作者：卜比

本文介绍通过 Jenkins 构建流水线的形式实现全链路灰度性能。

在公布过程中，为了整体稳定性，咱们总是心愿可能用小局部特定流量来验证下新公布利用是否失常。

即便新版本有问题，也能及时发现，管制影响面，保障了整体的稳定性。

整体架构

咱们以如下 Demo 为例：

为了保障稳固，咱们约定如下上线流程：

其中，在灰度验证中，有几种不同的策略：

  • 间接应用线上小局部流量来测试（依照百分比放量）
  • 从线上依照特定规定抉择流量（比方特定的 header、特定的 cookie 等）
  • 在客户端或浏览器上标识出流量是否灰度（比方通过 header 传递）

部署利用&创立泳道

依照参考文档部署利用后，咱们首先要辨别线上流量和灰度流量。

创立泳道组，将整个链路波及到的利用全选：

而后创立泳道组，将合乎规定的利用划入 gray 泳道：

注：没有匹配的流量，会走到基线环境，也就是没有打标的利用节点上。

配置实现后，拜访网关，如果不合乎灰度规定，走基线环境：

如何合乎灰度规定，走灰度环境：

配置 Jenkins 流水线

本文实际须要将源码打包后执行镜像推送，请确保 Jenkins 有权限推送到镜像仓库中。具体操作，请参见应用 kaniko 构建和推送容器镜像。

在 Jenkins 命名空间下应用生成的 config.json 文件创建名为 jenkins-docker-cfg 的 Secret。

kubectl create secret generic jenkins-docker-cfg -n jenkins --from-file=/root/.docker/config.json

在 Jenkins 中创立全链路灰度公布流水线

基于 Jenkins 实现自动化公布的流水线，通过该流水线能够使利用公布具备可灰度、可观测、可回滚的平安生产三板斧能力。

  1. 在 Jenkins 控制台左侧导航栏单击新建工作。
  2. 输出工作名称，抉择流水线，而后单击确定。
  3. 在顶部菜单栏单击流水线页签，在流水线区域配置相干参数抉择，输出脚本门路，而后单击保留。

    • 定义：抉择 Pipeline script from SCM。
    • SCM：抉择 Git。
    • Repository URL：输出 Git 仓库的 URL。
    • 脚本门路：输出 Jenkinsfile。

您能够参考以下的文件填写好指定的参数，当然您也能够依据需要编写 Jenkinsfile ，并上传至 Git 的指定门路下（流水线中指定的脚本门路）。

#!groovypipeline {    // 定义本次构建应用哪个标签的构建环境，本示例中为 “slave-pipeline”    agent{        node{          label 'slave-pipeline'        }    }    //常量参数，初始确定后个别不需更改    environment{        IMAGE = sh(returnStdout: true,script: 'echo registry.$image_region.aliyuncs.com/$image_namespace/$image_reponame:$image_tag').trim()        BRANCH =  sh(returnStdout: true,script: 'echo $branch').trim()    }    options {        //放弃构建的最大个数        buildDiscarder(logRotator(numToKeepStr: '10'))    }    parameters {        string(name: 'image_region', defaultValue: 'cn-shanghai')        string(name: 'image_namespace', defaultValue: 'yizhan')        string(name: 'image_reponame', defaultValue: 'spring-cloud-a')        string(name: 'image_tag', defaultValue: 'gray')        string(name: 'branch', defaultValue: 'master')        string(name: 'number_of_pods', defaultValue: '2')    }    //pipeline的各个阶段场景    stages {        stage('代码打包') {            steps{                container("maven") {                    echo "镜像构建......"                    sh "cd A && mvn clean package"                }            }        }        stage('镜像构建及公布'){          steps{              container("kaniko") {                  sh "kaniko -f `pwd`/A/Dockerfile -c `pwd`/A --destination=${IMAGE} --skip-tls-verify"              }          }        }        stage('灰度部署') {            steps{                container('kubectl') {                    echo "灰度部署......"                    sh "cd A && sed -i -E "s/${env.image_reponame}:.+/${env.image_reponame}:${env.image_tag}/" A-gray-deployment.yaml"                    sh "cd A && sed -i -E "s/replicas:.+/replicas: ${env.number_of_pods}/" A-gray-deployment.yaml"                    sh "kubectl apply -f A/A-gray-deployment.yaml -n default"                }            }        }        stage('完结灰度') {            input {                message "请确认是否全量公布"                ok "确认"                parameters {                    string(name: 'continue', defaultValue: 'true', description: 'true为全量公布，其余为回滚')                }            }            steps{                script {                    env.continue = sh (script: 'echo ${continue}', returnStdout: true).trim()                    if (env.continue.equals('true')) {                        container('kubectl') {                            echo "全量公布......"                            sh "cd A && sed -i -E "s/${env.image_reponame}:.+/${env.image_reponame}:${env.image_tag}/" A-deployment.yaml"                            sh "cd A && sed -i -E "s/replicas:.+/replicas: ${env.number_of_pods}/" A-deployment.yaml"                            sh "kubectl apply -f A/A-deployment.yaml -n default"                        }                    } else {                        echo '回滚'                    }                    container('kubectl') {                        sh "kubectl delete -f A/A-gray-deployment.yaml -n default"                    }                }            }        }    }}

构建 Jenkins 流水线

  1. 在 Jenkins 控制台单击流水线右侧的图标。
  2. 单击流水线的开始构建。
阐明：第一次构建因为须要从 Git 仓库拉取配置并初始化流水线，所以可能会报错，再次执行 Build with Parameters，生成相干的参数，填写相干的参数，再次执行构建。

查看部署状态，代码打包，镜像构建及公布，灰度部署阶段都曾经实现，完结灰度阶段期待确认。

    • 如果验证后果合乎预期，则执行全量公布，请参见后文的全量公布利用。
    • 如果验证后果不合乎预期时，则执行回滚，请参见后文的回滚利用。

后果验证

  1. 登录容器服务控制台，在控制台左侧导航栏中，单击集群。
  2. 在集群列表页面中，单击指标集群名称或者指标集群右侧操作列下的详情。
  3. 在集群治理页面左侧导航栏抉择工作负载 > 无状态。
  4. 在无状态利用列表页面，spring-cloud-a-gray利用曾经主动创立，并且它的镜像曾经替换为spring-cloud-a:gray版本。

  1. 在集群治理页面左侧导航栏抉择网络 > 服务，抉择设置的命名空间，单击zuul-slb服务的内部端点，查看实在的调用状况。
    • 不带灰度 Header 进行调用，发现路由到 A 的失常节点。
      • Curl 命令：
curl http://182.92.XX.XX/A/a
      • 执行后果如下：
A[10.4.XX.XX] -> B[10.4.XX.XX] -> C[10.4.XX.XX]%
    • 带上符合条件的参数进行拜访，路由到 A 的灰度节点中。
      • Curl 命令：
curl http://182.92.XX.XX/A/a?name=xiaoming
      • 执行后果如下：
Agray[10.4.XX.XX] -> B[10.4.XX.XX] -> C[10.4.XX.XX]%
  1. 登录 MSE 治理核心控制台，在利用详情页面，能够看到灰度流量曾经进入到灰度的 Pod 中。

全量公布利用

后果验证通过之后，确认全量公布。

  1. 在 Jenkins 控制台中，单击指标流水线名称。
  2. 单击须要全量公布的阶段，在请确认是否全量公布对话框中输出 true，而后单击确认。

  1. 在容器服务控制台，发现 spring-cloud-a-gray 利用曾经被删除，并且 spring-cloud-a 利用的镜像曾经替换为 spring-cloud-a:gray 版本。

  1. 在 MSE治理核心控制台，发现灰度流量曾经隐没。

回滚利用

如果发现验证后果不合乎预期时，则回滚利用。

  1. 在 Jenkins 控制台中，单击指标流水线名称。
  2. 单击须要全量公布的阶段，在请确认是否全量公布对话框中输出 false，而后单击确认。

  1. 在容器服务控制台，发现 spring-cloud-a-gray 利用曾经被删除，并且 spring-cloud-a 利用的镜像依然是老版本。

  1. 在 MSE 治理核心控制台，发现灰度流量曾经隐没。

总结

在微服务治理架构中，全链路灰度性能能提供虚构泳道，极大的不便了测试、公布时的疾速验证，可能帮忙 DevOPs 晋升线上稳定性。

阿里云微服务引擎（MSE）可能给您带来全生命周期的、全方位的微服务治理能力，保障您的线上稳定性、晋升开发、运维效率。

相干链接：

参考文档：

https://github.com/aliyun/ali...

示例代码仓库地址：

https://gitee.com/mse-group/a...

容器服务控制台：

https://cs.console.aliyun.com...

MSE治理核心控制台：

https://mse.console.aliyun.co...

应用 kaniko 构建和推送容器镜像：

https://help.aliyun.com/docum...