渐进式交付组件 Kruise Rollouts 使用
Kruise Rollouts 是 OpenKruise 提供的一个旁路组件,用于提供先进的渐进式交付功能。它支持金丝雀、多批次和 A/B 测试交付模式,可以帮助实现对应用程序变更的平稳和可控发布,同时它与 Gateway API 和各种 Ingress 实现的兼容性使其更容易与你现有基础架构集成。总的来说,Kruise Rollouts 对于希望优化其部署流程的 Kubernetes 用户来说是一个有价值的工具!

Kruise Rollouts
Kruise Rollouts 具有以下几个主要特点:
- 更多的发布策略
 
○ Deployment、CloneSet、StatefulSet 和 Advanced StatefulSet 的多批次更新策略。
○ Deployment 的金丝雀更新策略。
- 更多流量路由管理策略
 
○ 在更新工作负载时进行流量细粒度加权流量转移。
○ 基于 HTTP 头和 Cookie 进行 A/B 测试,根据流量进行转移。
- 更多流量协议支持
 
○ Ingress 控制器集成:NGINX、ALB、Higress。
○ 通过 Gateway API 与服务网格集成。
○ 可插拔的 Lua 脚本,轻松扩展到其他 Kubernetes 流量协议(甚至 CRD)。
- 容易集成
 
○ 轻松与 GitOps 风格的基于 Kubernetes 的 PaaS 集成。
和其他发布组件相比,Kruise Rollouts 有什么优势?
组件  | Kruise Rollouts  | Argo Rollouts  | Flux Flagger  | 
核心概念  | 增强现有工作负载  | 替换你的工作负载  | 管理你的工作负载  | 
架构  | 旁路  | 一种新的工作负载类型  | 旁路  | 
插拔式组件,热插拔  | 是  | 否  | 否  | 
发布类型  | 多批次,金丝雀,A/B 测试  | 多批次,金丝雀,蓝绿部署,A/B 测试  | 金丝雀,蓝绿部署,A/B 测试  | 
工作负载类型  | Deployment,StatefulSet,CloneSet,Advaned StatefulSet,DaemonSet(WIP)  | Agro-Rollout  | Deployment. DaemonSet  | 
流量类型  | Ingress、GatewayAPI、CRD(需要 Lua 脚本)  | Ingress、GatewayAPI、APISIX、Traefik、SMI 等  | Ingress、GatewayAPI、APISIX、Traefik、SMI 等  | 
迁移成本  | 无需迁移你的工作负载和 Pod  | 必须迁移你的工作负载和 Pod  | 必须迁移你的 Pod  | 
HPA 兼容  | 是  | 是  | 否  | 
整体上对比,Kruise Rollouts 与 Argo Rollouts 有相似的架构,但是功能上 Kruise Rollouts 更加强大,支持更多的发布策略和流量路由管理策略,同时也支持更多的流量协议。Kruise Rollouts 也是一个旁路组件,不需要迁移你的工作负载和 Pod,你可以在任何时候安装它,它会自动发现你的工作负载并管理它们。而和 Flagger 相比,Kruise Rollouts 支持更多的发布策略和流量路由管理策略,同时也支持更多的流量协议。
所以,如果你想要更多的发布策略和流量路由管理策略,同时也想要更多的流量协议支持,那么 Kruise Rollouts 就是一个不错的选择!
安装
要使用 Kruise Rollouts,需要 Kubernetes 版本 >= 1.19,如果要使用 CloneSet 作为工作负载类型,则还需要安装 OpenKruise。
这里我们使用 Helm 来安装 Kruise Rollouts,你可以使用 helm repo add 命令来添加 Kruise 的 Helm 仓库:
➜ helm repo add openkruise https://openkruise.github.io/charts/
➜ helm repo update然后可以使用 helm install 命令来一键安装 Kruise Rollouts:
➜ helm upgrade --install kruise-rollout openkruise/kruise-rollout --version 0.3.0如果你没办法访问 DockerHub,可以使用阿里云的镜像仓库:
➜ helm upgrade --install kruise-rollout openkruise/kruise-rollout --version 0.3.0 --set image.repository=openkruise-registry.cn-shanghai.cr.aliyuncs.com/openkruise/kruise-rollout该命令默认会在 kruise-rollout 命名空间中安装 Kruise Rollouts,可以通过 kubectl get pods -n kruise-rollout 命令来查看安装结果:
➜ kubectl get pods -n kruise-rollout
NAME                                                READY   STATUS    RESTARTS   AGE
kruise-rollout-controller-manager-b4d64789d-9kmgm   1/1     Running   0          3m18s
kruise-rollout-controller-manager-b4d64789d-gln5n   1/1     Running   0          3m18s如果想更改默认安装的命名空间,则可以通过 installation.namespace 参数来进行指定。
安装后可以看到在 kruise-rollout 命名空间中多了一个 kruise-rollout-controller-manager 的 Deployment,它是 Kruise Rollouts 的控制器,它会自动发现你的工作负载并管理它们。
同样还会安装 3 个用于 Rollout 的 CRD:
➜ kubectl get crd |grep rollout
batchreleases.rollouts.kruise.io           2023-04-08T06:44:51Z
rollouthistories.rollouts.kruise.io        2023-04-08T06:44:51Z
rollouts.rollouts.kruise.io                2023-04-08T06:44:51Z使用
接下来我们来使用 Kruise Rollouts 来管理一个工作负载,这里我们使用 Deployment 作为示例。
首先我们创建一个如下所示的 Deployment 工作负载:
# workload-demo.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: workload-demo
  namespace: default
spec:
  replicas: 10
  selector:
    matchLabels:
      app: demo
  template:
    metadata:
      labels:
        app: demo
    spec:
      containers:
        - name: busybox
          image: busybox:1.28.3
          command: ["/bin/sh", "-c", "sleep 100d"]
          env:
            - name: VERSION
              value: "version-1"直接应用该资源对象即可:
➜ kubectl apply -f workload-demo.yaml
➜ kubectl get pods
NAME                             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
workload-demo-6c7764b765-69ls9   1/1     Running   0          25m
workload-demo-6c7764b765-9zxr7   1/1     Running   0          26m
workload-demo-6c7764b765-hrd55   1/1     Running   0          25m
workload-demo-6c7764b765-krhfd   1/1     Running   0          25m
workload-demo-6c7764b765-mvrdk   1/1     Running   0          25m
workload-demo-6c7764b765-qzzl2   1/1     Running   0          25m
workload-demo-6c7764b765-tgt4k   1/1     Running   0          26m
workload-demo-6c7764b765-tjgcg   1/1     Running   0          26m
workload-demo-6c7764b765-x5b94   1/1     Running   0          26m
workload-demo-6c7764b765-xj5hb   1/1     Running   0          26m多批次更新策略
多批次更新策略是 Kruise Rollouts 的一个特性,它可以让你在更新工作负载时,可以控制每批次更新的 Pod 数量,以及每批次更新的时间间隔。
接下来我们需要创建一个 Rollout 对象来管理这个工作负载,比如我们想使用多批次更新策略将 Deployment 从 version-1 升级到 version-2。
- 第 1 批:只升级 1 个 Pod;
 - 在第 2 批中:50% 的 Pod 应该升级,即 5 个更新的 Pod;
 - 在第 3 批中:100% 的 Pod 应该被升级,即 10 个更新的 Pod。
 

多批次更新策略
目前,多批次更新策略可以在 CloneSet、StatefulSet、Advanced StatefulSet 和 Deployment 上工作。
那么我们可以创建如下所示的 Rollout 对象:
# rollouts-demo.yaml
apiVersion: rollouts.kruise.io/v1alpha1
kind: Rollout
metadata:
  name: rollouts-demo
  namespace: default
  annotations:
    rollouts.kruise.io/rolling-style: partition # 使用多批次更新策略,只能配置 "partition" or "canary"
    # "partition" 意味着像 CloneSet 一样分批滚动,不会创建任何额外的 Workload
    # “canary” 表示以金丝雀方式滚动,并将创建一个金丝雀工作负载,对于Deployment默认是canary
spec:
  objectRef: # 定义工作负载
    workloadRef: # 关联需要管理的工作负载
      apiVersion: apps/v1
      kind: Deployment
      name: workload-demo
  strategy: # 定义升级策略
    canary: # 使用 Canary 策略
      steps: # 定义多批次更新策略
        - replicas: 1
        - replicas: 50%
        - replicas: 100%直接创建该 Rollout 对象即可。
➜ kubectl apply -f rollouts-demo.yaml
➜ kubectl get rollout
NAME            STATUS    CANARY_STEP   CANARY_STATE   MESSAGE                            AGE
rollouts-demo   Healthy   3             Completed      workload deployment is completed   6s创建 Rollout 对象后,其实已经开始管理工作负载了,上面的 kubectl get rollout 命令可以看到 Rollout 的状态为 Healthy,但现在工作负载的版本还是 version-1,我们可以通过将 Deployment 升级到 version-2 版本,来观察下 Rollout 的状态变化。
➜ kubectl patch deployment workload-demo -p \
'{"spec":{"template":{"spec":{"containers":[{"name":"busybox", "env":[{"name":"VERSION", "value":"version-2"}]}]}}}}'稍等片刻,我们会看到 Deployment 更新了一个 Pod:
➜ kubectl get deploy
NAME            READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
workload-demo   10/10   1            10          30m
➜ kubectl get replicaset
NAME                       DESIRED   CURRENT   READY   AGE
workload-demo-6c7764b765   9         9         9       30m
workload-demo-6dd59d49b5   1         1         1       34s
➜ kubectl get pods
NAME                             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
workload-demo-6c7764b765-69ls9   1/1     Running   0          30m
workload-demo-6c7764b765-hrd55   1/1     Running   0          30m
workload-demo-6c7764b765-krhfd   1/1     Running   0          30m
workload-demo-6c7764b765-mvrdk   1/1     Running   0          30m
workload-demo-6c7764b765-qzzl2   1/1     Running   0          30m
workload-demo-6c7764b765-tgt4k   1/1     Running   0          31m
workload-demo-6c7764b765-tjgcg   1/1     Running   0          31m
workload-demo-6c7764b765-x5b94   1/1     Running   0          31m
workload-demo-6c7764b765-xj5hb   1/1     Running   0          31m
workload-demo-6dd59d49b5-mpthm   1/1     Running   0          52s现在我们再查看 Rollout 的状态:
➜ kubectl describe rollout rollouts-demo
Name:         rollouts-demo
Namespace:    default
Labels:       <none>
Annotations:  rollouts.kruise.io/hash: 77cxd69w47b7bwddwv2w7vxvb4xxdbwcx9x289vw69w788w4w6z4x8dd4vbz2zbw
              rollouts.kruise.io/rolling-style: partition
API Version:  rollouts.kruise.io/v1alpha1
Kind:         Rollout
# ......
Status:
  Canary Status:
    Canary Ready Replicas:         1
    Canary Replicas:               1
    Canary Revision:               6dd59d49b5
    Current Step Index:            1
    Current Step State:            StepPaused
    Last Update Time:              2023-04-08T07:27:24Z
    Message:                       BatchRelease is at state Ready, rollout-id , step 1
    Observed Workload Generation:  8
    Pod Template Hash:             6dd59d49b5
    Rollout Hash:                  77cxd69w47b7bwddwv2w7vxvb4xxdbwcx9x289vw69w788w4w6z4x8dd4vbz2zbw
    Stable Revision:               6c7764b765
  Conditions:
    Last Transition Time:  2023-04-08T07:27:16Z
    Last Update Time:      2023-04-08T07:27:16Z
    Message:               Rollout is in Progressing
    Reason:                InRolling
    Status:                True
    Type:                  Progressing
  Message:                 Rollout is in step(1/3), and you need manually confirm to enter the next step
  Observed Generation:     2
  Phase:                   Progressing
Events:
  Type    Reason       Age   From                Message
  ----    ------       ----  ----                -------
  Normal  Progressing  110s  rollout-controller  upgrade step(1) canary pods with new versions done
➜ kubectl get rollout
NAME            STATUS        CANARY_STEP   CANARY_STATE   MESSAGE                                                                         AGE
rollouts-demo   Progressing   1             StepPaused     Rollout is in step(1/3), and you need manually confirm to enter the next step   6m17s可以看到现在 Rollout 的状态为 Progressing,并且在第 1 步,当前的金丝雀状态为 StepPaused,这是因为我们使用了 partition 策略,需要手动确认才能进入下一步。
为了方便手动确认,我们可以安装使用 kubectl-kruise 这个插件。如果你已经安装过 Krew 这个插件,那么可以直接通过 kubectl krew install kruise-tools 来安装。
如果没有安装 Krew,可以直接前往 Release 页面 下载对应的二进制文件,然后将其放到 PATH 路径下即可。
➜ tar -xvf kubectl-kruise-darwin-arm64.tar.gz
➜ sudo mv darwin-arm64/kubectl-kruise /usr/local/bin/然后就可以使用 kubectl-kruise 或者 kubectl kruise 命令了:
➜ kubectl-kruise --help
# or
➜ kubectl kruise --helpkubectl-kruise 插件安装完成后,我们就可以通过 kubectl-kruise rollout approve 命令来手动确认继续发布第二批次了:
➜ kubectl kruise rollout approve rollout/rollouts-demo -n default
rollout.rollouts.kruise.io/rollouts-demo approved确认后现在我们再去查看下现在工作负载的状态:
➜ kubectl get deploy
NAME            READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
workload-demo   10/10   5            10          45m
➜ kubectl get replicaset
NAME                       DESIRED   CURRENT   READY   AGE
workload-demo-6c7764b765   5         5         5       45m
workload-demo-6dd59d49b5   5         5         5       15m
➜ kubectl get rollout
NAME            STATUS        CANARY_STEP   CANARY_STATE   MESSAGE                                                                         AGE
rollouts-demo   Progressing   2             StepPaused     Rollout is in step(2/3), and you need manually confirm to enter the next step   18m可以看到现在工作负载已经有 5 个是新版本的了,Rollout 对象也已经进入了第 2 步,如果我们再次手动确认,那么就会进入第 3 步,然后就会将所有的工作负载全部更新为新版本。
继续执行确认操作:
➜ kubectl kruise rollout approve rollout/rollouts-demo -n default
rollout.rollouts.kruise.io/rollouts-demo approved可以看到现在工作负载已经全部更新为新版本了,Rollout 对象也显示金丝雀发布已经完成:
➜ kubectl get deploy
NAME            READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
workload-demo   10/10   10           10          47m
➜ kubectl get replicaset
NAME                       DESIRED   CURRENT   READY   AGE
workload-demo-6c7764b765   0         0         0       48m
workload-demo-6dd59d49b5   10        10        10      17m
➜ kubectl get rollout
NAME            STATUS    CANARY_STEP   CANARY_STATE   MESSAGE                                  AGE
rollouts-demo   Healthy   3             Completed      Rollout progressing has been completed   21m到这里我们的分批次发布就完成了。
上面我们使用 kubectl kruise rollout approve 命令来进行手动确认的,那么还有其他方法吗?目前,有两种方法,例如,如果你已完成第一批并要发送第二批:
- 方法一:可以将第一批的
pause.duration字段设置为duration:0,会自动进入下一批。 - 方法二:可以更新
rollout.status.canaryStatus.currentStepState字段为StepReady,同样会自动进入下一批次。 
这两种方法都有自己的优点和缺点:
- 对于第一种方法,它可以确保你的操作幂等性,但是在下一个发布之前,你需要将发布策略重置回其原始状态(例如,将持续
duration重置为 nil) 
kind: Rollout
spec:
  strategy:
    canary:
      steps:
        - replicas: 1
          pause:
            duration: 0
        - ... ...- 对于方法二,你无需在下一次发布之前更改任何内容。不过在确认之前,需要查看 Rollout 的状态,使用 update 接口,而不是 Kubernetes 客户端的 patch 接口,或者使用我们的 kubectl-kruise 工具,也就是上面我们使用的方法。
 
➜ kubectl kruise rollout approve rollout/<your-rollout-name> -n <your-rollout-namespace>那么如果现在我们想要回滚操作怎么办呢?事实上,Kruise Rollout 不提供直接回滚的能力。Kruise Rollout 更喜欢用户可以直接回滚工作负载规范来回滚他们的应用程序。当用户需要从 version-2 回滚到 version-1 时,Kruise Rollout 会使用原生的滚动升级策略快速回滚,而不是遵循 multi-batch checkpoint 策略。
此外还有一些其他注意事项值得我们注意:
- 持续发布:假设 Rollout 正在从 
version-1发布到version-2(未完成)。现在,工作负载被修改为version-3,Rollout 将从开始步骤(第一步)开始进行。 - HPA 兼容性:假设你将 HPA 配置为你的工作负载并使用多批更新策略,我们建议使用百分比来指定 
steps[x].replicas。如果在 rollout 过程中副本被放大/缩小,旧版本和新版本副本将根据百分比配置进行缩放。 
金丝雀发布策略
金丝雀发布策略允许用户在发布新版本时,将流量分配给新版本的一小部分,以便在发布新版本之前,可以对其进行测试。如果测试通过,则可以将流量分配给新版本的所有副本,否则可以回滚到旧版本。
目前金丝雀发布策略只支持 Deployment 工作负载。

金丝雀发布策略
比如现在我们有一个如下所示的 Deployment 工作负载:
# workload-canary-demo.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: echoserver
  labels:
    app: echoserver
spec:
  replicas: 5
  selector:
    matchLabels:
      app: echoserver
  template:
    metadata:
      labels:
        app: echoserver
    spec:
      containers:
        - name: echoserver
          image: registry.aliyuncs.com/google_containers/echoserver:1.10
          ports:
            - containerPort: 8080
          env:
            - name: VERSION # 表示当前是 v1 版本
              value: v1
            - name: NODE_NAME # 这里我们使用该环境变量来表示版本,这样后续只需要更改该环境变量的值即可
              value: version1
            - name: POD_NAME
              valueFrom:
                fieldRef:
                  fieldPath: metadata.name
            - name: POD_NAMESPACE
              valueFrom:
                fieldRef:
                  fieldPath: metadata.namespace
            - name: POD_IP
              valueFrom:
                fieldRef:
                  fieldPath: status.podIP
# nginx ingress 配置
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: echoserver
  labels:
    app: echoserver
spec:
  ports:
    - port: 80
      targetPort: 8080
  selector:
    app: echoserver
---
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: echoserver
spec:
  ingressClassName: nginx
  rules:
    - host: echo.k8s.local
      http:
        paths:
          - path: /apis/echo
            pathType: Exact
            backend:
              service:
                name: echoserver
                port:
                  number: 80由于要我们这里要使用金丝雀发布策略,所以需要指定流量来源,这里我们使用 Ingress 来指定流量来源。在 Ingress 中,我们指定了 echo.k8s.local 作为域名,然后在 paths 中指定了 /apis/echo 作为路径。
直接应用上面的资源对象即可:
➜ kubectl apply -f workload-canary-demo.yaml
➜ kubectl get ingress echoserver
NAME         CLASS   HOSTS            ADDRESS       PORTS   AGE
echoserver   nginx   echo.k8s.local   10.98.12.94   80      2m42s
➜ kubectl get svc echoserver
NAME         TYPE        CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)   AGE
echoserver   ClusterIP   10.97.158.14   <none>        80/TCP    2m48s
➜ kubectl get pods -l app=echoserver
NAME                          READY   STATUS    RESTARTS   AGE
echoserver-6995b4bc86-4dzvb   1/1     Running   0          2m54s
echoserver-6995b4bc86-9b4qg   1/1     Running   0          2m54s
echoserver-6995b4bc86-bl82m   1/1     Running   0          2m54s
echoserver-6995b4bc86-n27v7   1/1     Running   0          2m54s
echoserver-6995b4bc86-wgjwp   1/1     Running   0          2m54s部署后我们就可以通过 http://echo.k8s.local/apis/echo 来访问我们的服务了。

echo 服务
然后接下来我们就可以使用 Rollout 来进行金丝雀发布了,定义一个如下所示的 Rollout 对象:
# rollout-canary-demo.yaml
apiVersion: rollouts.kruise.io/v1alpha1
kind: Rollout
metadata:
  name: rollouts-canary-demo
  annotations:
    rollouts.kruise.io/rolling-style: canary # 指定金丝雀发布策略
spec:
  objectRef:
    workloadRef:
      apiVersion: apps/v1
      kind: Deployment
      name: echoserver
  strategy:
    canary: # 金丝雀发布策略
      steps: # 步骤
        - weight: 5 # 导入5%的流量
          pause: {} # 表示人工确认
          replicas: 1 # 第一批发布的副本个数
        - weight: 40 # 导入40%的流量,没有配置 replicas,也表示发布40%的副本数
          pause: { duration: 30 } # 不需要人工确认,等待30s继续下一批
        - weight: 60
          pause: { duration: 30 }
        - weight: 80
          pause: { duration: 30 }
        - weight: 100
          pause: { duration: 10 }
      trafficRoutings: # 流量路由
        - service: echoserver
          ingress:
            classType: nginx
            name: echoserver同样直接应用上面的资源对象即可:
➜ kubectl apply -f rollout-canary-demo.yaml
rollout.kruise.io/rollouts-canary-demo created
➜ kubectl get rollout rollouts-canary-demo
NAME                   STATUS    CANARY_STEP   CANARY_STATE   MESSAGE                            AGE
rollouts-canary-demo   Healthy   5             Completed      workload deployment is completed   2m53s目前第一次不会有任何变化,当我们进行下一次发布的时候才能看到效果,比如这里我们修改一下 workload-canary-demo.yaml 中的 NODE_NAME 环境变量,将其修改为 version2,然后再次应用,这样就会触发一次新的发布。
我们可以开一个新的终端来查看工作负载的版本变化:
➜ while true; do curl -s http://echo.k8s.local/apis/echo |grep node; sleep 1; done应用后我们再次查看工作负载的变化:
➜ kubectl get deploy
NAME               READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
echoserver         5/5     0            5           26m
echoserver-prxs8   1/1     1            1           10s
➜ kubectl get pods
NAME                                READY   STATUS    RESTARTS   AGE
echoserver-64ff85db9b-5fr82         1/1     Running   0          19m
echoserver-64ff85db9b-75wds         1/1     Running   0          19m
echoserver-64ff85db9b-trw69         1/1     Running   0          19m
echoserver-64ff85db9b-w7mc4         1/1     Running   0          19m
echoserver-64ff85db9b-wcrf4         1/1     Running   0          19m
echoserver-prxs8-5ccc576f44-x988t   1/1     Running   0          4s
➜ kubectl get ingress
NAME                CLASS   HOSTS            ADDRESS       PORTS   AGE
echoserver          nginx   echo.k8s.local   10.98.12.94   80      34m
echoserver-canary   nginx   echo.k8s.local   10.98.12.94   80      8m27s
➜ kubectl get ingress echoserver-canary -oyaml
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/canary: "true"
    nginx.ingress.kubernetes.io/canary-weight: "5"
# ......
➜ kubectl get svc
NAME                TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)    AGE
echoserver          ClusterIP   10.97.158.14    <none>        80/TCP     34m
echoserver-canary   ClusterIP   10.111.53.82    <none>        80/TCP     8m40s可以看到现在自动创建了一个新的 Deployment,其副本数为 1,这个 Deployment 就是我们的金丝雀 Deployment,同样为了引入流量进来,也创建了新的 Service 和 Ingress 对象。同样查看 Rollout 状态:
➜ kubectl get rollout rollouts-canary-demo
NAME                   STATUS        CANARY_STEP   CANARY_STATE   MESSAGE                                                                         AGE
rollouts-canary-demo   Progressing   1             StepPaused     Rollout is in step(1/5), and you need manually confirm to enter the next step   9m26s可以看到现在 Rollout 的状态为 Progressing,并且处于第一步,也就是上面我们配置的第一布:
- weight: 5 # 导入5%的流量
  pause: {} # 表示人工确认
  replicas: 1 # 第一批发布的副本个数会导入 5% 的流量进入金丝雀 Deployment,并且只发布一个新版本的副本,并且需要人工确认,再新开的终端中也可以看到会出现 version2 的版本:

watch version
接下来我们需要手动确认,同样可以通过 kubectl rollout 命令来确认:
➜ kubectl kruise rollout approve rollout/rollouts-canary-demo -n default
rollout.rollouts.kruise.io/rollouts-canary-demo approved确认后就会进行第二步的发布:
- weight: 40 # 导入40%的流量,没有配置 replicas,也表示发布40%的副本数
  pause: { duration: 30 } # 不需要人工确认,等待30s继续下一批这个时候会导入 40% 的流量进入金丝雀 Deployment,副本数也会增加到 40% 的副本数,这个时候不需要人工确认,等待 30s 后继续下一步:
➜ kubectl get deploy
NAME               READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
echoserver         5/5     0            5           56m
echoserver-prxs8   2/2     2            2           30m由于后续步骤不需要手动确认,所以慢慢地会发布完所有的副本:
➜ kubectl get deploy
NAME         READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
echoserver   5/5     5            5           59m
➜ kubectl get pods
NAME                          READY   STATUS    RESTARTS   AGE
echoserver-5ccc576f44-6cl72   1/1     Running   0          51s
echoserver-5ccc576f44-9z6sw   1/1     Running   0          51s
echoserver-5ccc576f44-g2gqj   1/1     Running   0          51s
echoserver-5ccc576f44-hrltf   1/1     Running   0          51s
echoserver-5ccc576f44-r2j2z   1/1     Running   0          50s
➜ kubectl get rollout rollouts-canary-demo
NAME                   STATUS    CANARY_STEP   CANARY_STATE   MESSAGE                                  AGE
rollouts-canary-demo   Healthy   5             Completed      Rollout progressing has been completed   42m
发布完成
发布完成后,会自动删除金丝雀 Deployment 和 Pod,同时会将流量切换到新的 Deployment 上。
到这里,我们就完成了一个金丝雀发布的过程。
A/B 测试
A/B 测试是一种常见的测试方法,它的原理是将用户分成几组,一组使用原有的版本,另一组使用新的版本,然后观察两组用户的行为,从而判断新版本是否更好。通常 A/B 测试的目的是为了验证新版本的功能是否可用,或者新版本是否能够带来更好的用户体验,需要结合具体的业务场景来进行。
目前 A/B Testing 策略可以在 CloneSet、StatefulSet、Advanced StatefulSet 和 Deployment 上工作。
此外 A/B Testing 需要结合金丝雀或多批次发布策略,如下图所示。

AB Test
下面我们举一个 A/B Testing 多批发布策略的例子:
apiVersion: rollouts.kruise.io/v1alpha1
kind: Rollout
metadata:
  name: rollouts-demo
  annotations:
    rollouts.kruise.io/rolling-style: partition
spec:
  objectRef:
    workloadRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: workload-demo
  strategy:
    canary:
      steps:
        - replicas: 1
          matches: # 匹配规则
            - headers: # HTTP Header 匹配规则
                - key: user-agent # HTTP Header 名称
                  type: Exact # 匹配类型
                  value: pc # 匹配值
        - replicas: 50%
        - replicas: 100%
    trafficRoutings:
      - service: service-demo
        ingress:
          classType: nginx
          name: ingress-demo当应用该策略后:
- 第一批会更新 1 个 Pod,HTTP Header
user-agent=pc的流量会被引导到新版 Pod,其他流量会被引导到稳定版 Pod,需要人工确认下一批。 - 第 2 批更新 50% Pod,Header 匹配规则取消,所有流量将遵循原来的负载均衡规则。需要人工确认下一批。
 - 100% Pod 将在第 3 批更新,Header 匹配规则被取消,所有流量将遵循原来的负载均衡规则。
 
文章转载自公众号:k8s技术圈




















