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作者:王炜,CODING DevOps 后端开发工程师,领有多年研发教训,云原生、DevOps、Kubernetes 资深爱好者,Servicemesher 服务网格中文社区成员。取得 Kubernetes CKA、CKAD 认证。
前言
在 Kubernetes 上的利用实现灰度公布,最简略的计划是引入官网的 Nginx-ingress
来实现。
咱们通过部署两套 deployment 和 services,别离代表灰度环境和生产环境,通过负载平衡算法,实现对两套环境的依照灰度比例进行分流,进而实现灰度公布。
通常的做法是当我的项目打包新镜像后,通过批改 yaml
文件的镜像版本,执行 kubectl apply
的形式来更新服务。如果公布流程还须要进行灰度公布,那么能够通过调整两套服务的配置文件权重来管制灰度公布,这种形式离不开人工执行。如果我的项目数量多,灰度的时间跨度过长,人为误操作的概率将大大增加,过于依赖于人工执行,这对于 DevOps
工程实际是不能忍耐的。
那么,有没有一种形式可能实现无需人工干预的自动化灰度呢?例如在代码更新后,主动公布到预公布和灰度环境,并在一天的工夫内主动将灰度比例从 10% 权重进步到 100%,且可能随时终止,灰度通过后主动公布到生产环境?
答案是必定的,利用 CODING DevOps
就可能满足此类需要。
Nginx-ingress 架构和原理
迅速回顾一下 Nginx-ingress
的架构和实现原理:
Nginx-ingress
通过前置的 Loadbalancer
类型的 Service
接管集群流量,将流量转发至 Nginx-ingress
Pod 内并对配置的策略进行查看,再转发至指标 Service
,最终将流量转发至业务容器。
传统的 Nginx
须要咱们配置 conf
文件策略。但 Nginx-ingress
通过实现 Nginx-ingress-Controller
将原生 conf
配置文件和 yaml
配置文件进行了转化,当咱们配置 yaml
文件的策略后,Nginx-ingress-Controller
将对其进行转化,并且动静更新策略,动静 Reload Nginx Pod
,实现主动治理。
那么 Nginx-ingress-Controller
如何可能动静感知集群的策略变动呢?办法有很多种,能够通过 webhook admission 拦截器,也能够通过 ServiceAccount 与 Kubernetes Api 进行交互,动静获取。Nginx-ingress-Controller
应用后者来实现。所以在部署 Nginx-ingress
咱们会发现 Deployment
内指定了 Pod 的 ServiceAccount,以及实现了 RoleBinding,最终达到 Pod 可能与 Kubernetes Api 交互的目标。
实现计划预览
为了实现以上指标,咱们设计了以下继续部署流水线。
此继续部署流水线次要实现了以下几个步骤:
1、主动部署到预公布环境
2、是否进行 A/B 测试
3、主动灰度公布(主动进行 3 次逐步晋升灰度比例)
4、公布到生产环境
同时,本文案例还演示了从 Git 提交代码到主动触发继续集成的步骤:
1、提交代码后触发继续集成,主动构建镜像
2、镜像构建实现后,主动推送镜像到制品库
3、触发继续部署
1、提交代码后触发继续集成,主动构建镜像并推送到制品库
2、触发继续部署,并公布到预公布环境
3、人工确认:进行 A/B 测试(或跳过间接进入主动灰度)
进行 A/B 测试时,只有 Header 蕴含 location=shenzhen 能够拜访新版本,其余用户拜访生产环境依然为旧版本。
4、人工确认:是否主动灰度公布(主动进行 3 轮逐步晋升灰度比例,每轮距离 30s)
第一次灰度:新版本 30% 的灰度比例,此时拜访生产环境大概有 30% 的流量进入新版本灰度环境:
30s 后主动进行第二轮灰度:新版本 60% 的灰度比例:
60s 后主动进行第三轮灰度:新版本 90% 的灰度比例:
本案例中,咱们配置了自动化灰度公布将会以 3 次渐进式进行,每次进步 30% 的比例,每次继续 30s 后主动进入下一个灰度阶段。在不同的灰度阶段,会发现申请新版本呈现的概率越来越高。渐进式的灰度可依据业务须要进行任意配置,例如继续 1 天工夫分 10 次主动进行灰度,直至公布到生产环境而无需人工值守。
5、灰度实现,30s 后公布到生产环境
我的项目源码和原理剖析
我的项目源码地址:https://wangweicoding.coding….
├── Jenkinsfile # 继续集成脚本
├── deployment
│ ├── canary
│ │ └── deploy.yaml # 灰度公布部署文件
│ ├── dev
│ │ └── deploy.yaml # 预公布部署文件
│ └── pro
│ └── deploy.yaml # 生产部署文件
├── docker
│ ├── Dockerfile
│ └── html
│ └── index.html
├── nginx-ingress-init
│ ├── nginx-ingress-deployment # nginx-ingress 部署文件
│ │ ├── ClusterRoleBinding.yaml
│ │ ├── RoleBinding.yaml
│ │ ├── clusterRole.yaml
│ │ ├── defaultBackendService.yaml
│ │ ├── defaultBackendServiceaccount.yaml
│ │ ├── deployment.yaml
│ │ ├── nginxDefaultBackendDeploy.yaml
│ │ ├── roles.yaml
│ │ ├── service.yaml
│ │ └── serviceAccount.yaml
│ └── nginx-ingress-helm # nginx-ingress Helm 包
│ └── nginx-ingress-1.36.3.tgz
└── pipeline # 继续部署流水线模板
├── gray-deploy.json # 灰度公布流水线
├── gray-init.json # 灰度公布初始化(首次运行)└── nginx-ingress-init.json # nginx-ingress 初始化(首次运行)
灰度环境和生产环境次要由 deployment/canary/deploy.yaml
和 deployment/pro/deploy.yaml
来实现,次要是实现了两套环境的:
- Deployment
- Service
- Ingress
A/B 测试和灰度由配置的 Ingress
进行管制:
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
annotations:
kubernetes.io/ingress.class: nginx # nginx=nginx-ingress| qcloud=CLB ingress
nginx.ingress.kubernetes.io/canary: "true" # 开启灰度
nginx.ingress.kubernetes.io/canary-by-header: "location" # A/B 测试用例 Header key
nginx.ingress.kubernetes.io/canary-by-header-value: "shenzhen" # A/B 测试用例 Header value
name: my-ingress
namespace: pro
spec:
rules:
- host: nginx-ingress.coding.pro
http:
paths:
- backend:
serviceName: nginx-canary
servicePort: 80
path: /
A/B 测试次要由注解 nginx.ingress.kubernetes.io/canary-by-header
和 nginx.ingress.kubernetes.io/canary-by-header-value
进行管制,来匹配申请 Header 的 Key 和 Value。
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
annotations:
kubernetes.io/ingress.class: nginx # nginx=nginx-ingress| qcloud=CLB ingress
nginx.ingress.kubernetes.io/canary: "true"
nginx.ingress.kubernetes.io/canary-weight: 30
name: my-ingress
namespace: pro
spec:
rules:
- host: nginx-ingress.coding.pro
http:
paths:
- backend:
serviceName: nginx-canary
servicePort: 80
path: /
而灰度则由注解 nginx.ingress.kubernetes.io/canary-weight
管制,值范畴能够是 0-100
,对应灰度权重比例。在 Nginx-ingress
,负载平衡算法次要由 加权轮询
的算法来实现分流。
整体架构图如所示:
环境筹备
1、K8S 集群,举荐应用腾讯云容器服务;
2、开明 CODING DevOps,提供镜像构建和流水线的部署能力。
实际步骤
1、克隆源码并推送至本人的 CODING Git 仓库
$ git clone https://e.coding.net/wangweicoding/nginx-ingress-gray/nginx-ingress-gray.git
$ git remote set-url origin https://you coding git
$ git add .
$ git commit -a -m 'first commit'
$ git push -u origin master
留神,推送前请将 deployment/dev
、deployment/canary
、deployment/pro
文件夹的 deploy.yaml
image 批改为本人的制品库镜像地址。
2、创立继续集成流水线
应用“自定义构建过程”创立构建打算,并抉择应用代码仓库的 Jenkinsfile
3、新增云账号并创立继续部署流水线,复制我的项目的 pipeline Json 模板到创立的流水线内(3 个)
为了便于应用模板,创立继续部署流水线利用名为:nginx-ingress
创立持续创立空白部署流程,复制 Json 模板到继续部署流水线中,一共创立三条流水线:
- nginx-ingress-init – 用于初始化 nginx-ingress
- gray-init – 用于首次初始化环境
- gray-deploy – 用于演示灰度公布
留神:请将以上流水线的云账号抉择为本人的云账号,另外 gray-deploy 流水线中,请重新配置“启动所需制品”和“触发器”。
4、初始化 nginx-ingress(首次运行)
首次运行 nginx-ingress
流水线将主动为您部署nginx-ingress
。部署胜利后,运行 kubectl get svc | grep nginx-ingress-controller
获取 Ningx-ingress
的 EXTERNAL-IP
,此 IP 为集群申请入口 IP。并为本机配置 Host
,便于拜访。
5、初始化灰度公布(首次运行)
首次运行 gray-init
流水线将主动部署一套残缺的环境,否则自动化灰度流水线将会失败。
6、主动触发灰度公布
当初,您能够尝试批改我的项目 docker/html/index.html
文件,推送后将主动触发构建和继续部署,触发后,进入“继续部署”页面,查看部署详情和流程。
总结
咱们次要利用了 CODING 继续部署
的期待
阶段,通过对不同灰度比例的阶段设定等待时间,自动化逐个运行灰度阶段,最终实现无人工值守的自动化灰度公布。
利用 期待
阶段,能够实现平滑的公布流程,只有当公布呈现问题,才须要人工染指。配合继续部署告诉性能,能够很不便的将以后公布状态推送到企业微信、钉钉等合作工具。
为了不便展现,案例中对灰度比例和等待时间进行了硬编码,你也能够应用阶段的“自定义参数”来实现对灰度比例和期待实现进行动态控制,针对以后的公布等级动静输出灰度比例和流程管制,使得公布更加灵便。
生产倡议
本文的 Nginx-ingress
采纳 deployment
的部署形式来实现。Nginx-ingress
作为 Kubernetes
集群的边缘网关,承当着所有入口流量,其高可用性间接决定了 Kubernetes
集群的高可用性。
在生产环境,部署 Nginx-ingress
倡议遵循以下几点:
- 举荐应用 DaemonSet 的形式部署,防止节点故障。
- 通过标签选择器,将
Nginx-ingress-controller
部署在独立的 Node 节点(如高主频、高网络、高 IO 节点)或者低负载的节点。 - 如果采纳
Deployment
的形式部署,能够为Nginx-ingress
配置 HPA 程度伸缩。
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