关于阿里云:Kruise-Rollout-让所有应用负载都能使用渐进式交付

作者：赵明山（立衡）

前言

OpenKruise [1]  是阿里云开源的云原生利用自动化治理套件，也是以后托管在 Cloud Native Computing Foundation (CNCF) 下的 Sandbox 我的项目。它来自阿里巴巴多年来容器化、云原生的技术积淀，是阿里外部生产环境大规模利用的基于 Kubernetes 之上的规范扩大组件，也是紧贴上游社区规范、适应互联网规模化场景的技术理念与最佳实际。在原有的工作负载、sidecar 治理等畛域外，Kruise 目前正在渐进式交付畛域进行尝试。

什么是渐进式交付？

“渐进式交付” 一词最早起源于大型、简单的工业化我的项目，它试图将简单的我的项目进行分阶段拆解，通过继续进行小型闭环迭代升高交付老本和工夫。随着 Kubernetes 及云原生理念被遍及之后，尤其是在继续部署流水线呈现后，渐进式交付为互联网利用提供了基础设施和实现办法。

在产品的迭代过程中，能够将渐进式交付的具体行为附着在流水线中，将整条交付流水线看作产品迭代的一个过程和一次渐进式交付周期。渐进式交付在实践中是以 A/B 测试、金丝雀 / 灰度公布等技术手段落地的 。以 淘宝商品举荐 为例，其每次公布重大性能，都会经验一次典型的渐进式交付过程， 从而通过渐进式交付进步交付的稳定性和效率：

为什么要 Kruise Rollout

Kubernetes 只提供了利用交付的 Deployment 控制器，以及针对流量的 Ingress、Service 形象，然而如何将上述实现组合成开箱即用的渐进式交付计划，Kubernetes 并没有出规范的定义。Argo-rollout 与 Flagger 是社区目前比拟风行的渐进式交付计划，然而它们在一些能力和理念上跟咱们的构想不太一样。首先，它们仅反对 Deployment，不反对 Statefulset、Daemonset，更不用说自定义的 operator 了；其次，它们不是“非侵入式的渐进式公布形式”，例如：Argo-rollout 不能反对社区 K8S Native Deployment、Flagger 对业务创立的 Deployment 进行了拷贝导致 Name 扭转而与 Gitops 或自建 Paas 存在一些兼容性的问题。

另外，百花齐放是云原生的一大特点。阿里云容器团队负责整个容器平台云原生架构的演进，在利用渐进式交付畛域也有强烈的需要，因而在参考社区计划以及思考阿里外部场景的根底上，咱们在设计 Rollout 过程中有以下几个指标：

1. 无侵入性：对原生的 Workload 控制器以及用户定义的 Application Yaml 定义不进行任何批改，保障原生资源的洁净、统一
2. 可扩展性：通过可扩大的形式，反对 K8S Native Workload、自定义 Workload 以及 Nginx、Isito 等多种 Traffic 调度形式
3. 易用性：对用户而言开箱即用，可能十分不便的与社区 Gitops 或自建 Paas 联合应用

Kruise Rollout：旁路的渐进式交付能力

Kruise Rollout [2] 是 Kruise 针对渐进式交付形象的定义模型，残缺的 Rollout 定义：满足配合利用流量和理论部署实例的金丝雀公布、蓝绿公布、A/B Testing 公布，以及公布过程可能基于 Prometheus Metrics 指标自动化分批与暂停，并能提供旁路的无感对接、兼容已有的多种工作负载（Deployment、CloneSet、DaemonSet），架构如下：

流量调度（金丝雀、A/B Test、蓝绿）与分批公布

金丝雀与分批公布是渐进式交付实际中最罕用的公布形式，如下所示：

1. workloadRef 旁路式的抉择须要 Rollout 的 Workload（Deployment、CloneSet、DaemonSet）。
2. canary.Steps 定义了整个 Rollout 过程一共分为五批，其中第一批只灰度一个新版本 Pod，并且 routing 5% 流量到新版本 Pod，并且须要人工确认是否持续公布。
3. 第二批公布 40% 新版本 Pod，以及 Routing 40% 流量到新版本 Pod，且公布实现后 sleep 10m，主动公布前面批次。
4. trafficRoutings 定义了业务 Ingress 控制器为 Nginx，此处设计为可扩大实现，除 Nginx 之外还能够反对 Istio、Alb 等其它流量控制器。

apiVersion: rollouts.kruise.io/v1alpha1
kind: Rollout
spec:
  strategy:
    objectRef:
      workloadRef:
        apiVersion: apps/v1
        # Deployment, CloneSet, AdDaemonSet etc.
        kind: Deployment 
        name: echoserver
    canary:
      steps:
        # routing 5% traffics to the new version
      - weight: 5
        # Manual confirmation, release the back steps
        pause: {}
        # optional, The first step of released replicas. If not set, the default is to use 'weight', as shown above is 5%.
        replicas: 1
      - weight: 40
        # sleep 600s, release the back steps
        pause: {duration: 600}
      - weight: 60
        pause: {duration: 600}
      - weight: 80
        pause: {duration: 600}
        # 最初一批无需配置
      trafficRoutings:
        # echoserver service name
      - service: echoserver
        # nginx ingress
        type: nginx
        # echoserver ingress name
        ingress:
          name: echoserver

基于 Metrics 指标自动化分批与暂停

Rollout 过程中可能主动的剖析业务 Prometheus Metrics 指标，而后与 steps 联合起来，来决定 Rollout 是否须要持续或者暂停。如下所示，在公布完每个批次之后剖析过来五分钟业务的 http 状态码，如果 http 200 的比例小于 99.5 将暂停此 Rollout 过程。

apiVersion: rollouts.kruise.io/v1alpha1
kind: Rollout
spec:
  strategy:
    objectRef:
      ...
    canary:
      steps:
      - weight: 5
        ...
      # metrics 剖析  
      analysis:
        templates:
        - templateName: success-rate
          startingStep: 2 # delay starting analysis run until setWeight: 40%
          args:
          - name: service-name
            value: guestbook-svc.default.svc.cluster.local

# metrics analysis 模版
apiVersion: rollouts.kruise.io/v1alpha1
kind: AnalysisTemplate
metadata:
  name: success-rate
spec:
  args:
  - name: service-name
  metrics:
  - name: success-rate
    interval: 5m
    # NOTE: prometheus queries return results in the form of a vector.
    # So it is common to access the index 0 of the returned array to obtain the value
    successCondition: result[0] >= 0.95
    failureLimit: 3
    provider:
      prometheus:
        address: http://prometheus.example.com:9090
        query: |
          sum(irate(istio_requests_total{reporter="source",destination_service=~"{{args.service-name}}",response_code!~"5.*"}[5m]
          )) / 
          sum(irate(istio_requests_total{reporter="source",destination_service=~"{{args.service-name}}"}[5m]
          ))

金丝雀公布实际

1. 假如用户有基于 Kubernetes 部署 echoServer 服务如下，并且通过 nginx ingress 对外服务：

2. 定义 Kruise Rollout 金丝雀公布（1 个新版本 Pod，以及 5% 流量），并 apply -f 到 Kubernetes 集群

apiVersion: rollouts.kruise.io/v1alpha1
kind: Rollout
metadata:
  name: rollouts-demo
spec:
  objectRef:
    ...
  strategy:
    canary:
      steps:
      - weight: 5
        pause: {}
        replicas: 1
      trafficRoutings:
        ...

3. 降级 echoserver 镜像版本（Version 1.10.2 -> 1.10.3），并 kubectl -f 到 Kuberernetes 集群中

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: echoserver
...
spec:
  ...
  containers:
  - name: echoserver
    image: cilium/echoserver:1.10.3

Kruise Rollout 监听到上述行为后，将会主动开始金丝雀公布过程。如下所示，主动生成 canary Deployment、service 以及 Ingress，并且配置 5% 流量到新版本 Pods：

4. 金丝雀一段时间后，业务研发同学确认新版本无异样后，能够通过命令 kubectl-kruise rollout approve rollout/rollouts-demo -n default 公布残余所有的 Pods。Rollout 会准确的管制后续过程，当公布实现后，会回收所有的 canary 资源，复原到用户部署的状态。

5. 如果在金丝雀过程中发现新版本异样，能够将业务镜像调整为之前版本（1.10.2），而后 kubectl apply -f 到 Kubernetes 集群当中。Kruise Rollout 监听到该行为，会回收所有的 canary 资源，达到疾速回滚的成果。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: echoserver
...
spec:
  ...
  containers:
  - name: echoserver
    image: cilium/echoserver:1.10.2

总结

随着 Kubernetes 下面部署的利用日益增多，如何做到业务疾速迭代与利用稳定性之间的均衡，是平台建设方必须要解决的问题。Kruise Rollout 是 OpenKruise 在渐进式交付畛域的新摸索，旨在解决利用交付畛域的流量调度以及分批部署问题。Kruise Rollout 目前曾经正式公布 v0.1.0 版本，并且与社区 OAM KubeVela 我的项目进行了集成，vela 用户能够通过 Addons 疾速部署与应用 Rollout 能力。此外，也心愿社区用户可能退出进来，咱们一起在利用交付畛域做更多的扩大。

• Github：​https://github.com/openkruise/rollouts​
• Official：​https://openkruise.io/ ​
• Slack: Channel in Kubernetes Slack
• 钉钉交换群：

相干链接

[1] OpenKruise:

​​https://github.com/openkruise/kruise​​

[2] Kruise Rollout:

​​https://github.com/openkruise/rollouts/blob/master/docs/getting_started/introduction.md​​

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