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K8s deployment 进阶

文章目录

  • K8s deployment 进阶
    • Deployment 更新策略
      • Recreate
      • RollingUpdate
        • maxSurge 和 maxUnavailable
      • minReadySeconds
      • progressDeadlineSeconds
    • Deployment 版本回滚
    • Deployment 实现灰度发布

K8s deployment 进阶

Deployment 更新策略

Recreate

重建 (Recreate),当更新策略设定为 Recreate,在更新镜像时,它会先杀死正在运行的Pod,等彻底杀死后,重新创建新的RS,然后启动对应的Pod,那么在这个更新过程中,会造成服务一段时问无法提供服务;

  • 第一步:同时杀死所有旧版本的Pod,此时Pod无法正常对外提供服务;
  • 第二步:创建新的RS,启动新的Pod;
  • 第三步:等待Pod就绪,对外提供服务;

在这里插入图片描述

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: demoapp-deploynamespace: default
spec:strategy:         # 更新策略type: Recreate  # 更新镜像的策略定义为Recreatereplicas: 5            # 副本数selector:             # 通过标签选择器选择要管理的PodmatchLabels:app: demoapptemplate:metadata:labels:app: demoappspec:containers:- name: webserverimage: nginx:1.7.9ports:- name: httpcontainerPort: 80

通常只有应用的新旧版本不兼容(例如依赖的后台数据的格式不同且无法兼容)时才会使用,这种更新会出现一段时间的服务无法访问

RollingUpdate

滚动更新 (RoILingupdate),一次仅更新一批Pod,当更新的Pod就绪后,在更新另一批,直到全部更新完成为止;该策路实现了不间断服务的目标,在更新过程中可能会出现不同的应用版本井存且,同时提供服务的情况。

  • 第一步:创建新的Replicaset,然后根据新的镜像运行新的Pod;
  • 第二步:删除1日的Pod,启动新的Pod,新Pod就绪后,继续删除1日
    Pod,启动新Pod;
  • 第三步:持续第二步过程,一直到所有Pod都被更新成功。

在这里插入图片描述

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: demoapp-deploynamespace: default
spec:strategy:type: RollingUpdate  # 更新镜像的策略为RollingUpdatereplicas: 5            # 副本数selector:             # 通过标签选择器选择要管理的PodmatchLabels:app: demoapptemplate:metadata:labels:app: demoappspec:containers:- name: webserverimage: oldxu3957/demoapp:v1.1ports:- name: httpcontainerPort: 80

RollingUpdate 更新时,会出现新老版本同时存在,同时能访问的情况,让使用者无法明显感知到服务更新

maxSurge 和 maxUnavailable

Deployment 会在 spec.strategy.type=Rollingupdate 时,采取滚动更新的方式更新 Pods。可以指定 maxUnavailable 和

maxsurge 来控制滚动更新过程。

  • maxSurge 最大可用Pod
    • 用来指定可以创建超出期望Pod个数的 Pod数量。可以是数字,也可以是百分比(例如10%) 此字段的默认值为25%。
    • 例如,当此值为 20% 时,启动滚动更新后,会立即对新的Replicaset 扩容,同时保证新1日 Pod 的总数不超过所需 Pod 总数的 120%。一旦1 Pods 被杀死,新的Replicaset 可以进一步扩容, 同时确保更新期间的任何时候行中的 Pods 总数最多为所需 Pods 总数的 120%。计算公式:10+(10x20%)=12
  • maxUnavailable 最大不可用Pod
    • 用来指定更新过程中不可用的 Pod 的个数上限。可以是数字,也可以是百分比(例如10%) 此字段的默认值为25%。
    • 例如,当此值设置为 20% 时,滚动更新开始时会立即将旧Replicaset 缩容到期望 Pod 个数的70%。新 Pod 准备就绪后,继续缩容1旧有的 Replicaset,然后对新的Replicaset 扩容,确保在更新期间可用的 Pods 总数在任何时候都是所需的 Pod 个数的 70%。 计算公式:10-(1 0×20%)=8

maxSurge 和 maxUnavailable 两个属性协同工作,可组合定义出3中不同的策路完成多批次的应用更新。

  • 先增新,后减旧:将maxSurge设置为30%,将maxUnavailable的值设为0;
  • 先减旧,后增新:将maxUnavailabre设置为30%,将maxSurge的值设为0;
  • 同时增减,将maxSurge和maxUnavailable分别设定为20%;期望是12Pod,至少就绪8个Pod

同时增减配置

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: demoapp-deploynamespace: default
spec:# pasued: true  # 默认为false 设置为true 时,停止更新minReadySeconds: 5   # 设置 就绪等待时长 5s  默认为0 strategy:rollingUpdate:maxSurge: 20%maxUnavailable: 20%type: RollingUpdate  # 更新镜像的策略为RollingUpdatereplicas: 10            # 副本数selector:             # 通过标签选择器选择要管理的PodmatchLabels:app: demoapptemplate:metadata:labels:app: demoappspec:containers:- name: webserverimage: nginx:1.7.9ports:- name: httpcontainerPort: 80

minReadySeconds

Deployment支持使用 spec .minReadySeconds 字段来控制滚动更新的速度,默认值为0,表示新建的Pod对象一旦 “就绪“将立即被视作可用,随后即可开始下一轮更新过程。如果设定了spec .minReadySeconds:3 及表示新建的Pod对象至少要成功运行多久才会被视作可用,即就绪之后还要等待指定的 3s 才能开始下一批次的更新。在一个批次内新建的所有Pod就绪后在转为可用状态前,更新操作会被阻塞,并且任何一个Pod就绪探测失败,都会导致滚动更新被终止。

因此,为ninReadySeconds 设定一个合理的值,不仅能够减缓更新的速度,还能够让Deployment提前发现一部分程序因为Bug导致的升级故障。

progressDeadlineSeconds

滚动更新故障超时时长,默认时600秒,在升级版本过程中,出现各种问题导致升级进程卡住,比如拉镜像网络不好,没有权限等。 当超时后,就会上报这个异常,这个时候deployment 状态会被标记为False,并注明原因。但是并不会阻止 deployment 继续进行卡在后面的升级操作

Deployment 版本回滚

当deployment 不稳定进入反复崩溃状态时。默认情况下,deployment 的所有上线记录都保存在系统中,以便随时回滚。(可以通过修改spec.revisionHistoryLimit 调整保留数量, 默认10条)

1. 查看历史版本
$ kubectl rollout history deployment demo-deploy
2. 查看对应version 的具体信息
$ kubectl rollout history deployment demo-deploy --version=1
3. 回滚对应版本
$ kubectl rollout undo deployment demo-deploy --to-version=1 

Deployment 实现灰度发布

灰度发布(又名金丝雀发布) 是指黑与白之前,能够平滑过度的一种发布方式,在上面可以进行 A/B Testing

  1. 首先:让一部分用户继续使用产品特性A (旧版本)
  2. 其次:让一部分用户开始使用产品特性B(新版本)
  3. 最后:如果用户对产品特性B没有反对意见,那么逐步扩大反问,将用户的流量迁移到B上面来。

使用灰度发布的模式,可以及时发现问题,调整问题,以减少影响的速度,保证整体系统的稳定运行。简单点说就是同时运行两个版本的deployment,用同一个 service 代理 两个deployment。

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