极客时间已完结课程限时免费阅读

17 | 经典PaaS的记忆：作业副本与水平扩展

17 | 经典PaaS的记忆：作业副本与水平扩展-极客时间

17 | 经典PaaS的记忆：作业副本与水平扩展

2018-10-01 张磊 来自北京
《深入剖析Kubernetes》
课程介绍

讲述：张磊

时长17:54大小8.20M

你好，我是张磊。今天我和你分享的主题是：经典 PaaS 的记忆之作业副本与水平扩展。
在上一篇文章中，我为你详细介绍了 Kubernetes 项目中第一个重要的设计思想：控制器模式。
而在今天这篇文章中，我就来为你详细讲解一下，Kubernetes 里第一个控制器模式的完整实现：Deployment。
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：
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
注意，在这里，我额外加了一个–record 参数。它的作用，是记录下你每次操作所执行的命令，以方便后面查看。
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。
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：
$ 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。
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。

思考题

你听说过金丝雀发布（Canary Deployment）和蓝绿发布（Blue-Green Deployment）吗？你能说出它们是什么意思吗？
实际上，有了 Deployment 的能力之后，你可以非常轻松地用它来实现金丝雀发布、蓝绿发布，以及 A/B 测试等很多应用发布模式。这些问题的答案都在这个 GitHub 库，建议你在课后实践一下。
感谢你的收听，欢迎你给我留言，也欢迎分享给更多的朋友一起阅读。
分享给需要的人，Ta购买本课程，你将得20元
生成海报并分享

赞 97

提建议

© 版权归极客邦科技所有，未经许可不得传播售卖。 页面已增加防盗追踪，如有侵权极客邦将依法追究其法律责任。
上一篇
16 | 编排其实很简单：谈谈“控制器”模型
下一篇
18 | 深入理解StatefulSet（一）：拓扑状态
unpreview
 写留言

精选留言(72)

  • 小龙
    2018-10-01
    老师真的是厉害，我在极客时间买了17门课了，这个是含金量最高的一门

    作者回复: 17门，你也厉害！

    共 22 条评论
    152
  • 胖宝王
    2018-10-01
    金丝雀部署：优先发布一台或少量机器升级，等验证无误后再更新其他机器。优点是用户影响范围小，不足之处是要额外控制如何做自动更新。 蓝绿部署：2组机器，蓝代表当前的V1版本，绿代表已经升级完成的V2版本。通过LB将流量全部导入V2完成升级部署。优点是切换快速，缺点是影响全部用户。 本文学习的滚动更新，我觉得就是一个自动化更新的金丝雀发布。

    作者回复: 说的没错，可以看看文末的例子实践一下

    共 4 条评论
    108
  • 黑米
    2018-12-22
    老师真的是厉害，我在极客时间买了24门课了，这个是含金量第二高的一门

    作者回复: 不是第一高不开心

    共 34 条评论
    39
  • Pixar
    2018-10-07
    关于Pod的状态一直有一些疑问, 学完这节课就更混了, 囧. 还望老师能解答下. `kubectl get deployments` 得到的 available 字段表示的是处于Running状态且健康检查通过的Pod, 这里有一个疑问: 健康检查不是针对Pod里面的Container吗? 如果某一个Pod里面包含多个Container, 但是这些Container健康检查有些并没有通过, 那么此时该Pod会出现在 available里面吗? Pod通过健康检查是指里面所有的Container都通过吗?
    展开

    作者回复: 都通过

    23
  • 阿文
    2019-08-16
    注意，在这里，我额外加了一个–record 参数。它的作用，... 这个应该要解释下--record 是只记录当前命令，老师，你下面的命令没有加。history 里面只看到 kubectl create --filename=nginx-deployment.yaml --record=true

    作者回复: 对

    21
  • bus801
    2020-02-19
    如果我直接edit rs，将image修改成新的版本，是不是也能实现pod中容器镜像的更新？我试了一下，什么反应也没有。既然rs控制pod，为什么这样改不能生效呢？还请指教一下

    作者回复: 因为rs controller 不处理rollout逻辑

    共 3 条评论
    20
  • 王由华
    2018-12-17
    有个问题，scale down时，k8s是对pod里的容器发送kill 信号吗？所以应用需要处理好这个信号？

    作者回复: 先term 再kill。需要处理。

    共 6 条评论
    18
  • 我是一根葱
    2018-11-04
    请教个问题，如果水平收缩的过程中，某个pod中的容器有正在运行的业务，而业务如果中断的话可能会导致数据库数据出错，该怎么办？如何保证把pod的业务执行完再收缩？

    作者回复: 业务需要优雅处理sig term

    共 4 条评论
    17
  • 千寻
    2018-10-01
    在滚动更新的过程中，Service的流量转发会有怎样的变化呢？

    作者回复: service只会代理readiness检查返回正确的pod

    13
  • 胖宝王
    2018-10-01
    金丝雀发布：先发布一台机器或少量机器，做流量验证。如果新版没问题在把剩余机器全部更新。优点是影响范围小，不足的是要自己想办法如何控制自动更新。 蓝绿部署：事先准备好一组机器(绿组)全部更新，然后调整LB将流量全部引到绿组。优点是切换快捷回滚方便。不足的是有问题则影响全部用户。 对于本文学习的 rolling update，我理解的像是自动化更新的金丝雀发布。
    13
  • Tigerfive
    2018-10-01
    半夜从火车上醒来，就来看看有没有更新，果然没有让我失望！

    作者回复: 国庆可以充电啦

    10
  • 原来只是梦
    2018-12-16
    老师你好！之前有同学提到这个rollout像自动化的金丝雀发布，对于这一点我不太理解。发布的时候会是一个轮换的过程，也就是说用不了多少时间，就会都运行在新的rs，或者都回滚到老的rs(出错)。我的理解要金丝雀的话，需要保持同时存在两个rs一定时间，以确保新版本没问题。那么这个在k8s里是怎么实现呢？
    共 3 条评论
    9
  • 哈希碰撞
    2019-08-08
    一个 ReplicaSet 对象,不难发现是 Deployment 的一个子集？ 请问怎么不难发现？ 我觉得很难发现。。。从示例的YAML文件内容上看，看不出任何关连。
    共 3 条评论
    8
  • 黑米
    2018-12-23
    不用不高兴，你第二没人敢认第一👍
    9
  • Nokiak8
    2018-10-12
    Cronjob 类型也有spec.revisionHistoryLimit么？

    作者回复: successfulJobsHistoryLimit和failedJobsHistoryLimit

    8
  • 小小笑儿
    2018-10-01
    有几个问题想请问一下: 1是在 deployment rollout undo 的时候，是也会创建一个新的rs对象吗？如果是的话那么这个rs的template hash不就重复了？如果不是得话又是如何处理的呢？ 2是deployment 关注的应该是自身的api对象和rs的api对象，但是我看deployment controller 的源码中也关注了pod的变更，这是为了处理哪种情况？

    作者回复: 回滚又不是创建新版本，版本与rs一一对应，怎么会出现新的rs呢？滚动升级反向操作即可。 它只关心pod被全删除的情况，因为有一种滚动更新策略是这时候重新创建新的deployment

    共 2 条评论
    8
  • 思维决定未来
    2019-09-04
    金丝雀和蓝绿发布实际是在流量入口(Ingress)来控制的，并不是通过其他Controller来控制Deployment，在更新时，直接部署一个新的Deployment，然后通过调整流量比例到不同的Deployment从而实现对应更新，而蓝绿和金丝雀的区别就是新版本的Deployment是否一次性将副本数开到跟原Deployment一样多。
    共 5 条评论
    7
  • 与君共勉
    2021-11-07
    我看完了“kubenetes权威指南”这本书，感觉这本书很像是使用指导，深度不够，还是张老师的课程有些深度。“kubenetes权威指南”是这样讲Deployment和ReplicateSet的区别的：Deployment继承了ReplicateSet的所有功能，让我以为他们是继承关系，认为Deployment是增强版的ReplicateSet。看了老师的文章才知道，Deployment控制的是ReplicateSet，ReplicateSet控制的是pods数量，Deployment是通过ReplicateSet间接控制了pod的数目。
    5
  • 阿鹏
    2018-10-01
    老师，我们公司准备试水k8s，我看网上很多文章都在说跨主机容器间通信的解决方案，如果我们的服务分批容器化，需要解决宿主机网络和容器网络的互通，我用flannel或者calico目前都只能做到宿主机能访问容器网络或者容器能访问宿主机网络，不能做到双向通讯，老师能指点一下吗？

    作者回复: 为什么是 或者？宿主机和容器网络互通是基本假设。

    共 2 条评论
    3
  • ch_ort
    2020-08-26
    控制器模式： 获取对象的期望状态和当前状态，对比这两个状态，如果不一致就做相应的动作来让当前状态和期望状态一致。 Deployment通过控制器模式控制ReplicaSet来实现“水平扩展/收缩”、“滚动更新”，“版本控制”。ReplicaSet通过控制器模式来维持Pod的副本数量。 滚动更新： 你的游戏角色装备了一套一级铭文，现在有一套二级铭文可以替换。一个个替换，一次替换一个铭文，这就是滚动更新。
    展开
    2