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Deployment

在生产环境中,我们基本上不会直接管理 pod,我们需要 kubernetes 来帮助我们来完成一些自动化操作,例如自动扩容或者自动升级版本。可以想象在生产环境中,我们手动部署了 10 个 hellok8s:v1 的 pod,这个时候我们需要升级成 hellok8s:v2 版本,我们难道需要一个一个的将 hellok8s:v1 的 pod 手动升级吗?

这个时候就需要我们来看 kubeates 的另外一个资源 deployment,来帮助我们管理 pod。

扩容

首先可以创建一个 deployment.yaml 的文件。来管理 hellok8s pod。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: hellok8s-deployment
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: hellok8s
  template:
    metadata:
      labels:
        app: hellok8s
    spec:
      containers:
        - image: guangzhengli/hellok8s:v1
          name: hellok8s-container

其中 kind 表示我们要创建的资源是 deployment 类型, metadata.name 表示要创建的 deployment 的名字,这个名字需要是唯一的。

spec 里面表示,首先 replicas 表示的是部署的 pod 副本数量,selector 里面表示的是 deployment 资源和 pod 资源关联的方式,这里表示 deployment 会管理 (selector) 所有 labels=hellok8s 的 pod。

template 的内容是用来定义 pod 资源的,你会发现和作业一:Hellok8s Pod 资源的定义是差不多的,唯一的区别是我们需要加上 metadata.labels 来和上面的 selector.matchLabels 对应起来。来表明 pod 是被 deployment 管理,不用在template 里面加上 metadata.name 是因为 deployment 会主动为我们创建 pod 的唯一name

接下来输入下面的命令,可以创建 deployment 资源。通过 getdelete pod 命令,我们会初步感受 deployment 的魅力。每次创建的 pod 名称都会变化,某些命令记得替换成你的 pod 的名称

kubectl apply -f deployment.yaml

kubectl get deployments
#NAME                  READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
#hellok8s-deployment   1/1     1            1           39s

kubectl get pods             
#NAME                                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
#hellok8s-deployment-77bffb88c5-qlxss   1/1     Running   0          119s

kubectl delete pod hellok8s-deployment-77bffb88c5-qlxss 
#pod "hellok8s-deployment-77bffb88c5-qlxss" deleted

kubectl get pods                                       
#NAME                                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
#hellok8s-deployment-77bffb88c5-xp8f7   1/1     Running   0          18s

我们会发现一个有趣的现象,当手动删除一个 pod 资源后,deployment 会自动创建一个新的 pod,这和我们之前手动创建 pod 资源有本质的区别!这代表着当生产环境管理着成千上万个 pod 时,我们不需要关心具体的情况,只需要维护好这份 deployment.yaml 文件的资源定义即可。

接下来我们通过自动扩容来加深这个知识点,当我们想要将 hellok8s:v1 的资源扩容到 3 个副本时,只需要将 replicas 的值设置成 3,接着重新输入 kubectl apply -f deployment.yaml 即可。如下所示:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: hellok8s-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: hellok8s
  template:
    metadata:
      labels:
        app: hellok8s
    spec:
      containers:
        - image: guangzhengli/hellok8s:v1
          name: hellok8s-container

可以在 kubectl apply 之前通过新建窗口执行 kubectl get pods --watch 命令来观察 pod 启动和删除的记录,想要减少副本数时也很简单,你可以尝试将副本数随意增大或者缩小,再通过 watch 来观察它的状态。

deployment

升级版本

我们接下来尝试将所有 v1 版本的 pod 升级到 v2 版本。首先我们需要构建一份 hellok8s:v2 的版本镜像。唯一的区别就是字符串替换成了 [v2] Hello, Kubernetes!

package main

import (
	"io"
	"net/http"
)

func hello(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
	io.WriteString(w, "[v2] Hello, Kubernetes!")
}

func main() {
	http.HandleFunc("/", hello)
	http.ListenAndServe(":3000", nil)
}

hellok8s:v2 推到 DockerHub 仓库中。

docker build . -t guangzhengli/hellok8s:v2
docker push guangzhengli/hellok8s:v2

接着编写 v2 版本的 deployment 资源文件。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: hellok8s-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: hellok8s
  template:
    metadata:
      labels:
        app: hellok8s
    spec:
      containers:
        - image: guangzhengli/hellok8s:v2
          name: hellok8s-container
kubectl apply -f deployment.yaml
# deployment.apps/hellok8s-deployment configured

kubectl get pods                
# NAME                                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
# hellok8s-deployment-66799848c4-kpc6q   1/1     Running   0          3s
# hellok8s-deployment-66799848c4-pllj6   1/1     Running   0          3s
# hellok8s-deployment-66799848c4-r7qtg   1/1     Running   0          3s

kubectl port-forward hellok8s-deployment-66799848c4-kpc6q 3000:3000
# Forwarding from 127.0.0.1:3000 -> 3000
# Forwarding from [::1]:3000 -> 3000

# open another terminal
curl http://localhost:3000
# [v2] Hello, Kubernetes!

你也可以输入 kubectl describe pod hellok8s-deployment-66799848c4-kpc6q 来看是否是 v2 版本的镜像。

Rolling Update(滚动更新)

如果我们在生产环境上,管理着多个副本的 hellok8s:v1 版本的 pod,我们需要更新到 v2 的版本,像上面那样的部署方式是可以的,但是也会带来一个问题,就是所有的副本在同一时间更新,这会导致我们 hellok8s 服务在短时间内是不可用的,因为所有 pod 都在升级到 v2 版本的过程中,需要等待某个 pod 升级完成后才能提供服务。

这个时候我们就需要滚动更新 (rolling update),在保证新版本 v2 的 pod 还没有 ready 之前,先不删除 v1 版本的 pod。

在 deployment 的资源定义中, spec.strategy.type 有两种选择:

  • RollingUpdate: 逐渐增加新版本的 pod,逐渐减少旧版本的 pod。
  • Recreate: 在新版本的 pod 增加前,先将所有旧版本 pod 删除。

大多数情况下我们会采用滚动更新 (RollingUpdate) 的方式,滚动更新又可以通过 maxSurgemaxUnavailable 字段来控制升级 pod 的速率,具体可以详细看官网定义。:

  • maxSurge: 最大峰值,用来指定可以创建的超出期望 Pod 个数的 Pod 数量。
  • maxUnavailable: 最大不可用,用来指定更新过程中不可用的 Pod 的个数上限。

我们先输入命令回滚我们的 deployment,输入 kubectl describe pod 会发现 deployment 已经把 v2 版本的 pod 回滚到 v1 的版本。

kubectl rollout undo deployment hellok8s-deployment

kubectl get pods                                    
# NAME                                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
# hellok8s-deployment-77bffb88c5-cvm5c   1/1     Running   0          39s
# hellok8s-deployment-77bffb88c5-lktbl   1/1     Running   0          41s
# hellok8s-deployment-77bffb88c5-nh82z   1/1     Running   0          37s

kubectl describe pod hellok8s-deployment-77bffb88c5-cvm5c
# Image: guangzhengli/hellok8s:v1

除了上面的命令,还可以用 history 来查看历史版本,--to-revision=2 来回滚到指定版本。

kubectl rollout history deployment hellok8s-deployment
kubectl rollout undo deployment/hellok8s-deployment --to-revision=2

接着设置 strategy=rollingUpdate , maxSurge=1 , maxUnavailable=1replicas=3 到 deployment.yaml 文件中。这个参数配置意味着最大可能会创建 4 个 hellok8s pod (replicas + maxSurge),最小会有 2 个 hellok8s pod 存活 (replicas - maxUnavailable)。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: hellok8s-deployment
spec:
  strategy:
     rollingUpdate:
      maxSurge: 1
      maxUnavailable: 1
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: hellok8s
  template:
    metadata:
      labels:
        app: hellok8s
    spec:
      containers:
      - image: guangzhengli/hellok8s:v2
        name: hellok8s-container

rollingupdate

存活探针 (livenessProb)

存活探测器来确定什么时候要重启容器。 例如,存活探测器可以探测到应用死锁(应用程序在运行,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。-- LivenessProb

在生产中,有时候因为某些 bug 导致应用死锁或者线程耗尽了,最终会导致应用无法继续提供服务,这个时候如果没有手段来自动监控和处理这一问题的话,可能会导致很长一段时间无人发现。kubelet 使用存活探测器 (livenessProb) 来确定什么时候要重启容器。

接下来我们写一个 /healthz 接口来说明 livenessProb 如何使用。 /healthz 接口会在启动成功的 15s 内正常返回 200 状态码,在 15s 后,会一直返回 500 的状态码。

package main

import (
	"fmt"
	"io"
	"net/http"
	"time"
)

func hello(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
	io.WriteString(w, "[v2] Hello, Kubernetes!")
}

func main() {
	started := time.Now()
	http.HandleFunc("/healthz", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
		duration := time.Since(started)
		if duration.Seconds() > 15 {
			w.WriteHeader(500)
			w.Write([]byte(fmt.Sprintf("error: %v", duration.Seconds())))
		} else {
			w.WriteHeader(200)
			w.Write([]byte("ok"))
		}
	})

	http.HandleFunc("/", hello)
	http.ListenAndServe(":3000", nil)
}
# Dockerfile
FROM golang:1.16-buster AS builder
RUN mkdir /src
ADD . /src
WORKDIR /src

RUN go env -w GO111MODULE=auto
RUN go build -o main .

FROM gcr.io/distroless/base-debian10

WORKDIR /

COPY --from=builder /src/main /main
EXPOSE 3000
ENTRYPOINT ["/main"]

Dockerfile 的编写和原来保持一致,我们把 tag 修改为 liveness 并推送到远程仓库。

docker build . -t guangzhengli/hellok8s:liveness
docker push guangzhengli/hellok8s:liveness

最后编写 deployment 的定义,这里使用存活探测方式是使用 HTTP GET 请求,请求的是刚才定义的 /healthz 接口,periodSeconds 字段指定了 kubelet 每隔 3 秒执行一次存活探测。 initialDelaySeconds 字段告诉 kubelet 在执行第一次探测前应该等待 3 秒。如果服务器上 /healthz 路径下的处理程序返回成功代码,则 kubelet 认为容器是健康存活的。 如果处理程序返回失败代码,则 kubelet 会杀死这个容器并将其重启。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: hellok8s-deployment
spec:
  strategy:
     rollingUpdate:
      maxSurge: 1
      maxUnavailable: 1
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: hellok8s
  template:
    metadata:
      labels:
        app: hellok8s
    spec:
      containers:
        - image: guangzhengli/hellok8s:liveness
          name: hellok8s-container
          livenessProbe:
            httpGet:
              path: /healthz
              port: 3000
            initialDelaySeconds: 3
            periodSeconds: 3

通过 get 或者 describe 命令可以发现 pod 一直处于重启当中。

kubectl apply -f deployment.yaml

kubectl get pods
# NAME                                   READY   STATUS    RESTARTS     AGE
# hellok8s-deployment-5995ff9447-d5fbz   1/1     Running   4 (6s ago)   102s
# hellok8s-deployment-5995ff9447-gz2cx   1/1     Running   4 (5s ago)   101s
# hellok8s-deployment-5995ff9447-rh29x   1/1     Running   4 (6s ago)   102s

kubectl describe pod hellok8s-68f47f657c-zwn6g

# ...
# ...
# ...
# Events:
#  Type     Reason     Age                   From               Message
#  ----     ------     ----                  ----               -------
#  Normal   Scheduled  12m                   default-scheduler  Successfully assigned default/hellok8s-deployment-5995ff9447-rh29x to minikube
#  Normal   Pulled     11m (x4 over 12m)     kubelet            Container image "guangzhengli/hellok8s:liveness" already present on machine
#  Normal   Created    11m (x4 over 12m)     kubelet            Created container hellok8s-container
#  Normal   Started    11m (x4 over 12m)     kubelet            Started container hellok8s-container
#  Normal   Killing    11m (x3 over 12m)     kubelet            Container hellok8s-container failed liveness probe, will be restarted
#  Warning  Unhealthy  11m (x10 over 12m)    kubelet            Liveness probe failed: HTTP probe failed with statuscode: 500
#  Warning  BackOff    2m41s (x36 over 10m)  kubelet            Back-off restarting failed container

就绪探针 (readiness)

就绪探测器可以知道容器何时准备好接受请求流量,当一个 Pod 内的所有容器都就绪时,才能认为该 Pod 就绪。 这种信号的一个用途就是控制哪个 Pod 作为 Service 的后端。 若 Pod 尚未就绪,会被从 Service 的负载均衡器中剔除。-- ReadinessProb

在生产环境中,升级服务的版本是日常的需求,这时我们需要考虑一种场景,即当发布的版本存在问题,就不应该让它升级成功。kubelet 使用就绪探测器可以知道容器何时准备好接受请求流量,当一个 pod 升级后不能就绪,即不应该让流量进入该 pod,在配合 rollingUpate 的功能下,也不能允许升级版本继续下去,否则服务会出现全部升级完成,导致所有服务均不可用的情况。

这里我们把服务回滚到 hellok8s:v2 的版本,可以通过上面学习的方法进行回滚。

kubectl rollout undo deployment hellok8s-deployment --to-revision=2

这里我们将应用的 /healthz 接口直接设置成返回 500 状态码,代表该版本是一个有问题的版本。

package main

import (
	"io"
	"net/http"
)

func hello(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
	io.WriteString(w, "[v2] Hello, Kubernetes!")
}

func main() {
	http.HandleFunc("/healthz", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
			w.WriteHeader(500)
	})

	http.HandleFunc("/", hello)
	http.ListenAndServe(":3000", nil)
}

build 阶段我们将 tag 设置为 bad,打包后 push 到远程仓库。

docker build . -t guangzhengli/hellok8s:bad

docker push guangzhengli/hellok8s:bad

接着编写 deployment 资源文件,Probe 有很多配置字段,可以使用这些字段精确地控制就绪检测的行为:

  • initialDelaySeconds:容器启动后要等待多少秒后才启动存活和就绪探测器, 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。
  • timeoutSeconds:探测的超时后等待多少秒。默认值是 1 秒。最小值是 1。
  • successThreshold:探测器在失败后,被视为成功的最小连续成功数。默认值是 1。 存活和启动探测的这个值必须是 1。最小值是 1。
  • failureThreshold:当探测失败时,Kubernetes 的重试次数。 对存活探测而言,放弃就意味着重新启动容器。 对就绪探测而言,放弃意味着 Pod 会被打上未就绪的标签。默认值是 3。最小值是 1。
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: hellok8s-deployment
spec:
  strategy:
     rollingUpdate:
      maxSurge: 1
      maxUnavailable: 1
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: hellok8s
  template:
    metadata:
      labels:
        app: hellok8s
    spec:
      containers:
        - image: guangzhengli/hellok8s:bad
          name: hellok8s-container
          readinessProbe:
            httpGet:
              path: /healthz
              port: 3000
            initialDelaySeconds: 1
            successThreshold: 5

通过 get 命令可以发现两个 pod 一直处于还没有 Ready 的状态当中,通过 describe 命令可以看到是因为 Readiness probe failed: HTTP probe failed with statuscode: 500 的原因。又因为设置了最小不可用的服务数量为maxUnavailable=1,这样能保证剩下两个 v2 版本的 hellok8s 能继续提供服务!

kubectl apply -f deployment.yaml

kubectl get pods                
# NAME                                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
# hellok8s-deployment-66799848c4-8xzsz   1/1     Running   0          102s
# hellok8s-deployment-66799848c4-m9dl5   1/1     Running   0          102s
# hellok8s-deployment-9c57c7f56-rww7k    0/1     Running   0          26s
# hellok8s-deployment-9c57c7f56-xt9tw    0/1     Running   0          26s


kubectl describe pod hellok8s-deployment-9c57c7f56-rww7k
# Events:
#   Type     Reason     Age                From               Message
#   ----     ------     ----               ----               -------
#   Normal   Scheduled  74s                default-scheduler  Successfully assigned default/hellok8s-deployment-9c57c7f56-rww7k to minikube
#   Normal   Pulled     73s                kubelet            Container image "guangzhengli/hellok8s:bad" already present on machine
#   Normal   Created    73s                kubelet            Created container hellok8s-container
#   Normal   Started    73s                kubelet            Started container hellok8s-container
#   Warning  Unhealthy  0s (x10 over 72s)  kubelet            Readiness probe failed: HTTP probe failed with statuscode: 500