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Deployment:作业副本与水平扩容

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本文转自张磊老师的《深入剖析 Kubernetes》课程

  1. 作业副本
  2. 水平扩容

Deployment 看似简单,但实际上,它实现了 Kubernetes 项目中一个非常重要的功能:Pod 的“水平扩展 / 收缩”(horizontal scaling out/in)。这个功能,是从 PaaS 时代开始,一个平台级项目就必须具备的编排能力。

举个例子,如果你更新了 Deployment 的 Pod 模板(比如,修改了容器的镜像),那么 Deployment 就需要遵循一种叫作“滚动更新”(rolling update)的方式,来升级现有的容器。而这个能力的实现,依赖的是 Kubernetes 项目中的一个非常重要的概念(API 对象):ReplicaSet

ReplicaSet 的结构非常简单,我们可以通过这个 YAML 文件查看一下:


apiVersion: apps/v1
kind: ReplicaSet
metadata:
  name: nginx-set
  labels:
    app: nginx
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.7.9

从这个 YAML 文件中,我们可以看到,一个 ReplicaSet 对象,**其实就是由副本数目的定义和一个 Pod 模板组成的。不难发现,它的定义其实是 Deployment 的一个子集。更重要的是,Deployment 控制器实际操纵的,正是这样的 ReplicaSet 对象,而不是 Pod 对象。**还记不记得我在上一篇文章《编排其实很简单:谈谈“控制器”模型》中曾经提出过这样一个问题:对于一个 Deployment 所管理的 Pod,它的 ownerReference 是谁?所以,这个问题的答案就是:ReplicaSet。

明白了这个原理,我再来和你一起分析一个如下所示的 Deployment:


apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
  labels:
    app: nginx
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.7.9
        ports:
        - containerPort: 80

可以看到,这就是一个我们常用的 nginx-deployment,它定义的 Pod 副本个数是 3(spec.replicas=3)。那么,在具体的实现上,这个 Deployment,与 ReplicaSet,以及 Pod 的关系是怎样的呢?我们可以用一张图把它描述出来:

https://chenxqblog-1258795182.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/711c07208358208e91fa7803ebc73058.jpg

通过这张图,我们就很清楚地看到,一个定义了 replicas=3 的 Deployment,与它的 ReplicaSet,以及 Pod 的关系,实际上是一种“层层控制”的关系。其中,ReplicaSet 负责通过“控制器模式”,保证系统中 Pod 的个数永远等于指定的个数(比如,3 个)。这也正是 Deployment 只允许容器的 restartPolicy=Always 的主要原因:只有在容器能保证自己始终是 Running 状态的前提下,ReplicaSet 调整 Pod 的个数才有意义。而在此基础上,Deployment 同样通过“控制器模式”,来操作 ReplicaSet 的个数和属性,进而实现“水平扩展 / 收缩”和“滚动更新”这两个编排动作。

其中,“水平扩展 / 收缩”非常容易实现,Deployment Controller 只需要修改它所控制的 ReplicaSet 的 Pod 副本个数就可以了。比如,把这个值从 3 改成 4,那么 Deployment 所对应的 ReplicaSet,就会根据修改后的值自动创建一个新的 Pod。这就是“水平扩展”了;“水平收缩”则反之。而用户想要执行这个操作的指令也非常简单,就是 kubectl scale,比如:


$ kubectl scale deployment nginx-deployment --replicas=4
deployment.apps/nginx-deployment scaled

那么,“滚动更新”又是什么意思,是如何实现的呢?

接下来,我还以这个 Deployment 为例,来为你讲解“滚动更新”的过程。

首先,我们来创建这个 nginx-deployment:


$ kubectl create -f nginx-deployment.yaml --record

然后,我们来检查一下 nginx-deployment 创建后的状态信息:


$ kubectl get deployments
NAME               DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
nginx-deployment   3         0         0            0           1s

在返回结果中,我们可以看到四个状态字段,它们的含义如下所示。

  1. DESIRED:用户期望的 Pod 副本个数(spec.replicas 的值);
  2. CURRENT:当前处于 Running 状态的 Pod 的个数;
  3. UP-TO-DATE:当前处于最新版本的 Pod 的个数,所谓最新版本指的是 Pod 的 Spec 部分与 Deployment 里 Pod 模板里定义的完全一致;
  4. AVAILABLE:当前已经可用的 Pod 的个数,即:既是 Running 状态,又是最新版本,并且已经处于 Ready(健康检查正确)状态的 Pod 的个数。

可以看到,只有这个 AVAILABLE 字段,描述的才是用户所期望的最终状态。而 Kubernetes 项目还为我们提供了一条指令,让我们可以实时查看 Deployment 对象的状态变化。这个指令就是 kubectl rollout status


$ kubectl rollout status deployment/nginx-deployment
Waiting for rollout to finish: 2 out of 3 new replicas have been updated...
deployment.apps/nginx-deployment successfully rolled out

在这个返回结果中,“2 out of 3 new replicas have been updated”意味着已经有 2 个 Pod 进入了 UP-TO-DATE 状态。继续等待一会儿,我们就能看到这个 Deployment 的 3 个 Pod,就进入到了 AVAILABLE 状态:


NAME               DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
nginx-deployment   3         3         3            3           20s

此时,你可以尝试查看一下这个 Deployment 所控制的 ReplicaSet:


$ kubectl get rs
NAME                          DESIRED   CURRENT   READY   AGE
nginx-deployment-3167673210   3         3         3       20s

如上所示,在用户提交了一个 Deployment 对象后,Deployment Controller 就会立即创建一个 Pod 副本个数为 3 的 ReplicaSet。这个 ReplicaSet 的名字,则是由 Deployment 的名字和一个随机字符串共同组成。

这个随机字符串叫作 pod-template-hash,在我们这个例子里就是:3167673210。ReplicaSet 会把这个随机字符串加在它所控制的所有 Pod 的标签里,从而保证这些 Pod 不会与集群里的其他 Pod 混淆。

而 ReplicaSet 的 DESIRED、CURRENT 和 READY 字段的含义,和 Deployment 中是一致的。所以,相比之下,Deployment 只是在 ReplicaSet 的基础上,添加了 UP-TO-DATE 这个跟版本有关的状态字段。

这个时候,如果我们修改了 Deployment 的 Pod 模板,“滚动更新”就会被自动触发。修改 Deployment 有很多方法。比如,我可以直接使用 kubectl edit 指令编辑 Etcd 里的 API 对象。


$ kubectl edit deployment/nginx-deployment
... 
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.9.1 # 1.7.9 -> 1.9.1
        ports:
        - containerPort: 80
...
deployment.extensions/nginx-deployment edited

这个 kubectl edit 指令,会帮你直接打开 nginx-deployment 的 API 对象。然后,你就可以修改这里的 Pod 模板部分了。比如,在这里,我将 nginx 镜像的版本升级到了 1.9.1。

备注:kubectl edit 并不神秘,它不过是把 API 对象的内容下载到了本地文件,让你修改完成后再提交上去。

kubectl edit 指令编辑完成后,保存退出,Kubernetes 就会立刻触发“滚动更新”的过程。你还可以通过 kubectl rollout status 指令查看 nginx-deployment 的状态变化:


$ kubectl rollout status deployment/nginx-deployment
Waiting for rollout to finish: 2 out of 3 new replicas have been updated...
deployment.extensions/nginx-deployment successfully rolled out

这时,你可以通过查看 Deployment 的 Events,看到这个“滚动更新”的流程:


$ kubectl describe deployment nginx-deployment
...
Events:
  Type    Reason             Age   From                   Message
  ----    ------             ----  ----                   -------
...
  Normal  ScalingReplicaSet  24s   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-1764197365 to 1
  Normal  ScalingReplicaSet  22s   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-3167673210 to 2
  Normal  ScalingReplicaSet  22s   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-1764197365 to 2
  Normal  ScalingReplicaSet  19s   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-3167673210 to 1
  Normal  ScalingReplicaSet  19s   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-1764197365 to 3
  Normal  ScalingReplicaSet  14s   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-3167673210 to 0

可以看到,首先,当你修改了 Deployment 里的 Pod 定义之后,Deployment Controller 会使用这个修改后的 Pod 模板,创建一个新的 ReplicaSet(hash=1764197365),这个新的 ReplicaSet 的初始 Pod 副本数是:0。然后,在 Age=24 s 的位置,Deployment Controller 开始将这个新的 ReplicaSet 所控制的 Pod 副本数从 0 个变成 1 个,即:“水平扩展”出一个副本。紧接着,在 Age=22 s 的位置,Deployment Controller 又将旧的 ReplicaSet(hash=3167673210)所控制的旧 Pod 副本数减少一个,即:“水平收缩”成两个副本。如此交替进行,新 ReplicaSet 管理的 Pod 副本数,从 0 个变成 1 个,再变成 2 个,最后变成 3 个。而旧的 ReplicaSet 管理的 Pod 副本数则从 3 个变成 2 个,再变成 1 个,最后变成 0 个。

这样,就完成了这一组 Pod 的版本升级过程。像这样,将一个集群中正在运行的多个 Pod 版本,交替地逐一升级的过程,就是“滚动更新”。

在这个“滚动更新”过程完成之后,你可以查看一下新、旧两个 ReplicaSet 的最终状态:


$ kubectl get rs
NAME                          DESIRED   CURRENT   READY   AGE
nginx-deployment-1764197365   3         3         3       6s
nginx-deployment-3167673210   0         0         0       30s

其中,旧 ReplicaSet(hash=3167673210)已经被“水平收缩”成了 0 个副本。

这种“滚动更新”的好处是显而易见的。比如,在升级刚开始的时候,集群里只有 1 个新版本的 Pod。如果这时,新版本 Pod 有问题启动不起来,那么“滚动更新”就会停止,从而允许开发和运维人员介入。而在这个过程中,由于应用本身还有两个旧版本的 Pod 在线,所以服务并不会受到太大的影响。当然,这也就要求你一定要使用 Pod 的 Health Check 机制检查应用的运行状态,而不是简单地依赖于容器的 Running 状态。要不然的话,虽然容器已经变成 Running 了,但服务很有可能尚未启动,“滚动更新”的效果也就达不到了。

而为了进一步保证服务的连续性,Deployment Controller 还会确保,在任何时间窗口内,只有指定比例的 Pod 处于离线状态。同时,它也会确保,在任何时间窗口内,只有指定比例的新 Pod 被创建出来。这两个比例的值都是可以配置的,默认都是 DESIRED 值的 25%。

所以,在上面这个 Deployment 的例子中,它有 3 个 Pod 副本,那么控制器在“滚动更新”的过程中永远都会确保至少有 2 个 Pod 处于可用状态,至多只有 4 个 Pod 同时存在于集群中。这个策略,是 Deployment 对象的一个字段,名叫 RollingUpdateStrategy,如下所示:


apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
  labels:
    app: nginx
spec:
...
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxSurge: 1
      maxUnavailable: 1

在上面这个 RollingUpdateStrategy 的配置中,maxSurge 指定的是除了 DESIRED 数量之外,在一次“滚动”中,Deployment 控制器还可以创建多少个新 Pod;而 maxUnavailable 指的是,在一次“滚动”中,Deployment 控制器可以删除多少个旧 Pod。

同时,这两个配置还可以用前面我们介绍的百分比形式来表示,比如:maxUnavailable=50%,指的是我们最多可以一次删除“50%*DESIRED 数量”个 Pod。

结合以上讲述,现在我们可以扩展一下 Deployment、ReplicaSet 和 Pod 的关系图了。

https://chenxqblog-1258795182.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/bbc4560a053dee904e45ad66aac7145d.jpg

如上所示,Deployment 的控制器,实际上控制的是 ReplicaSet 的数目,以及每个 ReplicaSet 的属性。而一个应用的版本,对应的正是一个 ReplicaSet;这个版本应用的 Pod 数量,则由 ReplicaSet 通过它自己的控制器(ReplicaSet Controller)来保证。通过这样的多个 ReplicaSet 对象,Kubernetes 项目就实现了对多个“应用版本”的描述。

而明白了“应用版本和 ReplicaSet 一一对应”的设计思想之后,我就可以为你讲解一下Deployment 对应用进行版本控制的具体原理了。

这一次,我会使用一个叫 kubectl set image 的指令,直接修改 nginx-deployment 所使用的镜像。这个命令的好处就是,你可以不用像 kubectl edit 那样需要打开编辑器。不过这一次,我把这个镜像名字修改成为了一个错误的名字,比如:nginx:1.91。这样,这个 Deployment 就会出现一个升级失败的版本。我们一起来实践一下:


$ kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.91
deployment.extensions/nginx-deployment image updated

由于这个 nginx:1.91 镜像在 Docker Hub 中并不存在,所以这个 Deployment 的“滚动更新”被触发后,会立刻报错并停止。这时,我们来检查一下 ReplicaSet 的状态,如下所示:


$ kubectl get rs
NAME                          DESIRED   CURRENT   READY   AGE
nginx-deployment-1764197365   2         2         2       24s
nginx-deployment-3167673210   0         0         0       35s
nginx-deployment-2156724341   2         2         0       7s

通过这个返回结果,我们可以看到,新版本的 ReplicaSet(hash=2156724341)的“水平扩展”已经停止。而且此时,它已经创建了两个 Pod,但是它们都没有进入 READY 状态。这当然是因为这两个 Pod 都拉取不到有效的镜像。与此同时,旧版本的 ReplicaSet(hash=1764197365)的“水平收缩”,也自动停止了。此时,已经有一个旧 Pod 被删除,还剩下两个旧 Pod。

那么问题来了, 我们如何让这个 Deployment 的 3 个 Pod,都回滚到以前的旧版本呢?

我们只需要执行一条 kubectl rollout undo 命令,就能把整个 Deployment 回滚到上一个版本:


$ kubectl rollout undo deployment/nginx-deployment
deployment.extensions/nginx-deployment

很容易想到,在具体操作上,Deployment 的控制器,其实就是让这个旧 ReplicaSet(hash=1764197365)再次“扩展”成 3 个 Pod,而让新的 ReplicaSet(hash=2156724341)重新“收缩”到 0 个 Pod。更进一步地,如果我想回滚到更早之前的版本,要怎么办呢?

首先,我需要使用 kubectl rollout history 命令,查看每次 Deployment 变更对应的版本。而由于我们在创建这个 Deployment 的时候,指定了–record 参数,所以我们创建这些版本时执行的 kubectl 命令,都会被记录下来。这个操作的输出如下所示:


$ kubectl rollout history deployment/nginx-deployment
deployments "nginx-deployment"
REVISION    CHANGE-CAUSE
1           kubectl create -f nginx-deployment.yaml --record
2           kubectl edit deployment/nginx-deployment
3           kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.91

可以看到,我们前面执行的创建和更新操作,分别对应了版本 1 和版本 2,而那次失败的更新操作,则对应的是版本 3。

当然,你还可以通过这个 kubectl rollout history 指令,看到每个版本对应的 Deployment 的 API 对象的细节,具体命令如下所示:


$ kubectl rollout history deployment/nginx-deployment --revision=2

然后,我们就可以在 kubectl rollout undo 命令行最后,加上要回滚到的指定版本的版本号,就可以回滚到指定版本了。这个指令的用法如下:


$ kubectl rollout undo deployment/nginx-deployment --to-revision=2
deployment.extensions/nginx-deployment

这样,Deployment Controller 还会按照“滚动更新”的方式,完成对 Deployment 的降级操作。不过,你可能已经想到了一个问题:我们对 Deployment 进行的每一次更新操作,都会生成一个新的 ReplicaSet 对象,是不是有些多余,甚至浪费资源呢?没错。所以,Kubernetes 项目还提供了一个指令,使得我们对 Deployment 的多次更新操作,最后 只生成一个 ReplicaSet。具体的做法是,在更新 Deployment 前,你要先执行一条 kubectl rollout pause 指令。它的用法如下所示:


$ kubectl rollout pause deployment/nginx-deployment
deployment.extensions/nginx-deployment paused

这个 kubectl rollout pause 的作用,是让这个 Deployment 进入了一个“暂停”状态。所以接下来,你就可以随意使用 kubectl edit 或者 kubectl set image 指令,修改这个 Deployment 的内容了。由于此时 Deployment 正处于“暂停”状态,所以我们对 Deployment 的所有修改,都不会触发新的“滚动更新”,也不会创建新的 ReplicaSet。而等到我们对 Deployment 修改操作都完成之后,只需要再执行一条 kubectl rollout resume 指令,就可以把这个 Deployment“恢复”回来,如下所示:


$ kubectl rollout resume deployment/nginx-deployment
deployment.extensions/nginx-deployment resumed

而在这个 kubectl rollout resume 指令执行之前,在 kubectl rollout pause 指令之后的这段时间里,我们对 Deployment 进行的所有修改,最后只会触发一次“滚动更新”。当然,我们可以通过检查 ReplicaSet 状态的变化,来验证一下 kubectl rollout pause 和 kubectl rollout resume 指令的执行效果,如下所示:


$ kubectl get rs
NAME               DESIRED   CURRENT   READY     AGE
nginx-1764197365   0         0         0         2m
nginx-3196763511   3         3         3         28s

通过返回结果,我们可以看到,只有一个 hash=3196763511 的 ReplicaSet 被创建了出来。不过,即使你像上面这样小心翼翼地控制了 ReplicaSet 的生成数量,随着应用版本的不断增加,Kubernetes 中还是会为同一个 Deployment 保存很多很多不同的 ReplicaSet。那么,我们又该如何控制这些“历史”ReplicaSet 的数量呢?很简单,Deployment 对象有一个字段,叫作 spec.revisionHistoryLimit,就是 Kubernetes 为 Deployment 保留的“历史版本”个数。所以,如果把它设置为 0,你就再也不能做回滚操作了。

总结

在今天这篇文章中,我为你详细讲解了 Deployment 这个 Kubernetes 项目中最基本的编排控制器的实现原理和使用方法。

通过这些讲解,你应该了解到:Deployment 实际上是一个两层控制器。首先,它通过 ReplicaSet 的个数来描述应用的版本;然后,它再通过 ReplicaSet 的属性(比如 replicas 的值),来保证 Pod 的副本数量。

备注:Deployment 控制 ReplicaSet(版本),ReplicaSet 控制 Pod(副本数)。这个两层控制关系一定要牢记。

不过,相信你也能够感受到,Kubernetes 项目对 Deployment 的设计,实际上是代替我们完成了对“应用”的抽象,使得我们可以使用这个 Deployment 对象来描述应用,使用 kubectl rollout 命令控制应用的版本。

可是,在实际使用场景中,应用发布的流程往往千差万别,也可能有很多的定制化需求。比如,我的应用可能有会话黏连(session sticky),这就意味着“滚动更新”的时候,哪个 Pod 能下线,是不能随便选择的。

这种场景,光靠 Deployment 自己就很难应对了。对于这种需求,我在专栏后续文章中重点介绍的“自定义控制器”,就可以帮我们实现一个功能更加强大的 Deployment Controller。

当然,Kubernetes 项目本身,也提供了另外一种抽象方式,帮我们应对其他一些用 Deployment 无法处理的应用编排场景。这个设计,就是对有状态应用的管理,也是我在下一篇文章中要重点讲解的内容。