Kubernetes - 4.4 Workload - Deployment
什么是Deployment？
Deployment提供了运行Pod能力，并且为Pod提供滚动升级、伸缩、副本等功能，一般用于运行无状态的应用。目前建议使用Deployment来代替RelicaSet及ReplicationController的使用。
什么是无状态应用？
无状态应用是不将数据或应用程序状态存储到容器中，这将使无状态应用程序更具可伸缩性。例如前端应用是无状态的，可以部署多个副本以提高其可用性并在需求低时进行缩减，并且这些副本不需要唯一的标识。
Deployment操作
创建Deploymentkubectl create deployment nginx-deployment --image=nginx:1.16
通过yaml文件操作kubectl apply -f nginx-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nginx-deployment
labels:
app: nginx
spec:
selector:
matchLabels:
app: nginx
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.16
查看Deployment列表kubectl get deployment
查看Deployment描述信息kubectl describe deployment
Deployment 手动伸缩Pod数量
方式1. 通过kubectl set imagekubectl scale deployment nginx-deployment --replicas 5
方式2. 通过kubectl applykubectl apply -f nginx-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nginx-deployment
labels:
app: nginx
spec:
replicas: 5
selector:
matchLabels:
app: nginx
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.16方式3. 通过kubectl editkubectl edit deployment/nginx-deployment
spec:
replicas: 5
Deployment 自动伸缩Pod数量 (Horizontal Pod Autoscaler)
HPA基于观察到的CPU利用率或借助自定义指标自动缩放 ReplicaSet、Deployment中的Pod数量 。控制器会定期调整复制控制器或部署中副本的数量，以使观察到的平均CPU利用率与用户指定的目标相匹配。
方式1. 通过autoscalekubectl autoscale deployment nginx-deployment --min=5 --max=10 --cpu-percent=80
方式2. 通过yaml文件kubectl apply -f hpa-demo.yaml
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: nginx-deployment
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1beta1
kind: Deployment
name: nginx-deployment
minReplicas: 5
maxReplicas: 10
targetCPUUtilizationPercentage: 80方式3. 通过kubectl editkubectl edit hpa nginx-deployment
spec:
maxReplicas: 10
minReplicas: 5
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: nginx-deployment
targetCPUUtilizationPercentage: 80查看HPA列表kubectl get hpa
查看HPA描述信息kubectl describe hpa nginx-deployment
Deployment 版本管理
通过更改部署的Pod模板规范来更新Deployment中Pod镜像。触发更新时Deployment会停止Pod及逐渐将Pod的数量缩减为零，然后使用Pod模板来调出新的Pod。
方式1. 通过kubectl set imagekubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.17
方式2. 通过yaml文件kubectl apply -f deployment-demo.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nginx-deployment
labels:
app: nginx
spec:
replicas: 5
selector:
matchLabels:
app: nginx
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17方式3. 通过kubectl editkubectl edit deployment/nginx-deployment
spec:
containers:
image: nginx:1.17通过.spec.revisionHistoryLimit 字段，可指定为该 Deployment 保留多少个旧的 ReplicaSet。
默认为10，当为0时，将无法对Deployment进行回滚操作。
查看历史版本，在这里版本1的是nginx:1.16，版本2是nginx:1.17kubectl rollout history deployment/nginx-deployment
回滚版本到版本1kubectl rollout undo deployment/nginx-deployment
查看更新状态kubectl rollout status deployment/nginx-deployment
暂停更新kubectl rollout pause deployment/nginx-deployment
恢复更新kubectl rollout resume deployment/nginx-deployment
部署策略
在Kubernetes中，针对于不同的应用场景推出了不同的发布策略，选择合适的策略将会使业务在发布过程中更加稳定。
Recreate: (重建) 停止旧版本服务后部署新版本
优点: 容易配置，服务一次性更新。
缺点: 部署时间长，取决于旧版本的停止时间及新版本的部署时间。
通过Deployment YAML配置清单定义
spec:
replicas: 3
strategy:
type: RecreateRollingUpdate: (滚动) 旧版本到新版本的逐步替换的策略
优点: 容易配置，不用停机，处理状态平衡的服务方便。
缺点: 需要一定的时间去完成部署、回滚，无法控制流量。
通过Deployment YAML配置清单定义
spec:
strategy:
type: RollingUpdate #指定滚动更新
rollingUpdate:
maxSurge: 25% #超过期望的Pod数量
maxUnavailable: 25% #不可用Pod最大数量.spec.strategy.rollingUpdate.minReadySeconds:
设置升级前等待时间，防止容器启动后造成无法提供服务
.spec.strategy.rollingUpdate.maxSurge:
设置升级过程中最多可以比定义的Pod多出的数量
.spec.strategy.rollingUpdate.maxUnavaible:
设置升级过程中最多有多少个Pod处于不可用状态定义滚动升级的策略，如果maxUnavaible用默认值1，实际没起到升级失败后对旧Pod的保护。如果新的Pod启动失败，依然把旧的正常Pod Kill掉了，这不符合我们的预期。改成百分比后，若新Pod启动失败，则升级过程会被Block住，旧的正常Pod还是处于Running状态。
Blue/Green: (蓝绿) 保持旧版本，发布新版本，然后将流量从旧版本切换到新版本
优点: 即时部署、回滚，服务一次性更新。
缺点: 由于新旧版本同时存在需要2倍的资源，无法处理有状态应用。
通过Service YAML配置清单定义
labels:
app: nginx
version: v1.0.0
labels:
app: nginx
version: v2.0.0Canary: (金丝雀)切换一部分用户到新版本，然后在将全部流量切换到新版本
优点: 快速回滚，如果出问题情况下影响最小
缺点: 需要一定的时间去完成部署、回滚
通过Deployment YAML配置清单定义，调整不同ReplicaSet的副本数
spec: # Version v1.0.0
replicas: 90
spec: # Version v2.0.0
replicas: 10或者可以通过Istio Route YAML配置清单定义
route:
- tags:
version: v1.0.0
weight: 90
- tags:
version: v2.0.0
weight: 10A/B testing: (A/B测试) 根据不同的条件将流量切换到新版本，例如Cookie、地址位置、语言等
优点: 多版本同时运行，可控制流量
缺点: 需要负载均衡器根据条件去调度流量，需要分布式跟踪去解决会话错误问题
通过Istio Route YAML配置清单定义
kind: RouteRule
metadata:
name: nginx-v1.0.0
spec:
destination:
name: nginx
route:
- labels:
version: v1.0.0
match:
request:
headers:
x-api-version:
exact: "v1.0.0"
kind: RouteRule
metadata:
name: nginx-v2.0.0
spec:
destination:
name: nginx
route:
- labels:
version: v2.0.0
match:
request:
headers:
x-api-version:
exact: "v2.0.0"Shadow: (影子) 传入旧版本的请求流量镜像到新版本，响应流量将会被丢弃，当满足稳定性的测试时将会切换流量至新版本。
优点: 可以使用生产的流量对新版本进行测试而对用户没有影响
缺点: 由于新旧版本同时存在需要2倍的资源，配置复杂，可能需要模拟服务提供消相应
通过Istio VirtualSerivce YAML配置清单定义
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
name: nginx-vs
labels:
app: nginx
spec:
hosts:
- nginx.local
gateways:
- nginx
http:
- route:
- destination:
host: nginx-v1.0.0
mirror:
host: nginx-v2.0.0一般在充足的测试下通常使用滚动或者蓝绿方案，蓝绿及阴影的方案对资源要求。如果缺乏测试或者信心可以使用金丝雀、A/B测试、影子方案。如果测试特定的维度可以使用A/B测试方案。如果使用到影子方案则需要额外的服务模拟流量，以及防止对数据的重复生产，但用在测试性能时很有用。
Deployment状态管理
与Pod一样，Deployment的声明周期不是一直处于同一个状态不变的，在操作ReplicaSet时状态会随之改变。
Progressing Deployment正在创建新的ReplicaSet、正在扩容、缩容已有的ReplicaSet。
Available Deployment的可用副本数已经达到期望定义的策略，ReplicaSet中的版本已经更新完成。
Failed Deployment配置了无效的引用、错误的探针、无法拉取镜像、权限不足等。
通过kubectl查看Deployment状态情况，Conditions段kubectl describe deployment
kubectl get deployment -o yaml
使用技巧
在业务情况允许下，尽量将容器设置成无状态化的方式运行，这样对于环境等要求是最小的。而且容器设置采用最小化功能的原则，一个Pod内可以包含多个容器负责不同的功能。
