为什么很多人喜欢 Python? |
作者:王炜,CODING DevOps 后端开发工程师,拥有多年研发经验,云原生、DevOps、Kubernetes 资深爱好者,Servicemesher 服务网格中文社区成员。获得 Kubernetes CKA、CKAD 认证。
在 Kubernetes 上的应用实现灰度发布,最简单的方案是引入官方的 Nginx-ingress
来实现。
我们通过部署两套 deployment 和 services,分别代表灰度环境和生产环境,通过负载均衡算法,实现对两套环境的按照灰度比例进行分流,进而实现灰度发布。
通常的做法是当项目打包新镜像后,通过修改 yaml
文件的镜像版本,执行 kubectl apply
的方式来更新服务。如果发布流程还需要进行灰度发布,那么可以通过调整两套服务的配置文件权重来控制灰度发布,这种方式离不开人工执行。如果项目数量多,灰度的时间跨度过长,人为误操作的概率将大大增加,过于依赖于人工执行,这对于 DevOps
工程实践是不能忍受的。
那么,有没有一种方式能够实现无需人工干预的自动化灰度呢?例如在代码更新后,自动发布到预发布和灰度环境,并在一天的时间内自动将灰度比例从 10% 权重提高到 100%,且能够随时终止,灰度通过后自动发布到生产环境?
答案是肯定的,利用 CODING DevOps
就能够满足此类需求。
迅速回顾一下 Nginx-ingress
的架构和实现原理:
Nginx-ingress
通过前置的 Loadbalancer
类型的 Service
接收集群流量,将流量转发至 Nginx-ingress
Pod 内并对配置的策略进行检查,再转发至目标 Service
,最终将流量转发至业务容器。
传统的 Nginx
需要我们配置 conf
文件策略。但 Nginx-ingress
通过实现 Nginx-ingress-Controller
将原生 conf
配置文件和 yaml
配置文件进行了转化,当我们配置 yaml
文件的策略后,Nginx-ingress-Controller
将对其进行转化,并且动态更新策略,动态 Reload Nginx Pod
,实现自动管理。
那么 Nginx-ingress-Controller
如何能够动态感知集群的策略变化呢?方法有很多种,可以通过 webhook admission 拦截器,也可以通过 ServiceAccount 与 Kubernetes Api 进行交互,动态获取。Nginx-ingress-Controller
使用后者来实现。所以在部署 Nginx-ingress
我们会发现 Deployment
内指定了 Pod 的 ServiceAccount,以及实现了 RoleBinding ,最终达到 Pod 能够与 Kubernetes Api 交互的目的。
为了实现以上目标,我们设计了以下持续部署流水线。
此持续部署流水线主要实现了以下几个步骤:
同时,本文案例还演示了从 Git 提交代码到自动触发持续集成的步骤:
1、提交代码后触发持续集成,自动构建镜像并推送到制品库
2、触发持续部署,并发布到预发布环境
3、人工确认:进行 A/B 测试(或跳过直接进入自动灰度)
进行 A/B 测试时,只有 Header 包含 location=shenzhen 可以访问新版本,其他用户访问生产环境仍然为旧版本。
4、人工确认:是否自动灰度发布(自动进行 3 轮逐渐提升灰度比例,每轮间隔 30s)
第一次灰度:新版本 30% 的灰度比例,此时访问生产环境大约有 30% 的流量进入新版本灰度环境:
30s 后自动进行第二轮灰度:新版本 60% 的灰度比例:
60s 后自动进行第三轮灰度:新版本 90% 的灰度比例:
本案例中,我们配置了自动化灰度发布将会以 3 次渐进式进行,每次提高 30% 的比例,每次持续 30s 后自动进入下一个灰度阶段。在不同的灰度阶段,会发现请求新版本出现的概率越来越高。渐进式的灰度可根据业务需要进行任意配置,例如持续 1 天时间分 10 次自动进行灰度,直至发布到生产环境而无需人工值守。
5、灰度完成,30s 后发布到生产环境
项目源码地址:https://wangweicoding.coding.net/public/nginx-ingress-gray/nginx-ingress-gray/git
├── Jenkinsfile # 持续集成脚本
├── deployment
│ ├── canary
│ │ └── deploy.yaml # 灰度发布部署文件
│ ├── dev
│ │ └── deploy.yaml # 预发布部署文件
│ └── pro
│ └── deploy.yaml # 生产部署文件
├── docker
│ ├── Dockerfile
│ └── html
│ └── index.html
├── nginx-ingress-init
│ ├── nginx-ingress-deployment # nginx-ingress 部署文件
│ │ ├── ClusterRoleBinding.yaml
│ │ ├── RoleBinding.yaml
│ │ ├── clusterRole.yaml
│ │ ├── defaultBackendService.yaml
│ │ ├── defaultBackendServiceaccount.yaml
│ │ ├── deployment.yaml
│ │ ├── nginxDefaultBackendDeploy.yaml
│ │ ├── roles.yaml
│ │ ├── service.yaml
│ │ └── serviceAccount.yaml
│ └── nginx-ingress-helm # nginx-ingress Helm 包
│ └── nginx-ingress-1.36.3.tgz
└── pipeline # 持续部署流水线模板
├── gray-deploy.json # 灰度发布流水线
├── gray-init.json # 灰度发布初始化(首次运行)
└── nginx-ingress-init.json # nginx-ingress 初始化(首次运行)
灰度环境和生产环境主要由 deployment/canary/deploy.yaml
和 deployment/pro/deploy.yaml
来实现,主要是实现了两套环境的:
* Deployment
* Service
* Ingress
A/B 测试和灰度由配置的 Ingress
进行控制:
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
annotations:
kubernetes.io/ingress.class: nginx # nginx=nginx-ingress| qcloud=CLB ingress
nginx.ingress.kubernetes.io/canary: "true" # 开启灰度
nginx.ingress.kubernetes.io/canary-by-header: "location" # A/B 测试用例 Header key
nginx.ingress.kubernetes.io/canary-by-header-value: "shenzhen" # A/B 测试用例 Header value
name: my-ingress
namespace: pro
spec:
rules:
- host: nginx-ingress.coding.pro
http:
paths:
- backend:
serviceName: nginx-canary
servicePort: 80
path: /
A/B 测试主要由注解 nginx.ingress.kubernetes.io/canary-by-header
和 nginx.ingress.kubernetes.io/canary-by-header-value
进行控制,来匹配请求 Header 的 Key 和 Value。
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
annotations:
kubernetes.io/ingress.class: nginx # nginx=nginx-ingress| qcloud=CLB ingress
nginx.ingress.kubernetes.io/canary: "true"
nginx.ingress.kubernetes.io/canary-weight: 30
name: my-ingress
namespace: pro
spec:
rules:
- host: nginx-ingress.coding.pro
http:
paths:
- backend:
serviceName: nginx-canary
servicePort: 80
path: /
而灰度则由注解 nginx.ingress.kubernetes.io/canary-weight
控制,值范围可以是 0-100
,对应灰度权重比例。在 Nginx-ingress
,负载均衡算法主要由加权轮询
的算法来实现分流。
整体架构图如所示:
1、克隆源码并推送至自己的 CODING Git 仓库
```
$ git clone https://e.coding.net/wangweicoding/nginx-ingress-gray/nginx-ingress-gray.git
$ git remote set-url origin https://you coding git
$ git add .
$ git commit -a -m 'first commit'
$ git push -u origin master
```
注意,推送前请将 deployment/dev
、deployment/canary
、deployment/pro
文件夹的 deploy.yaml
image 修改为自己的制品库镜像地址。
2、创建持续集成流水线
使用“自定义构建过程”创建构建计划,并选择使用代码仓库的 Jenkinsfile
3、新增云账号并创建持续部署流水线,复制项目的 pipeline Json 模板到创建的流水线内(3 个)
为了便于使用模板,创建持续部署流水线应用名为:nginx-ingress
创建继续创建空白部署流程,复制 Json 模板到持续部署流水线中,一共创建三条流水线:
* nginx-ingress-init - 用于初始化 nginx-ingress
* gray-init - 用于首次初始化环境
* gray-deploy - 用于演示灰度发布
注意:请将以上流水线的云账号选择为自己的云账号,另外 gray-deploy 流水线中,请重新配置“启动所需制品”和“触发器”。
4、初始化 nginx-ingress(首次运行)
首次运行 nginx-ingress
流水线将自动为您部署nginx-ingress
。部署成功后,运行 kubectl get svc | grep nginx-ingress-controller
获取 Ningx-ingress
的 EXTERNAL-IP
,此 IP 为集群请求入口 IP 。并为本机配置 Host
,便于访问。
5、初始化灰度发布(首次运行)
首次运行 gray-init
流水线将自动部署一套完整的环境,否则自动化灰度流水线将会失败。
6、自动触发灰度发布
现在,您可以尝试修改项目 docker/html/index.html
文件,推送后将自动触发构建和持续部署,触发后,进入“持续部署”页面,查看部署详情和流程。
我们主要利用了 CODING 持续部署
的等待
阶段,通过对不同灰度比例的阶段设定等待时间,自动化逐一运行灰度阶段,最终实现无人工值守的自动化灰度发布。
利用等待
阶段,可以实现平滑的发布流程,只有当发布出现问题,才需要人工介入。配合持续部署通知功能,可以很方便的将当前发布状态推送到企业微信、钉钉等协作工具。
为了方便展示,案例中对灰度比例和等待时间进行了硬编码,你也可以使用阶段的“自定义参数”来实现对灰度比例和等待实现进行动态控制,针对当前的发布等级动态输入灰度比例和流程控制,使得发布更加灵活。
本文的 Nginx-ingress
采用 deployment
的部署方式来实现。Nginx-ingress
作为 Kubernetes
集群的边缘网关,承担着所有入口流量,其高可用性直接决定了 Kubernetes
集群的高可用性。
在生产环境,部署 Nginx-ingress
建议遵循以下几点:
* 推荐使用 DaemonSet 的方式部署,避免节点故障。
* 通过标签选择器,将 Nginx-ingress-controller
部署在独立的 Node 节点(如高主频、高网络、高 IO 节点)或者低负载的节点。
* 如果采用 Deployment
的方式部署,可以为 Nginx-ingress
配置 HPA 水平伸缩。
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