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容器编排中的灰度发布与金丝雀部署

2022-02-113.4k 阅读

容器编排与灰度发布、金丝雀部署的基础概念

在深入探讨容器编排中的灰度发布与金丝雀部署之前，我们先来明确一些基础概念。

容器编排

容器技术，如 Docker，允许将应用及其依赖打包成一个独立的、可移植的单元。然而，在实际生产环境中，往往需要管理多个容器，涉及到容器的启动、停止、扩展、网络配置等复杂操作。这时候就需要容器编排工具，例如 Kubernetes（简称 K8s）。Kubernetes 可以自动化容器的部署、扩展和管理，确保应用在不同环境中的一致性和可靠性。它提供了诸如 Pod（容器的逻辑分组）、Service（提供稳定的网络访问入口）、Deployment（用于管理 Pod 的生命周期和副本数量）等关键概念和资源对象，极大地方便了大规模容器化应用的运维。

灰度发布

灰度发布，也称为渐进式发布，是一种软件发布策略。它允许在生产环境中逐步将新版本的应用程序发布给一小部分用户，而不是一次性将新版本推送给所有用户。通过这种方式，可以在真实用户环境中收集新版本的反馈，发现并解决潜在的问题，然后再逐步扩大新版本的用户范围，最终完成全部用户的升级。灰度发布的核心目标是在保证业务稳定性的前提下，逐步验证新版本的功能和性能。

金丝雀部署

金丝雀部署本质上是灰度发布的一种特殊形式。在煤矿开采历史上，金丝雀对瓦斯等有害气体非常敏感，矿工们会携带金丝雀下井，一旦金丝雀出现异常，就警示矿工有危险。在软件部署中，“金丝雀”指的是一小部分用户群体。金丝雀部署就是先将新版本应用部署到这一小部分用户（金丝雀用户）中，如果在这部分用户使用过程中没有发现问题，再逐步将新版本推广到更多用户。金丝雀部署强调通过对这一小群具有代表性用户的观察，来判断新版本是否适合大规模推广，从而降低大规模发布带来的风险。

灰度发布与金丝雀部署在容器编排中的实现原理

在容器编排的环境下，实现灰度发布和金丝雀部署主要依赖于容器编排工具提供的资源管理和流量控制能力。以 Kubernetes 为例，下面详细阐述其实现原理。

Kubernetes 中的流量控制

  1. Service

    • Kubernetes 的 Service 为一组 Pod 提供了一个稳定的网络入口。Service 可以通过标签选择器（Label Selector）关联到对应的 Pod。例如，有一个名为 my - service 的 Service，它通过标签 app = my - app 关联到所有带有 app = my - app 标签的 Pod。这样，外部请求发送到 my - service 的 IP 地址（ClusterIP 或 NodePort 等类型的 Service 会有对应的 IP 地址）时，Kubernetes 的服务代理（如 kube - proxy）会将请求转发到关联的 Pod 上。
    • 代码示例：
    apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my - service
spec:
  selector:
    app: my - app
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 8080
    • 在这个示例中，my - service 监听 TCP 协议的 80 端口，并将请求转发到 Pod 的 8080 端口。

  2. Ingress

    • Ingress 是 Kubernetes 中用于管理外部对集群内服务访问的资源对象。它可以根据不同的规则（如域名、路径等）将外部 HTTP/HTTPS 流量路由到不同的 Service 上。例如，可以配置一个 Ingress 规则，使得 example.com/api 的请求被路由到 api - service，而 example.com/ui 的请求被路由到 ui - service。
    • 代码示例：
    apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: my - ingress
spec:
  rules:
    - host: example.com
      http:
        paths:
          - path: /api
            pathType: Prefix
            backend:
              service:
                name: api - service
                port:
                  number: 80
          - path: /ui
            pathType: Prefix
            backend:
              service:
                name: ui - service
                port:
                  number: 80
    • 这里定义了一个 Ingress，根据不同的路径将请求转发到不同的 Service。

灰度发布实现原理

  1. 版本控制与 Deployment
    • 在 Kubernetes 中，Deployment 用于管理 Pod 的版本和副本数量。假设我们有一个应用 my - app，最初版本为 v1。我们创建一个 Deployment 来管理 v1 版本的 Pod，如下：
    apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my - app - v1
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: my - app
      version: v1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my - app
        version: v1
    spec:
      containers:
        - name: my - app - container
          image: my - app - image:v1
          ports:
            - containerPort: 8080
    • 这里创建了一个 my - app - v1 的 Deployment，包含 3 个 v1 版本的 Pod。
    • 当要进行灰度发布 v2 版本时，我们创建一个新的 Deployment my - app - v2：
    apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my - app - v2
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: my - app
      version: v2
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my - app
        version: v2
    spec:
      containers:
        - name: my - app - container
          image: my - app - image:v2
          ports:
            - containerPort: 8080
    • 此时，v1 版本有 3 个 Pod，v2 版本有 1 个 Pod。
  2. 流量控制实现灰度
    • 通过 Service 的标签选择器，可以控制流量分配到不同版本的 Pod。假设我们有一个 my - service，最初其标签选择器为 app = my - app, version = v1，所有流量都指向 v1 版本的 Pod。
    • 要实现灰度发布，我们可以修改 my - service 的标签选择器，使其同时匹配 v1 和 v2 版本的 Pod，并通过权重等方式来分配流量。例如，使用 Istio（一个服务网格工具，可用于更精细的流量控制），可以通过 VirtualService 资源来实现流量分配：
    apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: my - app - vs
spec:
  hosts:
    - my - app - service
  http:
    - route:
        - destination:
            host: my - app - v1
            subset: v1
          weight: 90
        - destination:
            host: my - app - v2
            subset: v2
          weight: 10
    • 这里通过 Istio 的 VirtualService 将 90% 的流量导向 v1 版本的 Pod（my - app - v1），10% 的流量导向 v2 版本的 Pod（my - app - v2），从而实现了灰度发布。随着对 v2 版本的验证通过，可以逐步增加 v2 版本的流量权重，最终完成全部升级。

金丝雀部署实现原理

  1. 金丝雀版本 Deployment
    • 金丝雀部署首先要创建一个专门用于金丝雀版本的 Deployment。假设我们有一个应用 my - app，主版本为 v1，我们创建一个金丝雀版本 v1.1 的 Deployment：
    apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my - app - canary
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: my - app
      version: canary
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my - app
        version: canary
    spec:
      containers:
        - name: my - app - container
          image: my - app - image:v1.1
          ports:
            - containerPort: 8080
    • 这里创建了一个 my - app - canary 的 Deployment，只有 1 个 v1.1 版本的 Pod，作为金丝雀版本。
  2. 流量导向金丝雀
    • 同样通过 Service 和流量控制工具来将少量流量导向金丝雀版本的 Pod。可以通过修改 Service 的标签选择器，使其匹配金丝雀版本的 Pod 标签。例如，使用 Kubernetes 的 Service 结合 Istio 的 VirtualService：
    apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: my - app - vs
spec:
  hosts:
    - my - app - service
  http:
    - route:
        - destination:
            host: my - app - v1
            subset: v1
          weight: 99
        - destination:
            host: my - app - canary
            subset: canary
          weight: 1
    • 这里将 1% 的流量导向金丝雀版本的 Pod（my - app - canary），99% 的流量导向主版本 v1 的 Pod（my - app - v1）。密切观察金丝雀版本的运行情况，如果没有问题，可以逐步增加金丝雀版本的流量，最终完成全部升级。

灰度发布与金丝雀部署的关键考量因素

在实施灰度发布与金丝雀部署时，有多个关键因素需要考虑，以确保发布过程的顺利进行和业务的稳定运行。

监控与指标

  1. 性能指标
    • 响应时间：需要监控应用的响应时间，确保新版本的应用不会导致响应时间大幅增加。在容器编排环境中，可以通过在容器内集成监控代理（如 Prometheus Exporter）来收集响应时间指标。例如，对于一个基于 HTTP 的应用，可以使用 Prometheus 的 http_request_duration_seconds 指标来记录每个请求的响应时间分布。
    • 吞吐量：监控应用的吞吐量，即单位时间内处理的请求数量。新版本可能因为代码优化或资源配置变化等原因，导致吞吐量发生变化。可以通过 Prometheus 的 http_requests_total 指标结合时间窗口计算吞吐量。
  2. 错误率
    • 应用错误率：要关注应用代码层面的错误率，如数据库连接错误、业务逻辑异常等。在应用代码中，可以通过日志记录错误，并结合日志收集和分析工具（如 ELK 堆栈）来统计错误率。例如，在 Java 应用中，可以使用 Log4j 记录错误日志，然后通过 Filebeat 将日志发送到 Elasticsearch 进行存储和分析，Kibana 用于展示错误率等指标。
    • 系统错误率：还需要监控系统层面的错误，如容器崩溃、网络故障等。Kubernetes 提供了相关的事件和状态信息，可以通过 kubectl 命令或 Kubernetes API 获取这些信息，了解系统错误情况。

回滚策略

  1. 快速回滚机制
    • 在灰度发布或金丝雀部署过程中，一旦发现新版本出现严重问题，必须要有快速回滚机制。在 Kubernetes 中，Deployment 提供了方便的回滚功能。例如，通过 kubectl rollout undo deployment/my - app - v2 命令可以快速将 my - app - v2 的 Deployment 回滚到上一个版本。
    • 为了确保回滚的有效性，在进行发布前应该进行回滚测试，模拟新版本出现问题时的回滚场景，验证回滚后应用是否能恢复到正常状态。
  2. 回滚后的验证
    • 回滚完成后，需要对应用进行全面验证，确保业务功能恢复正常。这包括功能测试、性能测试等。可以使用自动化测试工具（如 Selenium 进行 Web 应用的功能测试，JMeter 进行性能测试）在回滚后快速验证应用状态。例如，使用 Selenium 编写一系列测试用例，模拟用户操作，验证应用的各个功能是否可用。

用户划分与流量分配策略

  1. 用户划分
    • 基于用户特征：可以根据用户的地域、年龄、使用习惯等特征来划分灰度用户或金丝雀用户。例如，对于一个全球应用，可以先在某个特定地区（如欧洲部分地区）进行灰度发布，观察不同地域用户的使用情况。或者对于一个电商应用，可以选择部分高频购买用户作为金丝雀用户，因为他们对应用功能的敏感度更高，能更快发现潜在问题。
    • 基于随机抽样：也可以采用随机抽样的方式选择用户。在容器编排环境中，可以通过流量控制工具（如 Istio）的随机流量分配功能来实现。例如，Istio 的 VirtualService 可以配置随机百分比的流量导向新版本，从而实现对随机用户的灰度发布。
  2. 流量分配策略
    • 渐进式分配：从少量流量开始，逐步增加新版本的流量。例如，在金丝雀部署中，开始时将 1% 的流量导向金丝雀版本，观察一段时间后，如果没有问题，再将流量增加到 5%、10% 等，直到全部流量切换到新版本。
    • 动态调整：根据监控指标动态调整流量分配。如果发现新版本的错误率上升，可以减少新版本的流量；如果性能指标良好，可以加快流量切换速度。例如，通过编写脚本结合监控数据和流量控制工具的 API，实现流量的动态调整。

灰度发布与金丝雀部署的实践案例

下面通过一个具体的实践案例，进一步说明灰度发布与金丝雀部署在容器编排中的应用。

案例背景

假设我们有一个电商应用，主要包括产品展示、购物车、订单处理等功能。该应用已经容器化，并使用 Kubernetes 进行编排管理。现在要对产品展示模块进行功能升级，增加一些个性化推荐功能，同时优化页面加载速度。

灰度发布实践

  1. 版本准备
    • 开发团队完成新版本 v2 的开发和测试后，构建了 my - app - product - v2 的 Docker 镜像，并推送到镜像仓库。
    • 创建 my - app - product - v2 的 Deployment：
    apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my - app - product - v2
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: my - app - product
      version: v2
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my - app - product
        version: v2
    spec:
      containers:
        - name: my - app - product - container
          image: my - app - product - image:v2
          ports:
            - containerPort: 8080
    • 同时，原有的 my - app - product - v1 的 Deployment 保持不变，假设其有 8 个副本。
  2. 流量控制
    • 使用 Istio 进行流量控制。创建一个 VirtualService 来分配流量：
    apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: my - app - product - vs
spec:
  hosts:
    - my - app - product - service
  http:
    - route:
        - destination:
            host: my - app - product - v1
            subset: v1
          weight: 80
        - destination:
            host: my - app - product - v2
            subset: v2
          weight: 20
    • 这样，20% 的流量会导向 v2 版本的产品展示模块，80% 的流量仍然使用 v1 版本。
  3. 监控与优化
    • 通过 Prometheus 和 Grafana 监控应用的性能指标，如响应时间、吞吐量和错误率。发现 v2 版本的页面加载速度有所提升，但在部分复杂产品展示场景下，错误率略有上升。开发团队针对这些问题进行紧急修复，重新构建镜像并更新 my - app - product - v2 的 Deployment。
    • 随着问题的解决，逐步增加 v2 版本的流量权重，最终实现全部用户使用 v2 版本的产品展示模块。

金丝雀部署实践

  1. 金丝雀版本准备
    • 同样针对产品展示模块的升级，创建一个金丝雀版本 v1.1。构建 my - app - product - canary 的 Docker 镜像并推送到镜像仓库。
    • 创建 my - app - product - canary 的 Deployment：
    apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my - app - product - canary
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: my - app - product
      version: canary
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my - app - product
        version: canary
    spec:
      containers:
        - name: my - app - product - container
          image: my - app - product - image:v1.1
          ports:
            - containerPort: 8080
  2. 流量导向金丝雀
    • 使用 Istio 的 VirtualService 将 1% 的流量导向金丝雀版本：
    apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: my - app - product - vs
spec:
  hosts:
    - my - app - product - service
  http:
    - route:
        - destination:
            host: my - app - product - v1
            subset: v1
          weight: 99
        - destination:
            host: my - app - product - canary
            subset: canary
          weight: 1
  3. 观察与决策
    • 密切观察金丝雀版本的运行情况，通过 ELK 堆栈分析日志，发现金丝雀版本在某些特定用户操作（如频繁切换产品分类）下会出现内存泄漏问题。开发团队迅速定位并解决问题，重新构建和部署金丝雀版本。
    • 确认金丝雀版本稳定后，逐步增加其流量权重，从 1% 增加到 5%、10% 等，最终完成全部升级到金丝雀版本（即新版本）。

通过上述案例可以看到，灰度发布和金丝雀部署在容器编排环境中能够有效地降低新版本发布的风险，通过逐步验证和优化，保障业务的稳定运行和功能的顺利升级。

容器编排中灰度发布与金丝雀部署的工具与技术对比

在容器编排领域，实现灰度发布与金丝雀部署有多种工具和技术可供选择，下面对一些常见的进行对比分析。

Kubernetes 原生工具

  1. 优势
    • 集成性好：作为容器编排的主流工具，Kubernetes 原生提供了 Deployment、Service 等资源对象，可以在一定程度上实现灰度发布和金丝雀部署。例如，通过修改 Service 的标签选择器和 Deployment 的副本数量来控制流量和版本分布。它与 Kubernetes 集群的整体生态紧密集成，不需要额外引入过多复杂的外部系统。
    • 简单易用：对于一些简单的灰度发布场景，使用 Kubernetes 原生工具相对容易上手。开发和运维人员对 Kubernetes 的基本概念和操作比较熟悉，能够快速进行版本部署和流量调整。
  2. 局限性
    • 流量控制不够精细：原生的 Kubernetes 在流量控制方面功能有限，尤其是对于复杂的流量分配策略，如按用户特征、动态流量调整等，实现起来较为困难。例如，很难根据用户的地域或行为特征来精准地分配流量到不同版本的应用。
    • 缺乏高级监控和分析：虽然 Kubernetes 提供了一些基本的监控信息，但对于灰度发布和金丝雀部署中关键的性能指标分析、错误率跟踪等，原生工具无法提供全面和深入的分析功能，往往需要借助外部监控工具。

Istio

  1. 优势
    • 强大的流量管理：Istio 作为服务网格工具，提供了极其强大的流量控制功能。通过 VirtualService、DestinationRule 等资源对象，可以实现复杂的流量分配策略，如按权重、按百分比、按用户特征等。例如，可以轻松地将流量按照不同的用户群体（如地域、年龄等）导向不同版本的应用，非常适合灰度发布和金丝雀部署场景。
    • 全面的监控与分析：Istio 集成了 Prometheus、Grafana 等监控和可视化工具，能够自动收集和展示丰富的应用性能指标，如响应时间、吞吐量、错误率等。同时，它还提供了分布式追踪功能，方便定位问题根源，对于在灰度发布和金丝雀部署过程中及时发现和解决问题非常有帮助。
  2. 局限性
    • 部署和配置复杂：Istio 的部署和配置相对复杂，需要对服务网格的概念有深入理解。引入 Istio 会增加系统的复杂性，对于一些小型项目或对复杂性敏感的团队来说，可能会带来较高的学习成本和运维负担。
    • 性能开销：由于 Istio 在每个 Pod 中注入了 Sidecar 代理，会带来一定的性能开销，可能影响应用的整体性能，尤其是在对性能要求极高的场景下，需要谨慎评估。

Flagger

  1. 优势
    • 自动化灰度发布：Flagger 是一个基于 Istio 和 Prometheus 的自动化灰度发布工具。它可以根据预先设定的指标（如错误率、响应时间等）自动进行流量的渐进式调整，实现真正的自动化灰度发布和金丝雀部署。例如，当新版本的错误率超过设定阈值时，Flagger 可以自动减少新版本的流量，反之则增加流量。
    • 与现有工具集成：Flagger 能够很好地与 Kubernetes、Istio 等现有容器编排和服务网格工具集成，充分利用它们的功能，同时简化了灰度发布和金丝雀部署的流程，降低了操作成本。
  2. 局限性
    • 依赖特定工具链：Flagger 高度依赖 Istio 和 Prometheus，这意味着如果项目没有使用这两个工具，或者对工具链有特定要求，使用 Flagger 可能会受到限制。并且，如果 Istio 或 Prometheus 出现问题，可能会影响 Flagger 的正常运行。
    • 定制性相对有限：虽然 Flagger 提供了一些可配置的参数，但对于一些非常特殊的业务需求或复杂的发布策略，其定制性可能无法满足，相比完全手动配置流量控制等操作，灵活性稍显不足。

综上所述，在选择实现灰度发布和金丝雀部署的工具与技术时，需要根据项目的规模、复杂性、性能要求以及团队的技术栈等因素综合考虑。对于简单项目，Kubernetes 原生工具可能就足够；对于对流量控制和监控要求较高的项目，Istio 是一个不错的选择；而对于希望实现自动化灰度发布的项目，Flagger 可以带来很大的便利。