容器服务 kubernetes Deployment实现分批发布

本文涉及的产品
容器镜像服务 ACR,镜像仓库100个 不限时长
容器服务 Serverless 版 ACK Serverless,317元额度 多规格
容器服务 Serverless 版 ACK Serverless,952元额度 多规格
简介: 1. 前言 容器服务官网提供的分批发布基于 StatefulSet 开发,有状态副本集部署 POD 是按照顺序一台一台的发布重启,需要消耗很长的时间,并且控制台不尽人意,存在不少坑。 StatefulSet 分批发布不支持任意数目任意批数的发布,实际操作中往往需要先发布一台线上服务做灰度,然后逐步放大。 因而采用无状态副本集 Deployment 对象分批部署,并通过同一个 labels指向

1. 前言

容器服务官网提供的分批发布基于 StatefulSet 开发,有状态副本集部署 POD 是按照顺序一台一台的发布重启,需要消耗很长的时间,并且控制台不尽人意,存在不少坑。

StatefulSet 分批发布不支持任意数目任意批数的发布,实际操作中往往需要先发布一台线上服务做灰度,然后逐步放大。

因而采用无状态副本集 Deployment 对象分批部署,并通过同一个 labels指向统一一个 Service 暴露给访问者,成为大应用中最合适的分批发布。

2. 配置过程

1. 首先建立一个副本数目为1的初始灰度 Deployment,yaml 如下:

apiVersion: apps/v1beta2
kind: Deployment
metadata:
# service 选择标签
  labels:
    app: {app_name}-aone
  name: {app_name}-aone-1
  namespace: {app_name}
spec:
  progressDeadlineSeconds: 600
  replicas: 1
  revisionHistoryLimit: 10
  selector:
    matchLabels:
      app: {app_name}-aone
  template:
    metadata:
      labels:
        app: {app_name}-aone
    spec:
      containers:
        - image: >-
            registry-vpc.cn-north-2-gov-1.aliyuncs.com/app-cloud/{app_name}:20190101191052
          imagePullPolicy: Always
# 在应用停止前调用优雅下线脚本,摘除 hsf,lwp 服务
          lifecycle:
            preStop:
              exec:
                command:
                  - sudo
                  - '-u'
                  - admin
                  - /home/admin/appconf/bin/appctl.sh
                  - {app_name}
                  - stop
# 就绪检查和存活检查
          livenessProbe:
            failureThreshold: 10
            initialDelaySeconds: 30
            periodSeconds: 10
            successThreshold: 1
            tcpSocket:
              port: 508
            timeoutSeconds: 1
          name: {app_name}-aone
          readinessProbe:
            failureThreshold: 10
            initialDelaySeconds: 30
            periodSeconds: 10
            successThreshold: 1
            tcpSocket:
              port: 508
            timeoutSeconds: 1
          resources:
            limits:
              cpu: '4'
              memory: 8196Mi
            requests:
              cpu: '4'
              memory: 8196Mi
          terminationMessagePath: /dev/termination-log
          terminationMessagePolicy: File
          volumeMounts:
            - mountPath: /home/admin/logs
              name: volume-1553680362129
      dnsPolicy: ClusterFirst
      restartPolicy: Always
      schedulerName: default-scheduler
      securityContext: {}
      terminationGracePeriodSeconds: 30
# 日志统一写到映射的宿主机数据盘日志目录
      volumes:
        - hostPath:
            path: /var/lib/docker/logs/{app_name}
            type: ''
          name: volume-1553680362129

2. 第二批,比如设置为16台,分4次发布,每次25%,只需要复制上面脚本,编写 yaml 的 name 为{app_name}-aone-2, 注意保持labels 一致,确保 pod 为同一个Service 配置提供服务,并修改副本数为16,增加更新策略配置,同理同法建立第三批,第四批...。

metadata:
# service 选择标签
  labels:
    app: {app_name}-aone
  name: {app_name}-aone-2
  namespace: {app_name}
spec:
  progressDeadlineSeconds: 600
  replicas: 16
  revisionHistoryLimit: 10
  selector:
    matchLabels:
      app: {app_name}-aone
strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 25%
      maxUnavailable: 25%
    type: RollingUpdate

3. 建立 Service 服务,通过 labels 标签映射指向以上每批 Deployment,使用 NodePort 结合 SLB 方式,解耦 SLB 负载均衡与 k8s service 关系,房子 Cloud controller manager 同步删除 Service 与 SLB 负载均衡。

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: {app_name}-http
  namespace: {app_name}
spec:
  clusterIP: 133.33.33.33
  externalTrafficPolicy: Cluster
  ports:
    - nodePort: 32168
      port: 80
      protocol: TCP
      targetPort: 7001
  selector:
    app: {app_name}-aone
  sessionAffinity: None
  type: NodePort
status:
  loadBalancer: {}

配置好后,可以在容器服务的 Service 控制台这里点击服务名称,可以看到该服务对应以上4批部署(Deployment)。

至此,使用多个 Deployment 配置分批发布完成。

3. 使用多个 Deployment 分批发布优缺点

  • 优点:
    • 无状态部署速度快,回滚,重启速度也非常快,可以自己控制重启每批多少台机器;
    • 无状态部署可控性好,容器服务控制台在该类型操作坑少。
  • 缺点:
    • 云监控按照 Deployment 分组,监控信息变为在多个组查看;
    • 云效,EDAS 都不支持此种分批发布模式,需要自己二次开发运维发布来实现。

 

 

 

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