关于阿里云:Kruise-Rollout-v030教你玩转-Deployment-分批发布和流量灰度

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作者：明昼

前言

Kruise Rollout 是 OpenKruise 社区开源提出的一个渐进式交付框架。其设计理念是提供一组可能将流量公布与实例灰度相结合，反对金丝雀、蓝绿、A/B Testing 等多样化公布模式，以及反对基于 Prometheus Metrics 等自定义 Metrics 实现公布过程自动化，无感对接、易扩大的旁路式规范 Kubernetes 公布组件。

https://github.com/openkruise/rollouts

在最新公布的 Kruise Rollout 0.3.0 版本中，咱们为大家带来了几个十分乏味的新个性：一是针对 Kubernetes 社区利用最为宽泛的 Deployment 工作负载的公布能力进行了重磅加强；二是对流量灰度能力进行了进一步扩大；三是反对以插入 Lua 脚本的形式来反对更多网关协定的扩大：

  • Deployment 分批公布：Deployment 可能像 StatefulSet 或 CloneSet 一样具备分批公布 Pod 的能力。
  • 基于 Header&Cookie 南北向流量灰度：容许用户在公布时对七层流量依照 Header&Cookie 匹配规定进行划分，并将不同流量群体导入不同版本实例，以便对新个性进行 A/B Testing 或进行更细粒度的流量调度。
  • 基于 Lua 脚本的 Ingress 流量扩大：容许用户以配置 Lua 脚本的形式，为更多类型的流量组件制订 Kruise Rollout 插件，反对更多类型的 Ingress 扩大协定。

概念阐明

在介绍新个性之前，让咱们先一起梳理一下目前 Kubernetes 工作负载支流的公布模式：

  • 滚动降级：原生 Deployment 自带的支流公布模式，流式滚动降级，无奈设置卡点。

<!—->

    • 劣势：公布效率高；
    • 劣势：爆炸半径大，容易呈现大规模公布故障。

<!—->

  • 金丝雀公布：Flagger 和 Kruise Rollout 等组件都反对的一种针对 Deployment 的公布模式，在公布时会创立一个金丝雀版本的 Deployment 进行验证，当验证通过后，再进行全量的工作负载降级，并删除金丝雀版本的 Deployment。

<!—->

    • 劣势：回滚无需重建或从新公布 Pod，所以回滚十分疾速和不便；
    • 劣势：公布时须要额定的资源耗费，并且须要反复公布新版本 Pod，公布时不能齐全兼容 HPA。

图 1：金丝雀公布形式

  • 规范分批公布：借助相似 StatefulSet 或 CloneSet 提供的 Partition 能力实现的规范模式的分批公布，公布时始终保持原工作负载名称等元属性不变，并且不会裂变出其余工作负载。

<!—->

    • 劣势：公布不浪费资源，可管制爆炸半径，可齐全兼容 HPA 等须要 Ref 工作负载的其余组件；
    • 劣势：Deployment 很难反对此类型公布（目前仅知 Kruise Rollout 反对 Deployment 进行此类型公布）。

图 2：规范分批公布形式

  • 非标准分批公布：因为 Deployment 原生逻辑无奈反对分批能力，所以像 KubeVela 等社区提出的 Rollout 计划，应用的是两个 Deployment 滚动的模式进行公布。每次公布时都会创立新的 Deployment，并且对 Deployment 扩容的同时，缩容旧的 Deployment，相当于每次公布实现后 Deployment 都会被替换。
    • 劣势：公布时不须要额定资源，可管制爆炸半径；
    • 劣势：公布时会裂变多个工作负载导致短少对立管制立体，容易造成公布和扩缩动作相冲突，难以兼容 HPA 等场景，容易造成公布卡单。

图 3：非标准分批公布形式

  • A/B Testing：依照肯定的规定将用户流量切分成 A、B 两个不相交通路，并将导入不同版本的 Pod 实例进行解决，以此来更好地察看、比照或者灰度新版本能力。一般来说，A/B Testing 须要联合金丝雀公布或分批公布进行。

图 4：A/B Testing

计划比照

对于上述公布模式，除了 Deployment 自带的滚动降级“一把梭”的形式不须要依附其余三方组件之外，其余公布形式或多或少都须要依附其余组件或下层 PaaS 平台的能力反对。那么 Kruise Rollout 作为其中的一种解决方案，与其余计划相比，又有何优缺点？上面咱们比拟了开源社区目前绝对较为风行的两种解决方案：Flux 社区提出的 Flagger [ 1] ，以及 Argo 社区提出的 Argo-Rollout [ 2]：

总的来说，Kruise-Rollout 的劣势能够总结为以下几点：

  • 灵活性：具备旁路式可插拔能力，即，当用户下发 Kruise Rollout 配置后，对应的 Deployment 会立即具备规范分批公布的能力；当用户不在须要该能力时，可随时删除 Kruise Rollout 配置（甚至在公布过程中也能够删除），Deployment 立即会复原至原生滚动公布行为。
  • 兼容性：完满兼容 HPA 或其余须要 Ref Workload 的三方组件;
  • 接入简便 ：因为 Kruise Rollout 极具灵活性，用户只须要下发配置即可失效， 用户无需做任何 Pod 或 Workload 的迁徙工作，对存量运行时容器无影响，不影响扩缩容链路，故接入绝对非常简便。

个性介绍

在介绍新个性之前，再啰嗦一下为什么 OpenKruise 社区要执着于做 Rollout 这件事件。

  • 咱们晓得在 Kubernetes 中，容器生命周期与流量生命周期异步治理的设计使得 Deployment 自身无奈感知流量的挂载与卸载，咱们曾遇到某客户在一次 Deployment 流式滚动降级过程中，流量组件出现异常，导致流量全副挂空的事变，尽管只有短短十几分钟，但却也造成了十分大的损失。
  • 业务逻辑导致的 Bug 在 Deployment 流式滚动更新的公布阶段无奈感知，一旦全量上线后，可能会造成重大故障，很难管制故障的爆炸半径（因为 Deployment 滚动降级只有 Pod 可用就会全量公布）。
  • 咱们也常常遇到在测试环境中跑的好好的，为什么到了生产却不行了之类的问题。其实只靠环境隔离解决不了所有问题，生产公布环境最好还是不要降级“一把梭哈”，循序渐进能力“一步一个脚印”。

上述场景如果应用分批的公布模式，其实是能够尽可能地将问题的爆炸半径管制在灰度范畴之内，并且能够留下短缺的灰度和察看的工夫。然而，Deployment 原生逻辑并不反对分批操作，但如果应用 Argo-Rollout，还须要把所有工作负载和 Pod 进行迁徙，危险太高，而且适配也太麻烦；如果应用 Flagger，依然要迁徙 Pod，并且公布时候还须要双倍资源，代价也太高。

这时候，你须要的可能是 Kruise-Rollout！仅需两步，就能够让你的存量 Deployment 立即具备规范分批公布能力！

新个性一：教你玩转 Deployment 规范分批公布

前置步骤

存量或新建 Kubernetes 集群并要求：

  • Kubernetes version >= 1.19

注：该版本要求次要是 Ingress API 在 1.19 有较大变动所引起，如果你不须要简单的流量灰度的能力（即不须要配置 TrafficRouting 字段），能够自行拉取和批改 charts，来躲避该版本要求。

步骤一：一键装置 Kruise-Rollout

$ helm install kruise-rollout openkruise/kruise-rollout –version 0.3.0

步骤二：为你的 Deployment 绑定并下发分批公布规定

cat <<EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: rollouts.kruise.io/v1alpha1
kind: Rollout
metadata:
  name: rollouts-demo
  namespace: default
  annotations:
    rollouts.kruise.io/rolling-style: partition
spec:
  objectRef:  # 绑定你的 Deployment
    workloadRef:
      apiVersion: apps/v1
      kind: Deployment
      name: echoserver
  strategy:   # 制订你的分批公布规定
    canary:
      steps:
      - replicas: 1     #第一批发一个 Pod，公布完后暂停，手动确认后进入下一批
      - replicas: 60%   #第二批发 60% Pod，公布完后暂停，手动确认后进入下一批
      - replicas: 100%  #第三批发全量 Pod，最初一批公布完后默认主动实现
EOF

步骤三：玩转 Deployment 的分批公布

如此一来，当你后续进行公布时，Deployment 的流式滚动降级将会间接变为分批公布。上面咱们以一个名为 echoserver 的 Deployment 为例，形容一次分批公布过程。

1. 公布前

检查一下 Deployment 正本数为 5，以后版本为 789b88f977：

2. 开始公布第一批

此时，咱们批改容器的某个环境变量来触发公布，能够看到第一批只公布了一个 Pod，版本号为 d8db56c5b：

3. 持续公布第二批

第一批 Pod 公布结束后，此时假如咱们曾经实现第一批的验证，想要持续发第二批 Pod，咱们能够借助 kubectl-kruise 这个命令行工具来进行批次实现的确认操作。该工具是基于 kubectl 的拓展，目前也是由 OpenKruise 社区保护。

注：确认发下一批的命令为 kubectl-kruise rollout approve rollout/rollouts-demo

从上述过程能够看出，在该批次公布过程中且未实现时，Rollout 会进入 StepUpgrade 状态，而当该批次公布实现，会转变成 StepPaused 状态。

4. 公布最初一批

当第二批公布确认实现后，发最初一批后，Rollout 会进入 Completed 状态，示意公布实现：

特地要阐明的是，在分批公布的 单个公布批次内，咱们依然会遵循流式滚动公布的规定，也就是说你依然能够通过调整 Deployment 的 MaxUnavailable 和 MaxSurge 来兼顾你公布时的稳定性和效率，例如在以下场景，你仍然能够遵循 Deployment 的如下配置：

  • 单个批次内必须 先扩后缩 ，最大水平保障 公布稳固：
kind: Deployment
spec:
  strategy:
    rollingUpdate: 
      maxUnavailble: 0
      maxSurge: 20%
  • 单个批次内必须 先缩后扩 ，最大水平 节俭 资源占用：
kind: Deployment
spec:
  strategy:
    rollingUpdate: 
      maxUnavailble: 20%
      maxSurge: 0
  • 单个批次内 边扩遍缩 ，最大水平 进步公布效率：

kind: Deployment
spec:
  strategy:
    rollingUpdate: 
      maxUnavailble: 25%
      maxSurge: 25%

此外，该计划还充分考虑了各种公布场景，最大水平地进步计划的灵活性：

  • 间断公布场景：v1 到 v2 的公布过程中（v2 未公布实现），又公布了 v3，此时 v3 依然会从第一批开始走规范分批公布流程；
  • 疾速回滚场景：v1 到 v2 公布到中途，回滚回 v1，则会进行疾速回滚，默认不再进行分批公布。
  • 公布策略删除：无论是在公布实现后，甚至是在公布过程中，失常删除 Rollout 资源后，相应的 Deployment 都会无缝回退至流式滚动公布场景，不便某些非凡状况下疾速进行变更。

新个性二：基于 Header&Cookie 的流量灰度

在 Kruise-Rollout 0.3.0 之前的版本中，咱们提供了基于调整流量权重（Weight）的流量灰度计划，然而思考到在理论大多数场景中，各类 Ingress 等自身曾经具备的载平衡能力就能满足日常流量灰度的需要，例如 10% 的 canary 正本自身就会默认打入 10% 的流量，如果不是非凡的精细化流量调整场景（例如 10% 的 canary 正本只导入 1% 流量），个别不须要独自配置该能力。

然而，对于一些公布敏感性业务，是可能须要 A/B Test 等这类非凡的公布模式：即在公布时，需先将特定的一批带有标记的流量，定向导入新版本 Pod，将新旧版本的流量进行隔离，比方如下场景：

  • 业务新个性只对白名单用户凋谢，能够很大水平缩小业务新个性的不确定性带来的危险；
  • 将新旧两个版本进行流量隔离，不便进行对照试验，更好地察看新版本个性的有效性；

对于 Kruise-Rollout 的用户来说，能够通过以下配置来开启该能力：

apiVersion: rollouts.kruise.io/v1alpha1
kind: Rollout
metadata:
  name: rollouts-demo
  namespace: default
  annotations:
    rollouts.kruise.io/rolling-style: partition
spec:
  objectRef:
    workloadRef:
      apiVersion: apps/v1
      kind: Deployment
      name: echoserver
  strategy:
    canary:
      steps:
      - matches:   #设置 header&cookie 匹配规定
        - headers:
          - name: UserAgent
            type: Exact
            value: iOS
        pause: {}
        replicas: 1
      - replicas: 50%
      - replicas: 100%
      trafficRoutings:
      - ingress:
          classType: nginx
          name: echoserver
        service: echoserver

上述相较于单纯的分批公布配置，多了 Header & Cookie 匹配规定的形容，以及 TrafficRouting 的援用，这里是以 Ingress-Nginx 为例进行的配置，也就是说，想要应用该能力，相应的 Ingress 控制器必须要具备该根底能力（能够了解为 Nginx 提供数据面的能力，Kruise-Rollout 提供管控面的能力）。

在该配置下，假如有正本数量为 10 的 Deployment，则其将被划分为三批进行公布，具体行为如下：

  • 第一批共计有 1 个新版本 Pod，9 个旧版本 Pod，并且指定满足 UserAgent=iOS 这一匹配规定的用户流量才会打入新版本 Pod，其余流量会平均打入残余 9 个旧版本 Pod；
  • 第二批共计有 5 个新版本 Pod，5 个旧版本 Pod，并且勾销流量匹配规定，流量间接全副走负载平衡策略；
  • 第三批共计有 10 个新版本 Pod，0 个旧版本 Pod，并且勾销流量匹配规定，流量间接全副走负载平衡策略；

新个性三：基于 Lua 脚本的 Ingress 流量扩大计划

云原生技术倒退到明天，云原生网关也呈现出百花齐放的状态，除了 Kubernetes 原生提供的 Nginx Ingress 以及 Gateway API 之外，也存在着十分多的 Network Provider 计划，比方阿里云 ALB、MSE、ASM；社区的 Istio、Kong、Apisix，甚至是许多公司是自研网关计划和协定等等。Kruise Rollout 设计之初就思考过百花齐放的云原生网关应该如何反对，惯例的硬编码的形式既费时费力，也不不便不同公司的同学对接应用和保护。

最终，Kruise Rollout 抉择基于 Lua 脚本的形式，让用户以插件化的模式反对更多类型的网关协定（此版本只反对基于 Ingress 的扩大协定，其它自定义资源协定将在下个版本反对），Kruise Rollout 实现一些通用局部的能力，而不同 NetWork Provider 的具体实现则由 Lua 脚本来解决，这样针对不同的实现，只须要编写对应的 Lua 脚本即可，可参考：Nginx 与 Alb Lua 脚本示例 [ 3] 。为了不便大家依据本人的需要编写本人的 Lua 脚本，上面针对 Nginx Ingress 解读一下 lua 脚本（对应的 Rollout 配置能够参考 新个性二），该脚本能够搁置于特定目录或特定 ConfigMap：

-- 因为 Ingress 灰度公布协定都是基于 Annotations 来实现的，所以此脚本的所有操作
-- 都是批改 Annotations 到指标状态，kruise rollout 会将此 annotations patch 到
-- ingress canary 资源当中
annotations = {}
-- obj.annotations 是 Ingress.Annotations 此句不须要变动，固定即可
if (obj.annotations)
then
    annotations = obj.annotations
end
-- 这是 nginx 灰度公布协定的规范，其它的实现也能够依据本人的理论状况调整
annotations["nginx.ingress.kubernetes.io/canary"] = "true"
-- nginx 的灰度公布协定变动次要是上面这些变动，为了简化多个批次间来回切换的复杂度，每次
-- 都先将这些 annotations 置空
annotations["nginx.ingress.kubernetes.io/canary-by-cookie"] = nil
annotations["nginx.ingress.kubernetes.io/canary-by-header"] = nil
annotations["nginx.ingress.kubernetes.io/canary-by-header-pattern"] = nil
annotations["nginx.ingress.kubernetes.io/canary-by-header-value"] = nil
annotations["nginx.ingress.kubernetes.io/canary-weight"] = nil
-- obj.weight 是 rollout.spec.strategy.canary.steps[x].weight
-- 代表以后批次的灰度百分比，当不设置时为‘-1’(lua 脚本不反对 nil，所以用‘-1’示意)，-- 所以如果不是‘-1’，须要将 obj.weight 设置到 annotations 中
if (obj.weight ~= "-1")
then
    annotations["nginx.ingress.kubernetes.io/canary-weight"] = obj.weight
end
-- obj.matches 是 rollout.spec.strategy.canary.steps[x].matches（数据结构一样），-- 当没有设置时表明此 step 不须要进行 A/B Testing 公布，间接返回即可
if (not obj.matches)
then
    return annotations
end
-- A/B Testing 公布，遍历 matches，将 matches 设置到 annotations 中
-- 留神：nginx 并不反对多个 header，所以这里并不需要真正的遍历，默认只取第一个数组
for _,match in ipairs(obj.matches) do
    -- 留神 lua 脚本当中数组是从下标‘1’开始
    local header = match.headers[1]
    -- cookie
    if (header.name == "canary-by-cookie")
    then
        annotations["nginx.ingress.kubernetes.io/canary-by-cookie"] = header.value
    -- header
    else
        annotations["nginx.ingress.kubernetes.io/canary-by-header"] = header.name
        -- 是否是“正则”if (header.type == "RegularExpression")
        then
            annotations["nginx.ingress.kubernetes.io/canary-by-header-pattern"] = header.value
        else
            annotations["nginx.ingress.kubernetes.io/canary-by-header-value"] = header.value
        end
    end
end
-- must be return annotations
return annotations

注 ：此版本只针对 Ingress 资源来实现的，面对 Apisix、Kong 等其它自定义资源（CRD）将在下一个版本反对。 相干 PR [ 4] 曾经提交 Github，欢送大家一起探讨。

将来布局

  • 更多网关协定反对：Kruise Rollout 目前是以 Lua 脚本插件化的形式反对多类型的网关协定，咱们后续会重点加大这方面的投入，但面对百花齐放的协定类型，单靠社区 Maintainer 的薄弱力量还远远不够，心愿更多的社区小伙伴退出咱们，一起来不断完善这方面的内容。
  • 更欠缺的公布体系：为撑持包含灰度、告警、可观测、主动回滚、无人值守等在内的较为残缺的公布体系，须要持续建设一些公布公布时的 Hook 调用与 Prometheus Metrics Analysis 等相干能力，这块咱们目前正在与 KubeVela 社区严密单干，通过 KubeVela 现有的 Workflow 体系集成来补救目前这些能力的缺失，至于后续是否须要将这些能力做到 Kruise Rollout 之中，咱们也心愿凝听更多的社区意见，欢送大家一块探讨沟通。

社区参加

十分欢送你通过 Github/Slack/ 钉钉 / 微信 等形式退出咱们来参加 OpenKruise 开源社区。
你是否曾经有一些心愿与咱们社区交换的内容呢？

能够在咱们的 社区双周会 [ 5] 上分享你的声音，或通过以下渠道参加探讨：

  • 退出社区 Slack channel [ 6] (English)
  • 退出社区钉钉群：搜寻群号 23330762 (Chinese)
  • 退出社区微信群（新）：增加用户 openkruise 并让机器人拉你入群 (Chinese)

相干链接

[1] flagger

https://github.com/fluxcd/flagger

[2] Argo-Rollout

https://github.com/argoproj/argo-rollouts

[3] Nginx 与 Alb Lua 脚本示例https://github.com/openkruise/rollouts/tree/master/lua_configuration/trafficrouting_ingress

[4] 相干 PR

https://github.com/openkruise/rollouts/pull/111

[5] 社区双周会

https://shimo.im/docs/gXqmeQOYBehZ4vqo

[6] Slack channel

https://kubernetes.slack.com/?redir=%2Farchives%2Fopenkruise

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正文完
阿里云
发表至： 阿里云
2023-03-22
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