kubernetes部署控制器Deployment

一、概念

        在学习rc和rs控制器资源时，这两个资源都是控制pod的副本数量的，但是，他们两个有个缺点，就是在部署新版本pod或者回滚代码的时候，需要先apply资源清单，然后再删除现有pod，通过资源控制，重新拉取新的pod来实现回滚或者迭代升级；

        Depolyment控制器将Pod部署成无状态的应用，它只关心Pod的数量、更新方式、使用的镜像和资源限制等。由于是无状态的管理方式，因此Deployment控制器中没有“角色”和“顺序”的概念。即在Deployment控制器中没有状态。 

       deployments资源，实际上就是用来专门部署业务代码的控制器，专门用于企业业务代码的升级和回滚；

                                Deployment控制器、ReplicaSet和Pod之间关系图

• 创建Depolyment的过程
  • 用户在创建Deployment时，Kubernetes会自动创建一个ReplicaSet。ReolicaSet在后台根据指定的副本数创建Pod，并检查Pod的状态，以确定Pod是启动成功还是失败
• 更新Deployment的过程
  • 当用户更新Deployment时，Kubernetes会创建一个新的ReplicaSet。Deployment会将Pod从旧的ReplicaSet中迁移到新的ReplicaSet中
    • 如果迁移失败或Pod不稳定，则Deployment会自动回滚到上一个版本
    • 如果迁移成功，则Deployment将清除旧的，不必要的ReplicaSet.

二、Deployment的创建和使用

2.1 编辑资源清单dm.yaml

[root@master deployment-demo]# cat dm.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: dm01
spec:
  #控制pod的副本数量
  replicas: 7
  #指定标签选择器，基于标签匹配pod
  selector:
    #声明基于标签匹配pod；
    matchLabels:
      k8s: dolphin
  #pod的编写，定义pod模板；
  template:
    metadata:
      name: pod01
      labels:
        k8s: dolphin
    spec:
      containers:
      - name: c1
        image: dolphinc/nginx:v1
        ports:
        - containerPort: 80
 

2.2 创建资源

[root@master deployment-demo]# kubectl apply -f dm.yaml

查看资源，可以看到多出来一个自动生成的标签

原理：

        通过“标签”管理，实现rs资源的控制，它会在自动创建rs的过程中给rs自动生成一个特有的标签（专属于deplpyment），当apply更新资源清单的时候，它会通过标签选定是使用历史的rs还是重新创建rs

三、Deployment实现升级和回滚

基于上面创建的资源清单继续操作

3.1 创建service资源

 [root@master deployment-demo]# cat svc.yaml 
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: svc-dm
spec:
  type: NodePort
  selector:
    k8s: dolphin
  ports:
  - port: 99
    targetPort: 80
    nodePort: 31000
 

3.2 创建资源

[root@master deployment-demo]# kubectl apply -f svc.yaml 

3.3 查看资源

资源绑定成功

3.4 浏览器访问资源

 

3.5 修改镜像，并更新资源

[root@master deployment-demo]# cat dm.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: dm01
spec:
  #控制pod的副本数量
  replicas: 7
  #指定标签选择器，基于标签匹配pod
  selector:
    #声明基于标签匹配pod；
    matchLabels:
      k8s: dolphin
  #pod的编写，定义pod模板；
  template:
    metadata:
      name: pod01
      labels:
        k8s: dolphin
    spec:
      containers:
      - name: c1
        image: dolphinc/nginx:v2
        ports:
        - containerPort: 80
 
[root@master deployment-demo]# kubectl apply -f dm.yaml 
deployment.apps/dm01 configured
 

3.6 再次查看资源（升级成功）

        我们可以看到再次执行apply命令，会创建新的rs资源进行，并创建新的pod临时标签

 访问资源页面，资源版本更新了

 上面的升级操作我们也可以通过一下命令来操作

kubectl --record deployment.app/dm01 set image deployment.apps/dm01 dolphinc/nginx:v2

###

--record 是为了能够追溯修改的历史记录

3.7 追溯修改的历史

[root@master deployment-demo]# kubectl rollout history deployment dm01
deployment.apps/dm01 
REVISION  CHANGE-CAUSE
1         <none>
2         <none>
 

3.8 回滚到之前的版本

上边的1就是之前的版本

[root@master deployment-demo]# kubectl rollout undo deployment dm01 --to-revision=1
deployment.apps/dm01 rolled back

查看页面，回滚成功

查看资源，我们可以看到回滚到之前版本，临时标签是不变的

 四、Deployment的升级策略

4.1 Recreate

先停止所有pod，再批量创建新的pod；生产环境不建议使用，因为用户在此时会访问不到服务；

使用案例

[root@master deployment-demo]# cat dm.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: dm01
spec:
  strategy: 
    type: Recreate
  #控制pod的副本数量
  replicas: 7
  #指定标签选择器，基于标签匹配pod
  selector:
    #声明基于标签匹配pod；
    matchLabels:
      k8s: dolphin
  #pod的编写，定义pod模板；
  template:
    metadata:
      name: pod01
      labels:
        k8s: dolphin
    spec:
      containers:
      - name: c1
        image: dolphinc/nginx:v2
        ports:
        - containerPort: 80

4.2 RollingUpdate

滚动更新，即实现部分更新，逐渐替换掉原有的pod，也就是默认的策略；

[root@master deployment-demo]# cat dm.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: dm01
spec:
  strategy: 
    type: RollingUpdate
    #如果设置了滚动更新RollingUpdate类型，还需要设置更新的策略；
    rollingUpdate:
      #在原有Pod副本数量的基础上，多启动Pod的数量（也就是说，更新过程中可以存在2+副本个数的Pod,新旧版本一起）
      maxSurge: 2
      # 在升级过程中最大不可能访问pod的数量（也就是说，Pod副本数-1数量可以备注访问）
      maxUnavailable: 1
  #控制pod的副本数量
  replicas: 7
  #指定标签选择器，基于标签匹配pod
  selector:
    #声明基于标签匹配pod；
    matchLabels:
      k8s: dolphin
  #pod的编写，定义pod模板；
  template:
    metadata:
      name: pod01
      labels:
        k8s: dolphin
    spec:
      containers:
      - name: c1
        image: dolphinc/nginx:v1
        ports:
        - containerPort: 80
 

创建资源，下边截了三个状态的截图，刚更新资源，更新资源中，更新资源后

开始更新以及更新中，我们Running中的有6个（ replicas: 7，也就是上边配置的maxUnavailable：1）符合配置要求

更新中我们有1个关闭中的，6个running+3个ContainerCreating（共9个，maxSurge: 2）说明我们更新过程中多启动了2个

更新结束最红我们是7个正在Running的pod资源

清空资源

[root@master deployment-demo]# kubectl delete deployment --all
deployment.apps "dm01" deleted
[root@master deployment-demo]# kubectl delete svc --all
service "kubernetes" deleted
service "svc-dm" deleted
 

 五、常用的应用部署策略

5.1  金丝雀部署

        金丝雀部署也叫灰度部署。是先让一部分用户继续使用旧版，而另一部分用户开始使用新版本；如果新版本没有发生意外，则逐步扩大新版本的使用范围，直到使用旧版本的用户都是用新版本。

5.1.1 svc.yaml

编辑创建service资源

[root@master deployment-demo]# cat svc.yaml 
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: svc-dm
spec:
  type: NodePort
  selector:
    k8s: dolphin
  ports:
  - port: 99
    targetPort: 80
    nodePort: 31000
[root@master deployment-demo]# kubectl apply -f svc.yaml 
 

5.1.2 dm-old.yaml  (5个副本为例)

编辑创建旧版本deployment资源

[root@master deployment-demo]# cat dm-old.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: dm01-v1
spec:
  #控制pod的副本数量
  replicas: 5
  #指定标签选择器，基于标签匹配pod
  selector:
    #声明基于标签匹配pod；
    matchLabels:
      k8s: dolphin
      version: v1.0
  #pod的编写，定义pod模板；
  template:
    metadata:
      name: pod01
      labels:
        k8s: dolphin
        version: v1.0
    spec:
      containers:
      - name: c1
        image: dolphinc/nginx:v1
        ports:
        - containerPort: 80
 
[root@master deployment-demo]# kubectl apply -f dm-old.yaml 
deployment.apps/dm01-v1 created
 

5.1.3 dm-new.yaml（1个副本为例）

编辑创建新版本deployment资源

[root@master deployment-demo]# cat dm-new.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: dm01-v2
spec:
  #控制pod的副本数量
  replicas: 1
  #指定标签选择器，基于标签匹配pod
  selector:
    #声明基于标签匹配pod；
    matchLabels:
      k8s: dolphin
      version: v2.0
  #pod的编写，定义pod模板；
  template:
    metadata:
      name: pod01
      labels:
        k8s: dolphin
        version: v2.0
    spec:
      containers:
      - name: c1
        image: dolphinc/nginx:v1
        ports:
        - containerPort: 80
 [root@master deployment-demo]# kubectl apply -f dm-new.yaml 
deployment.apps/dm01-v2 created

 查看结果

 [root@master deployment-demo]# for a in {1..100}; do sleep 1; curl "10.15.233.42:99"; done

上边部署了6个实例，5个版本1的，1个版本2的，我们通过服务循环访问，可以看到我们大概1/5概率会访问到服务2

5.1.4 将版本1缩容到2个，版本2扩容到3个

[root@master deployment-demo]# kubectl scale --replicas=2 deploy dm01-v1
deployment.apps/dm01-v1 scaled
[root@master deployment-demo]# kubectl scale --replicas=3 deploy dm01-v2
deployment.apps/dm01-v2 scaled

再次循环访问，访问版本服务的比例变了

5.1.5 停掉版本1，把版本2扩容到我们需的实例数

5.1.6 部署完成

至此，金丝雀部署完成。

总结：

我们用2个部署控制器部署项目，都交由同一个svc来对外提供服务，两个版本都注册到同一个endpoints上，来控制不同版本的数量，最终替换掉所有的旧版本。

清空资源：

5.2  蓝绿部署

蓝绿部署可以在线进行，具有较小风险，但是会对用户的体验有影响。另外，蓝绿部署由于同时部署了新旧两套版本，所以需要双倍的资源

5.2.1 svc.yaml（服务标签选择指定版本）

[root@master deployment-demo]# cat svc.yaml 
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: svc-dm
spec:
  type: NodePort
  selector:
    k8s: dolphin
    version: v1.0
  ports:
  - port: 99
    targetPort: 80
    nodePort: 31000
[root@master deployment-demo]# kubectl apply -f svc.yaml 
service/svc-dm created

5.2.2 dm-old.yaml

同5.1.2一样

[root@master deployment-demo]# cat dm-old.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: dm01-v1
spec:
  #控制pod的副本数量
  replicas: 5
  #指定标签选择器，基于标签匹配pod
  selector:
    #声明基于标签匹配pod；
    matchLabels:
      k8s: dolphin
      version: v1.0
  #pod的编写，定义pod模板；
  template:
    metadata:
      name: pod01
      labels:
        k8s: dolphin
        version: v1.0
    spec:
      containers:
      - name: c1
        image: dolphinc/nginx:v1
        ports:
        - containerPort: 80
 
 

5.2.3 dm-new.yaml

同5.1.3一样

[root@master deployment-demo]# cat dm-new.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: dm01-v2
spec:
  #控制pod的副本数量
  replicas: 5
  #指定标签选择器，基于标签匹配pod
  selector:
    #声明基于标签匹配pod；
    matchLabels:
      k8s: dolphin
      version: v2.0
  #pod的编写，定义pod模板；
  template:
    metadata:
      name: pod01
      labels:
        k8s: dolphin
        version: v2.0
    spec:
      containers:
      - name: c1
        image: dolphinc/nginx:v2
        ports:
        - containerPort: 80
[root@master deployment-demo]# kubectl apply -f dm-old.yaml 
deployment.apps/dm01-v1 created
[root@master deployment-demo]# kubectl apply -f dm-new.yaml 
deployment.apps/dm01-v2 created
 

5.1.4 查看访问资源

因为我们service资源绑定的是version:v1.0这个资源，所以我们目前访问的都是版本1

5.1.5 切换Service服务到新版本 

[root@master deployment-demo]# kubectl patch service/svc-dm -p '{"spec":{"selector":{"version":"v2.0"}}}'
 

再次请求服务，看到切换成功

5.1.6 删除旧版本，部署完成

[root@master deployment-demo]# kubectl delete deployment.apps/dm01-v1
deployment.apps "dm01-v1" deleted
 

5.3  滚动部署

我们平常修改yaml文件，再次应用的部署就是滚动部署，相对蓝绿部署更加节约资源。

5.5 总结

	用户访问	版本时效	切换版本修改对象	对用户影响	风险
金丝雀部署	用户同时能访问两个版本，根据新旧版本都实例个数随机访问	切换过程中两个版本会存在较长时间	deployment	极小	中 因为部署过程中两个都存在，万一新版本有问题，用户能明显感知到
蓝绿部署	用户只能访问其中一个版本，	因为两个版本都是稳定后才会切换，所以两个版本存在时间较长	service	有一定影响	低 因为切换版本我们一般是稳定测试过后切换，所以风险低
滚动部署	用户可能会访问到2个版本，但版本替换过程快	替换新版本，旧版本会马上被移出	deoloyment	极小	高 因为在执行应用新资源命令时，应用是逐步被替换，一般很快，所以万一新版本有问题，那么用户能立刻感知到