kubernetes 服务对象。虽然流量分割可以适用于任意的 Service 对象，但一般情况下是将一个 Service 的传入流量分给不同版本的 Service。
流量分割功能是通过 Linkerd 的 TrafficSplit CRD 来控制的（TrafficSplit CRD 遵循服务网接口（SMI）中定义的规范，这是 Linkerd 实现的几个 SMI API 中的一个）。创建 TrafficSplit CRD 允许我们控制 Linkerd 如何将流量代理给 TrafficSplit 引用的服务。
TrafficSplit CRD 是根据 Kubernetes Service 对象编写的，TrafficSplit 描述了一个中心根或 apex 服务，流量被发送到该服务，以及一个或多个实际接收它的后端服务，与 TrafficSplit 中还指定的权重成比例。
另外需要注意，Kubernetes 的 Service 对象不一定有后台工作负载。虽然这对于普通服务来说很少见，但是我们会在 TrafficSplits 的 apex 服务中大量使用该功能，因为 TrafficSplit 会导致发往 apex 的流量实际发送到后端服务，所以 apex 实际上不需要拥有自己的 Deployment。
更新服务
接下来我们还是以 Emojivoto 应用为例来创建两个新的 Service 对象，apex 服务将没有关联的 Deployment 资源，第二项服务将是 Emojivoto 的 web 服务的一个更新版本，会在页面顶部添加一些文本信息。
创建这两个服务后，我们将创建一个 TrafficSplit 资源，该资源会将发送到 apex 服务的流量在 web 服务的原始版本和更新版本之间进行拆分。
更新版本的 web 服务资源对象如下所示：
# web-svc-2.yamlapiVersion: v1kind: ServiceAccountmetadata: name: web-2 namespace: emojivoto---apiVersion: v1kind: Servicemetadata: name: web-svc-2 namespace: emojivotospec: ports: - name: http port: 80 targetPort: 8080 selector: app: web-svc-2 type: ClusterIP---apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: labels: app.kubernetes.io/name: web-svc-2 app.kubernetes.io/part-of: emojivoto app.kubernetes.io/version: linux-training-v2 name: web-svc-2 namespace: emojivotospec: selector: matchLabels: app: web-svc-2 version: linux-training-v2 template: metadata: annotations: linkerd.io/inject: enabled # 设置自动注入的注解 labels: app: web-svc-2 version: linux-training-v2 spec: containers: - env: - name: WEB_PORT value: "8080" - name: EMOJISVC_HOST value: emoji-svc.emojivoto:8080 - name: VOTINGSVC_HOST value: voting-svc.emojivoto:8080 - name: INDEX_BUNDLE value: dist/index_bundle.js - name: MESSAGE_OF_THE_DAY value: "Welcome to version 2! Now with more words!" image: buoyantio/emojivoto-web:lf-training name: web-svc-2 ports: - containerPort: 8080 name: http resources: requests: cpu: 100m serviceAccountName: web-2
直接应用上面的资源对象：
$ kubectl apply -f web-svc-2.yamlserviceaccount/web-2 createdservice/web-svc-2 createddeployment.apps/web-svc-2 created
部署后先验证更新版本的服务是否已经正确部署了。
$ kubectl get po --selector app=web-svc-2 -n emojivotoNAME READY STATUS RESTARTS AGEweb-svc-2-f9d77474f-hgsg4 2/2 Running 0 10s$ kubectl get svc web-svc-2 -n emojivotoNAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGEweb-svc-2 ClusterIP 10.102.99.153 <none> 80/TCP 3m45s
部署成功后同样可以使用 kubectl port-forward 命令来暴露服务：
$ kubectl port-forward svc/web-svc-2 8080:80 -n emojivoto
同样我们还是可以在浏览器中通过 localhost:8080 访问新版本的应用。
在页面顶部可以看到新版本的应用多了一行字符信息。
创建 TrafficSplit
接下来我们需要创建一个 apex 服务，我们这里将其称为 web-apex，不过这次没有 Pod 运行，所以无法向服务发送任何请求，因为没有端点。
# web-apex.yamlapiVersion: v1kind: ServiceAccountmetadata: name: web-apex namespace: emojivoto---apiVersion: v1kind: Servicemetadata: name: web-apex namespace: emojivotospec: ports: - name: http port: 80 selector: app: web-apex type: ClusterIP
同样直接应用上面的资源对象：
$ kubectl apply -f web-apex.yamlserviceaccount/web-apex createdservice/web-apex created$ kubectl get svc -n emojivoto -o wideNAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE SELECTORemoji-svc ClusterIP 10.103.235.14 <none> 8080/TCP,8801/TCP 8d app=emoji-svcvoting-svc ClusterIP 10.102.32.81 <none> 8080/TCP,8801/TCP 8d app=voting-svcweb-apex ClusterIP 10.104.12.249 <none> 80/TCP 84s app=web-apexweb-svc ClusterIP 10.106.220.250 <none> 80/TCP 8d app=web-svcweb-svc-2 ClusterIP 10.102.99.153 <none> 80/TCP 27m app=web-svc-2
从上面的输出可以看到 web-apex 服务和其他普通服务一样，但是他并没有端点。
$ kubectl get ep -n emojivotoNAME ENDPOINTS AGEemoji-svc 10.244.1.228:8801,10.244.1.228:8080 8dvoting-svc 10.244.1.202:8801,10.244.1.202:8080 8dweb-apex <none> 2m55sweb-svc 10.244.1.227:8080 8dweb-svc-2 10.244.1.233:8080 28m
在继续之前我们可以先看看当前应用的流量状态：
$ linkerd viz stat po -n emojivotoNAME STATUS MESHED SUCCESS RPS LATENCY_P50 LATENCY_P95 LATENCY_P99 TCP_CONNemoji-696d9d8f95-5vn9w Running 1/1 100.00% 2.3rps 1ms 1ms 1ms 4vote-bot-6d7677bb68-jvxsg Running 1/1 100.00% 0.3rps 1ms 1ms 1ms 1voting-ff4c54b8d-xhjv7 Running 1/1 98.04% 0.8rps 1ms 8ms 10ms 4web-5f86686c4d-58p7k Running 1/1 100.00% 1.4rps 1ms 6ms 9ms 2
可以清楚看到虽然我们将 web 服务的更新版本已经部署了，但是现在没有产生任何的流量。接下来我们需要去创建一个 TrafficSplit 对象，然后去拆分一部分流量到我们的新服务中去。
创建一个如下所示的 TrafficSplit 资源对象：
# web-svc-ts.ymlapiVersion: split.smi-spec.io/v1alpha2kind: TrafficSplitmetadata: name: web-svc-ts namespace: emojivotospec: # 客户端用于连接到目标应用程序的 root 服务 service: web-apex # 命名空间中的 Service 以及它们自己的 selectors、端点和配置。 backends: # 拆分的后端服务 - service: web-svc weight: 500 # 权重 - service: web-svc-2 weight: 500
上面的资源对象中主要包括两个属性：
service：客户端用于连接到目标应用程序的 root 服务backends：命名空间内的服务，具有自己的选择器、端点和配置（我们可以将这些服务看成叶服务）。service：与可以处理请求的 Pod 关联地具体服务的名称。weight：它与分配给服务的总流量的百分比相关。
现在我们来应用上面的资源对象：
$ kubectl apply -f web-svc-ts.yamltrafficsplit.split.smi-spec.io/web-svc-ts created$ kubectl get trafficsplit -n emojivotoNAME SERVICEweb-svc-ts web-apex
创建完成后我们可以通过 linkerd viz stat 命令的一个 trafficsplit 子命令（可以缩写为 ts），来显示所有的流量拆分统计信息。
$ linkerd viz stat ts -n emojivotoStarting in 2.12, the SMI extension will be required for traffic splitting. Please follow the SMI extension getting started guide from https://linkerd.io/2.10/tasks/linkerd-smi NAME APEX LEAF WEIGHT SUCCESS RPS LATENCY_P50 LATENCY_P95 LATENCY_P99web-svc-ts web-apex web-svc 500 - - - - -web-svc-ts web-apex web-svc-2 500 - - - - -
由于投票机器人配置为将流量发送到 web-svc.emojivoto:80，所以现在我们看不到任何流量拆分的指标。所以我们先更新下 vote-bot 服务将流量发送到 web-apex 服务，而不是 web-svc。以下 kubectl 命令中使用的文件更改了 vote-bot 部署中的 WEB_HOST 环境变量，以将流量发送到 web-apex 服务，从而使 TrafficSplit 配置生效。
$ kubectl edit deploy vote-bot -n emojivoto# ...... spec: containers: - command: - emojivoto-vote-bot env: - name: WEB_HOST value: web-apex.emojivoto:80 image: docker.l5d.io/buoyantio/emojivoto-web:v11 imagePullPolicy: IfNotPresent name: vote-bot# ......
更新后新的 vote-bot 服务将向 web-apex 服务发出请求，我们可以使用上面的 trafficsplit 子命令再次来验证：
$ linkerd viz stat ts -n emojivotoStarting in 2.12, the SMI extension will be required for traffic splitting. Please follow the SMI extension getting started guide from https://linkerd.io/2.10/tasks/linkerd-smi NAME APEX LEAF WEIGHT SUCCESS RPS LATENCY_P50 LATENCY_P95 LATENCY_P99web-svc-ts web-apex web-svc 500 90.32% 1.0rps 3ms 9ms 10msweb-svc-ts web-apex web-svc-2 500 96.49% 0.9rps 1ms 5ms 5ms
从上面的输出可以看到 web-apex 服务是 web-svc 和 web-svc-2 服务的 APEX 服务，它们自己则是 LEAF 服务，输出结果还显示了每个服务的权重分布。
调整权重
接着我们再用 linkerd viz stat 命令来查看下应用的流量情况，上一次我们查看的时候 web-svc-2 服务关联的 Pod 没有收到任何流量。
$ linkerd viz stat pod -n emojivotoNAME STATUS MESHED SUCCESS RPS LATENCY_P50 LATENCY_P95 LATENCY_P99 TCP_CONNemoji-696d9d8f95-5vn9w Running 1/1 100.00% 2.3rps 1ms 2ms 3ms 5vote-bot-646b9fd6fd-js526 Running 1/1 100.00% 0.3rps 1ms 1ms 1ms 1voting-ff4c54b8d-xhjv7 Running 1/1 89.74% 1.3rps 1ms 7ms 9ms 5web-5f86686c4d-58p7k Running 1/1 97.33% 1.2rps 2ms 9ms 10ms 3web-svc-2-f9d77474f-hgsg4 Running 1/1 92.31% 1.3rps 1ms 6ms 9ms 3
这次我们可以看到与 web-svc 和 web-svc-2 相关的两个 Pod 都在处理请求了。证明我们的流量拆分配置是正确的。
TrafficSplit 定义中将每个服务的权重设置为 500，以平均分配流量。在实际工作中，我们可以先将 web-svc-2 的权重设置为 1%的或者很低的权重开始，以确保没有错误，然后当我们确定新版本没有问题后，可以调整慢慢调整每个服务的权重，到最终所有流量都切换到新版本上面去。
我们可以通过手动编辑 TrafficSplit 对象来手动调整这两个服务的权重。将 75% 的流量发送到 web-svc-2，将 25% 的流量发送到 web-svc。
# web-svc-ts-2.ymlapiVersion: split.smi-spec.io/v1alpha2kind: TrafficSplitmetadata: name: web-svc-ts namespace: emojivotospec: # 客户端用于连接到目标应用程序的 root 服务 service: web-apex # 命名空间中的 Service 以及它们自己的 selectors、端点和配置。 backends: # 拆分的后端服务 - service: web-svc weight: 250 # 权重 - service: web-svc-2 weight: 750
更新上面的资源对象后，再次查看流量拆分的情况。
$ linkerd viz stat ts -n emojivotoStarting in 2.12, the SMI extension will be required for traffic splitting. Please follow the SMI extension getting started guide from https://linkerd.io/2.10/tasks/linkerd-smi NAME APEX LEAF WEIGHT SUCCESS RPS LATENCY_P50 LATENCY_P95 LATENCY_P99web-svc-ts web-apex web-svc 250 87.88% 0.6rps 6ms 17ms 20msweb-svc-ts web-apex web-svc-2 750 94.12% 1.4rps 2ms 8ms 10ms
在输出中，你将看到 WEIGHT 列与上面的变更相匹配，web-svc-2 为 750、web-svc 为 250。接着我们再更改 TrafficSplit 对象，将所有流量发送到 web-svc-2 服务去。
# web-svc-ts-3.ymlapiVersion: split.smi-spec.io/v1alpha2kind: TrafficSplitmetadata: name: web-svc-ts namespace: emojivotospec: # 客户端用于连接到目标应用程序的 root 服务 service: web-apex # 命名空间中的 Service 以及它们自己的 selectors、端点和配置。 backends: # 拆分的后端服务 - service: web-svc weight: 0 # 权重 - service: web-svc-2 weight: 1
更新后我们再次查看流量拆分情况：
$ linkerd viz stat ts -n emojivotoStarting in 2.12, the SMI extension will be required for traffic splitting. Please follow the SMI extension getting started guide from https://linkerd.io/2.10/tasks/linkerd-smi NAME APEX LEAF WEIGHT SUCCESS RPS LATENCY_P50 LATENCY_P95 LATENCY_P99web-svc-ts web-apex web-svc 0 - - - - -web-svc-ts web-apex web-svc-2 1 99.15% 1.9rps 2ms 3ms 3ms
正常我们可以看到 web-svc-2 服务对应的 WEIGHT 为 1，而 web-svc 为 0。
到这里我们就了解了 Linkerd 中的流量拆分的使用，为了简单起见，我们这里使用的是一个单独的 web-apex 服务，当然 apex 服务也可以是后端之一的服务，apex 和后端之一具有相同服务的 TrafficSplit 会将发往该服务的流量发送到该服务，但会与其余后端服务成比例，这是可以动态完成的，允许你在现有服务之上插入一个 TrafficSplit。
例如，我们可以简单地使用 web-svc 作为 apex（并继续使用它以及 web-svc-2 作为后端），而不是使用 web-apex。在创建 TrafficSplit 的那一刻，到 web-svc 的现有流量将遵循 TrafficSplit 的规则；并且在它被删除的那一刻，到 web-svc 的流量将恢复正常。
在实践中我们往往还会将 Linkerd 的流量拆分功能与 CI/CD 系统进行集成，以自动化发布过程，Linkerd 本身就提供了相关指标，这结合起来是不是就可以实现渐进式交付了：通过将指标和流量拆分捆绑在一起，可以以增量、安全和完全自动化的方式发布新代码，前面我们介绍过 Argo Rollouts，我们也可以使用像 https://flagger.app/ 这样的项目，因为它是建立在 Linkerd 的指标和流量拆分功能之上来执行渐进式交付的。
