k8s配置pods滚动发布
背景
采用微服务架构部署的应用,部署方式都要用到容器化部署+k8s容器编排,最近我在公司负载的系统也是用的上述架构部署,但是随着系统的运行,用户提的需求就会越多,每次更新的话都要停机发布,最用户侧来说就不太方便了,传统的部署方式是使用nginx来做负载均衡,然后手动来做滚动发布,殊不知k8s也有自己的一套配置,来解决滚动发布的事情,并且系统发布时用户侧其实是无感知的;
配置文件代码
先上代码,再讲解各个参数的含义
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata: name: my-app-deployment labels: app: my-app
spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: my-app strategy: type: RollingUpdate rollingUpdate: maxSurge: 1 maxUnavailable: 1 template: metadata: labels: app: my-app spec: containers: - name: my-app-container image: your-image-repository/my-app:latest ports: - containerPort: 8080 readinessProbe: httpGet: path: /system/health/readniess port: 8080 initialDelaySeconds: 5 periodSeconds: 10 livenessProbe: httpGet: path: /system/health/readniess port: 8080 initialDelaySeconds: 15 periodSeconds: 20minReadySeconds: 50
配置参数说明
这里的配置文件中主要用到了strategy,readinessProbe,livenessProbe等主要的参数,下面讲解一下这写参数的含义;
strategy
将现有 Pod 替换为新 Pod 时所用的部署策略。其下面有以下可用参数:
type:部署的类型。取值可以是 “Recreate” 或 “RollingUpdate”。默认为 RollingUpdate;Recreate是重建式更新,在创建新 Pod 之前,所有现有的 Pod 会被杀死;RollingUpdate是滚动更新,简单定义 更新期间pod最多有几个等。可以指定maxUnavailable 和 maxSurge 来控制 rollingupdate 进程;Recreate会导致站点的停机,RollingUpdate则可以通过相关的配置,保证站点正常接收流量的情况下,部署新版本升级,不影响用户使用;
rollingUpdate 当type=rollingUpdate时才需设置此参数,rollingUpdate下的参数有如下这些:
- maxSurge :超出预期的 Pod 数量之后可以调度的最大 Pod 数量。该值可以是一个绝对数(例如: 5)或一个预期 Pod 的百分比(例如:10%)。如果 MaxUnavailable 为 0,则此字段不能为 0。 通过向上取整计算得出一个百分比绝对数。默认为 25%。例如:当此值设为 30% 时, 如果滚动更新启动,则可以立即对 ReplicaSet 扩容,从而使得新旧 Pod 总数不超过预期 Pod 数量的 130%。 一旦旧 Pod 被杀死,则可以再次对新的 ReplicaSet 扩容, 确保更新期间任何时间运行的 Pod 总数最多为预期 Pod 数量的 130%
- maxUnavailable :更新期间可能不可用的最大 Pod 数量。该值可以是一个绝对数(例如: 5)或一个预期 Pod 的百分比(例如:10%)。通过向下取整计算得出一个百分比绝对数。 如果 MaxSurge 为 0,则此字段不能为 0。默认为 25%。 例如:当此字段设为 30%,则在滚动更新启动时 ReplicaSet 可以立即缩容为预期 Pod 数量的 70%。 一旦新的 Pod 就绪,ReplicaSet 可以再次缩容,接下来对新的 ReplicaSet 扩容, 确保更新期间任何时间可用的 Pod 总数至少是预期 Pod 数量的 70%
readinessProbe
就绪探针;指示容器是否准备好为请求提供服务。如果就绪态探测失败, 端点控制器将从与 Pod 匹配的所有服务的端点列表中删除该 Pod 的 IP 地址。 初始延迟之前的就绪态的状态值默认为 Failure。 如果容器不提供就绪态探针,则默认状态为 Success。
例如,应用在启动时可能需要加载大量的数据或配置文件,或是启动后要依赖等待外部服务。 在这种情况下,既不想杀死应用,也不想给它发送请求。 Kubernetes 提供了就绪探针来发现并缓解这些情况。 容器所在 Pod 上报还未就绪的信息,并且不接受通过 Kubernetes Service 的流量。
说明:就绪探针在容器的整个生命周期中保持运行状态。也就是说配置后就绪探针会一直运行,确服务是否就绪状态;
就绪探针可以使用使用 HTTP GET 请求、TCP 套接字、exec、 gRPC 健康检查协议来进行探测,我这里使用的是http请求后台服务的一个接口来判断应用是否已经启动好了,如果启动好了,那就对外部提供服务;
就绪探针下常用的参数配置:
initialDelaySeconds:容器启动后要等待多少秒后才启动启动、存活和就绪探针。 如果定义了启动探针,则存活探针和就绪探针的延迟将在启动探针已成功之后才开始计算。 如果 periodSeconds 的值大于 initialDelaySeconds,则 initialDelaySeconds 将被忽略。默认是 0 秒,最小值是 0。
periodSeconds:执行探测的时间间隔(单位是秒)。默认是 10 秒。最小值是 1。
failureThreshold:探针连续失败了 failureThreshold 次之后, Kubernetes 认为总体上检查已失败:容器状态未就绪、不健康、不活跃。 对于启动探针或存活探针而言,如果至少有 failureThreshold 个探针已失败, Kubernetes 会将容器视为不健康并为这个特定的容器触发重启操作。 kubelet 遵循该容器的 terminationGracePeriodSeconds 设置。 对于失败的就绪探针,kubelet 继续运行检查失败的容器,并继续运行更多探针; 因为检查失败,kubelet 将 Pod 的 Ready 状况设置为 false。
其他常用的配置可以查阅官网 k8s官网
livenessProbe
指示容器是否准备好为请求提供服务。如果就绪态探测失败, 端点控制器将从与 Pod 匹配的所有服务的端点列表中删除该 Pod 的 IP 地址。 初始延迟之前的就绪态的状态值默认为 Failure。 如果容器不提供就绪态探针,则默认状态为 Success。
存活探针来确定什么时候要重启容器。 例如,存活探针可以探测到应用死锁(应用在运行,但是无法继续执行后面的步骤)情况。 重启这种状态下的容器有助于提高应用的可用性,即使其中存在缺陷。
存活探针的常用参数和就绪探针完全一致,可以参考存活探针的使用方法;
最后我的配置文件内还使用了minReadySeconds参数,他的意思是:新建的 Pod 在没有任何容器崩溃的情况下就绪并被系统视为可用的最短秒数。 默认为 0(Pod 就绪后即被视为可用)。
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