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k8s 深入篇———— 编排[八]_全球播资讯

2023-06-27 23:07:22 来源：博客园

前言

简单整理一下编排。

(相关资料图)

正文

一个deployment 例子:

apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:  name: nginx-deploymentspec:  selector:    matchLabels:      app: nginx  replicas: 2  template:    metadata:      labels:        app: nginx    spec:      containers:      - name: nginx        image: nginx:1.7.9        ports:        - containerPort: 80

然后看下结果:

出现了两个pod。

这个 Deployment 定义的编排动作非常简单，即：确保携带了 app=nginx 标签的 Pod 的个数，永远等于 spec.replicas 指定的个数，即 2 个。

这就意味着，如果在这个集群中，携带 app=nginx 标签的 Pod 的个数大于 2 的时候，就会有旧的 Pod 被删除；反之，就会有新的 Pod 被创建。

究竟是 Kubernetes 项目中的哪个组件，在执行这些操作呢？

我在前面介绍 Kubernetes 架构的时候，曾经提到过一个叫作 kube-controller-manager 的组件。

实际上，这个组件，就是一系列控制器的集合。我们可以查看一下 Kubernetes 项目的 pkg/controller 目录：

这个目录下面的每一个控制器，都以独有的方式负责某种编排功能。而我们的 Deployment，正是这些控制器中的一种。

实际上，这些控制器之所以被统一放在 pkg/controller 目录下，就是因为它们都遵循 Kubernetes 项目中的一个通用编排模式，即：控制循环（control loop）。

比如，现在有一种待编排的对象 X，它有一个对应的控制器。那么，我就可以用一段 Go 语言风格的伪代码，为你描述这个控制循环：

for {  实际状态 := 获取集群中对象 X 的实际状态（Actual State）  期望状态 := 获取集群中对象 X 的期望状态（Desired State）  if 实际状态 == 期望状态{    什么都不做  } else {    执行编排动作，将实际状态调整为期望状态  }}

在具体实现中，实际状态往往来自于 Kubernetes 集群本身。

比如，kubelet 通过心跳汇报的容器状态和节点状态，或者监控系统中保存的应用监控数据，或者控制器主动收集的它自己感兴趣的信息，这些都是常见的实际状态的来源。

而期望状态，一般来自于用户提交的 YAML 文件。

比如，Deployment 对象中 Replicas 字段的值。很明显，这些信息往往都保存在 Etcd 中。

接下来，以 Deployment 为例，我和你简单描述一下它对控制器模型的实现：

Deployment 控制器从 Etcd 中获取到所有携带了“app: nginx”标签的 Pod，然后统计它们的数量，这就是实际状态；

Deployment 对象的 Replicas 字段的值就是期望状态；

Deployment 控制器将两个状态做比较，然后根据比较结果，确定是创建 Pod，还是删除

这个操作，通常被叫作调谐（Reconcile）。这个调谐的过程，则被称作“Reconcile Loop”（调谐循环）或者“Sync Loop”（同步循环）。

其中，这个控制器对象本身，负责定义被管理对象的期望状态。比如，Deployment 里的 replicas=2 这个字段。

而被控制对象的定义，则来自于一个“模板”。比如，Deployment 里的 template 字段。

可以看到，Deployment 这个 template 字段里的内容，跟一个标准的 Pod 对象的 API 定义，丝毫不差。而所有被这个 Deployment 管理的 Pod 实例，其实都是根据这个 template 字段的内容创建出来的。

像 Deployment 定义的 template 字段，在 Kubernetes 项目中有一个专有的名字，叫作 PodTemplate（Pod 模板）。

这就是为什么，在所有 API 对象的 Metadata 里，都有一个字段叫作 ownerReference，用于保存当前这个 API 对象的拥有者（Owner）的信息。

水平扩展

现在我们知道了，Deployment 可以控制pod。

那么是不是deployment 直接控制了pod呢？是不是pod 直接向deployment 汇报呢？

答案是不是，中间还有一个replicaset。

apiVersion: apps/v1kind: ReplicaSetmetadata:  name: nginx-set  labels:    app: nginxspec:  replicas: 3  selector:    matchLabels:      app: nginx  template:    metadata:      labels:        app: nginx    spec:      containers:      - name: nginx        image: nginx:1.7.9

创建一个replicaset。

创建一个replicaset，里面指定了个数是3个，

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。

再来看上面这个例子:

apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:  name: nginx-deployment  labels:    app: nginxspec:  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：

通过这张图，我们就很清楚的看到，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

DESIRED：用户期望的 Pod 副本个数（spec.replicas 的值）；

CURRENT：当前处于 Running 状态的 Pod 的个数；

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；

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.

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。

我们可以直接修改:

kubectl edit deployment/nginx-deployment

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：

出现了两个rs。

其中，旧 ReplicaSet已经被“水平收缩”成了 0 个副本，怎么看它是旧的呢？看age 时间。

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

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/v1kind: Deploymentmetadata:  name: nginx-deployment  labels:    app: nginxspec:...  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。

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。

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 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3个旧 Pod。

那么怎么回滚呢?

这样就回到了4个。

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 4 个 Pod，而让新的 ReplicaSet（hash=2156724341）重新“收缩”到 0 个 Pod。

首先，我需要使用 kubectl rollout history 命令，查看每次 Deployment 变更对应的版本。

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 undo deployment/nginx-deployment --to-revision=2

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

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 deploy/nginx-deployment

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：

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。

结

下一节容器化守护进程 DaemonSet.

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