flink run on k8s，application模式，更新升级代码时，如果删除deploym

在Flink on Kubernetes（K8s）环境下，使用Application模式进行更新升级时，确实需要妥善处理Deployment和ConfigMaps以确保代码逻辑更新与状态恢复的兼容性。根据您的描述，这里提供一种策略来平衡代码更新与状态恢复的需求：

1. 保留Checkpoint信息: 更新前，确保您已有一个可用的checkpoint或savepoint作为状态恢复点。这一步对于无损升级至关重要。

2. 备份ConfigMap: 在删除或更新Deployment之前，先备份当前使用的ConfigMap。这样，在遇到问题时可以迅速回滚到之前的配置状态。备份命令示例：

   kubectl get configmap <configmap-name> -o yaml > configmap-backup.yaml
   

3. 更新Deployment配置不删除ConfigMap: 更新Deployment时，不要直接删除ConfigMap，而是更新Deployment的镜像版本以引入新代码。同时，如果ConfigMap中存储了关于从哪个checkpoint恢复的信息，确保这部分内容在更新过程中保持不变或被正确地指向新的checkpoint（如果适用）。可以通过编辑Deployment YAML或使用kubectl set image命令实现代码更新，例如：

   kubectl set image deployment/<deployment-name> <container-name>=<new-image>:<tag>
   

4. 利用滚动更新策略: K8s的Deployment默认采用滚动更新策略，这意味着它会逐步替换旧Pod，而不是一次性删除所有旧Pod并创建新Pod。这有助于维护服务的连续性，并且在新Pod准备就绪之前，旧Pod仍可服务，避免了服务中断的问题。

5. 确保兼容性: 确保新代码与旧状态兼容。如文档所述，修改代码后从状态恢复需保证代码兼容性。如果不兼容，可能需要选择“允许部分算子忽略状态”或采取其他措施来解决启动时的状态恢复问题。

6. 验证与监控: 更新后，密切监控应用日志和性能指标，确保新版本正常运行且数据处理逻辑符合预期。同时，验证状态恢复是否成功，以及是否有数据重复或丢失的情况。

通过上述步骤，您可以实现在保留ConfigMap的同时更新代码逻辑，并尽量维持从checkpoint恢复的能力，从而达到平滑升级的目的。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。